প্রথমে এই দু'জনের উত্তর দেওয়া:
বিশেষত, নেতিবাচক মানগুলির অর্থ কী? শ্রেণীর সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার নেতিবাচক প্রভাব থাকার অর্থ কী?
যদি আপনি র্যান্ডম ফরেস্ট প্যাকেজ ডকুমেন্টেশনে আংশিক প্লটটি গণনা করা হয় তার সংজ্ঞাটি যদি দেখেন তবে প্লটগুলি মডেলের দৃষ্টিকোণ থেকে শ্রেণীর সম্ভাবনার উপর চলকটির আপেক্ষিক লগিট অবদান দেখায়। অন্য কথায় নেতিবাচক মানগুলি (y- অক্ষের মধ্যে) অর্থ হ'ল মডেল অনুযায়ী স্বাধীন ভেরিয়েবলের (এক্স-অক্ষ) মানটির জন্য ধনাত্মক শ্রেণীর সম্ভাবনা কম। একইভাবে ধনাত্মক মানগুলির অর্থ হ'ল মডেল অনুযায়ী স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের মানটির জন্য ধনাত্মক শ্রেণীর সম্ভাবনা বেশি। স্পষ্টতই, শূন্য মডেল অনুসারে শ্রেণীর সম্ভাবনার কোনও গড় প্রভাব বোঝায় না।
এবং এই পরিসংখ্যানগুলি থেকে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যটি কী এটি সর্বাধিক মান, প্রবণতার আকৃতি ইত্যাদি?
বৈশিষ্ট্যটির গুরুত্ব নির্ধারণের জন্য অনেকগুলি ভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে এবং সর্বাধিক পরম মান কেবল একটি সাধারণ পরিমাপ। সাধারণত, মডেলগুলি ভেরিয়েবল থেকে শ্রেণির লেবেলে সম্পর্কের বিষয়ে মডেল কী পরামর্শ দিচ্ছে তা বোঝার জন্য লোকেরা আংশিক প্লটগুলির আকারের দিকে নজর দেয়।
আপনি আংশিক প্লটগুলি অন্যান্য ভেরিয়েবলের আংশিক প্লটের সাথে তুলনা করতে পারেন?
এর উত্তর কালো এবং সাদা কম। আপনি প্রতিটি প্লটের জন্য y- অক্ষের পরিসীমাটি নির্দিষ্টভাবে দেখতে পারেন; ভেরিয়েবলের পুরো পরিসরের জন্য যদি কোনও ভেরিয়েবলের আংশিক নির্ভরতা শূন্যের কাছাকাছি হয়, তবে এটি আপনাকে বলে যে মডেলটির পরিবর্তনশীল থেকে শ্রেণির লেবেলের কোনও সম্পর্ক নেই। আপনার প্রশ্নের পিছনে, বৃহত্তর পরিসীমা, সামগ্রিকভাবে প্রভাব ততই শক্তিশালী যাতে এই অর্থে তাদের তুলনা করা যায়।
ম্যাক্সেন্টের সাথে আমার কোনও অভিজ্ঞতা নেই।
