मशीन लर्निंग में मॉडल ड्रिफ्ट क्या है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

विकिपीडिया, मुक्त विश्वकोश से। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण में और मशीन लर्निंग , संकल्पना अभिप्राय इसका मतलब है कि लक्ष्य चर के सांख्यिकीय गुण, जो आदर्श भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा है, अप्रत्याशित तरीकों से समय के साथ बदल सकता है। यह समस्याएँ पैदा करता है क्योंकि समय बीतने के साथ भविष्यवाणियाँ कम सटीक होती जाती हैं

इसके अलावा मॉडल ड्रिफ्ट क्या है?

मॉडल बहाव कुह्न चक्र का दूसरा चरण है। चक्र सामान्य विज्ञान में शुरू होता है जहां एक क्षेत्र में होता है a आदर्श समझ का (इसका प्रतिमान) जो काम करता है। NS आदर्श किसी क्षेत्र के सदस्यों को रुचि की समस्याओं को हल करने की अनुमति देता है।

दूसरे, डेटा संग्रह में बहाव क्या है? लेकिन एक चीज जो आपको स्क्रीन पर बंधी हुई महसूस कराती है वह है डेटा बहाव . डेटा बहाव का योग है आंकड़े परिवर्तन - मोबाइल इंटरैक्शन, सेंसर लॉग और वेब क्लिकस्ट्रीम के बारे में सोचें - जिसने जीवन को अच्छी तरह से व्यवसायिक बदलाव या सिस्टम अपडेट के रूप में शुरू किया, जैसा कि सीएमएसवायर योगदानकर्ता, गिरीश पंचा, यहां अधिक विस्तार से बताते हैं।

इसी तरह, यह पूछा जाता है कि ड्रिफ्ट डिटेक्शन क्या है?

डेटा स्ट्रीम में एक उभरती हुई समस्या है खोज अवधारणा का अभिप्राय . इस काम में हम के लिए एक विधि परिभाषित करते हैं का पता लगाने संकल्पना अभिप्राय , धीमे क्रमिक परिवर्तन के मामले में भी। यह वर्गीकरण त्रुटियों के बीच की दूरी के अनुमानित वितरण पर आधारित है।

डेटा स्ट्रीम माइनिंग में कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट क्या है?

अवधारणा बहाव मशीन लर्निंग में और डेटा खनन इनपुट और आउटपुट के बीच संबंधों में परिवर्तन को संदर्भित करता है आंकड़े समय के साथ अंतर्निहित समस्या में। अन्य डोमेन में, इस परिवर्तन को शायद "सहसंयोजक शिफ्ट," "डेटासेट शिफ्ट," या "गैर-स्थिरता" कहा जाता है।