দিন ১৫। নতুন প্রকল্প। এখনও কোনো মডেল নেই। ঋণ অনুমোদন। একজন ঋণদাতা একটি ফাইল পায় এবং হ্যাঁ বা না বলতে হয়। ভুল ব্যক্তিকে অনুমোদন করলে ব্যাংক টাকা হারায়। সঠিক ব্যক্তিকে প্রত্যাখ্যান করলে কেউ মূলধন হারায়। এটি রিগ্রেশন নয়। আমরা কতটা হবে তা পূর্বানুমান করছি না। এটি বাইনারি ক্লাসিফিকেশন। দুটি ক্লাস। একটি টার্গেট। টার্গেট: Loan_Status Y = অনুমোদন N = প্রত্যাখ্যান মডেল যা দেখবে লিঙ্গ, বিবাহিত, নির্ভরশীল, শিক্ষা, নিজের কাজে নিযুক্ত আবেদনকারীর আয় এবং সহ-আবেদনকারীর আয় ঋণের পরিমাণ এবং মেয়াদ ক্রেডিট ইতিহাস সম্পত্তির অঞ্চল যা মডেল দেখবে না Loan_ID। এটি রোটির নাম। এটি ব্যক্তির বর্ণনা করে না। প্রত্যাশিত আউটপুট একটি ক্লাস, এবং সম্ভাবনা (যদি অ্যালগরিদমটি এটির অনুমতি দেয়)। জীবন্ত ক্রেডিট সিদ্ধান্ত নয়। একটি পাবলিক টেবিলের উপর প্রথম-পাস স্ক্রিন। ডায়াবেটিস প্রকল্পের মতোই আকৃতি। ভিন্ন ডোমেইন। সমস্যা প্রথমে। মডেল পরে। #MachineLearning #Classification #BigBrains
𝐈𝐛𝐧𝐦𝐚𝐫𝐳𝐮𝐤শেয়ার
উৎস:আসল দেখান
দাবিত্যাগ: এই পৃষ্ঠার তথ্য তৃতীয় পক্ষের কাছ থেকে প্রাপ্ত হতে পারে এবং অগত্যা KuCoin এর মতামত বা মতামত প্রতিফলিত করে না। এই বিষয়বস্তু শুধুমাত্র সাধারণ তথ্যগত উদ্দেশ্যে প্রদান করা হয়, কোন ধরনের প্রতিনিধিত্ব বা ওয়ারেন্টি ছাড়াই, বা এটিকে আর্থিক বা বিনিয়োগ পরামর্শ হিসাবে বোঝানো হবে না। KuCoin কোনো ত্রুটি বা বাদ পড়ার জন্য বা এই তথ্য ব্যবহারের ফলে যে কোনো ফলাফলের জন্য দায়ী থাকবে না।
ডিজিটাল সম্পদে বিনিয়োগ ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। আপনার নিজের আর্থিক পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে একটি পণ্যের ঝুঁকি এবং আপনার ঝুঁকি সহনশীলতা সাবধানে মূল্যায়ন করুন। আরও তথ্যের জন্য, অনুগ্রহ করে আমাদের ব্যবহারের শর্তাবলী এবং ঝুঁকি প্রকাশ পড়ুন।