সত্যিই কি জ্যাকনিফের মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে এবং একের বাইরে ক্রস বৈধতা রয়েছে? পদ্ধতিটি অদৃশ্য বলে মনে হচ্ছে আমি কি কিছু মিস করছি?
সত্যিই কি জ্যাকনিফের মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে এবং একের বাইরে ক্রস বৈধতা রয়েছে? পদ্ধতিটি অদৃশ্য বলে মনে হচ্ছে আমি কি কিছু মিস করছি?
উত্তর:
ক্রস-বৈধকরণে আপনি বাম-আউট নমুনা (গুলি) এর উপর একটি পরিসংখ্যান গণনা করুন। প্রায়শই, আপনি বাম-আউট স্যাম্পেল (গুলি) র পূর্বে রেখেছেন এমন কোনও মডেল রেখেছেন যা রাখা নমুনাগুলির উপর নির্মিত। জ্যাকনিফিংয়ে, আপনি কেবল রাখা নমুনাগুলি থেকে একটি পরিসংখ্যান গণনা করেন
জ্যাককেনিফ প্রায়শই 2 সম্পর্কিত তবে বিভিন্ন প্রক্রিয়া বোঝায়, উভয়ই ছুটি-ওয়ান-আউট পদ্ধতির উপর নির্ভর করে - এটি খুব বিভ্রান্তির দিকে নিয়ে যায়।
একটি প্রসঙ্গে, জ্যাকনিফ জনসংখ্যার পরামিতি এবং তাদের মানের ত্রুটিগুলি অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণ রিগ্রেশন মডেলটির slালু এবং আটকানোর জন্য একটি জ্যাকনিফ পদ্ধতির ব্যবহার করতে হবে:
ছদ্ম মানগুলি এবং সহগের জ্যাকনিফ অনুমানগুলি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি নির্ধারণ করতে এবং এইভাবে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সাধারণত এই পদ্ধতির সহগের জন্য বিস্তৃত আস্থা অন্তর দেয় কারণ এটি আরও ভাল, আরও রক্ষণশীল, অনিশ্চয়তার পরিমাপ। এছাড়াও, এই পদ্ধতির সহগের জন্যও পক্ষপাতের একটি জ্যাকনিফের প্রাক্কলন পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
অন্য প্রসঙ্গে, জ্যাকনিফ মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়। এই ক্ষেত্রে জ্যাকনিফ = ছাড়ুন-এক-আউট ক্রস বৈধতা। উভয়ই ক্যালিগ্রেশন ডেটা সেটের বাইরে একটি পর্যবেক্ষণ ছেড়ে যাওয়া, মডেলটি পুনরুদ্ধার করা এবং যে পর্যবেক্ষণটি বাদ পড়েছিল তার পূর্বাভাস দেয়। মূলত, প্রতিটি পর্যবেক্ষণ তার ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের "আংশিক অনুমান" ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করা হচ্ছে।
অনলাইনে পাওয়া জ্যাকনিফের বিষয়ে এখানে একটি ছোট্ট ছোট্ট লিখন আপ: https://www.utdallas.edu/~herve/abdi-Jackknife2010- ব্যাখ্যা ty.pdf