ডেটা মাইনিং পদ্ধতিগুলি অধ্যয়ন করার সময় আমি বুঝতে পারি যে এখানে দুটি প্রধান বিভাগ রয়েছে:
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পদ্ধতি:
- শ্রেণীবিন্যাস
- প্রত্যাগতি
বর্ণনামূলক পদ্ধতি:
- থলোথলো
- সমিতির বিধি
যেহেতু আমি অবস্থান, ক্রিয়াকলাপ, ব্যাটারি স্তর (প্রশিক্ষণ মডেলের জন্য ইনপুট) এর ভিত্তিতে ব্যবহারকারীর প্রাপ্যতা (আউটপুট) সম্পর্কে পূর্বাভাস দিতে চাই, তাই আমি মনে করি এটি সুস্পষ্ট যে আমি "ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পদ্ধতি" বেছে নেব, তবে এখন আমি এর মধ্যে কোনটি বেছে নেব বলে মনে হয় না শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং প্রতিরোধ। আমি এ পর্যন্ত যা বুঝতে পারি তার থেকে শ্রেণিবদ্ধকরণটি আমার সমস্যার সমাধান করতে পারে, কারণ আউটপুট "উপলব্ধ" বা "উপলভ্য নয়"।
শ্রেণিবিন্যাস কি আমাকে ব্যবহারকারীর উপলব্ধ বা উপলব্ধ না হওয়ার সম্ভাবনা (বা সম্ভাবনা) সরবরাহ করতে পারে?
আউটপুট হিসাবে কেবল 0 (উপলব্ধ নয়) বা 1 (উপলব্ধ জন্য) হবে না, তবে এটি এমন কিছু হবে:
- সহজলভ্য
- পাওয়া যায় না
এই সমস্যাটি কি রিগ্রেশন ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে?
আমি পেয়েছি যে রিগ্রেশনটি অবিচ্ছিন্ন আউটপুট (কেবল 0 বা 1 আউটপুট নয়) জন্য ব্যবহৃত হয় তবে আউটপুট ব্যবহারকারীর উপলব্ধতার ধারাবাহিক মান হতে পারে না (যেমন আউটপুট হচ্ছে অর্থ ব্যবহারকারী উপলব্ধ, ব্যবহারকারী স্পষ্টতই অনুপলব্ধ)।