উত্তর:
অনেক শ্রেণিবদ্ধরা একটানা স্কোরের পূর্বাভাস দিতে পারে। প্রায়শই, অবিচ্ছিন্ন স্কোরগুলি মধ্যবর্তী ফলাফল যা কেবল শ্রেণিবিন্যাসের একেবারে শেষ ধাপ হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ লেবেলে (সাধারণত প্রান্তিকভাবে) রূপান্তরিত হয়। অন্যান্য ক্ষেত্রে, যেমন শ্রেণীর সদস্যপদের জন্য পরবর্তী সম্ভাবনাগুলি গণনা করা যায় (যেমন বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ, লজিস্টিক রিগ্রেশন)। আপনি ক্লাস লেবেলের পরিবর্তে এই ধারাবাহিক স্কোরগুলি ব্যবহার করে এমএসই গণনা করতে পারেন। এর সুবিধাটি হ'ল ডিকোটোমাইজেশনের কারণে আপনি তথ্যের ক্ষতি এড়াতে পারেন।
যখন অবিচ্ছিন্ন স্কোর সম্ভাবনা থাকে তখন এমএসই মেট্রিককে বেরিয়ারের স্কোর বলে।
তবে শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যাগুলিও রয়েছে ছদ্মবেশে বরং রিগ্রেশন সমস্যা। আমার ক্ষেত্রে এটি উদাহরণস্বরূপ কেস পদার্থের ঘনত্ব আইনী সীমা ছাড়িয়ে গেছে কিনা (যা দ্বি-দ্বি / বৈষম্যমূলক দ্বি-শ্রেণীর সমস্যা) অনুসারে মামলাগুলি শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে। এখানে, কার্যের অন্তর্নিহিত রিগ্রেশন প্রকৃতির কারণে এমএসই একটি প্রাকৃতিক পছন্দ।
এই কাগজটিতে আমরা এটিকে আরও সাধারণ কাঠামোর অংশ হিসাবে ব্যাখ্যা করি:
সি। বেলাইটস, আর সালজার এবং ভি সার্গো:
আংশিক শ্রেণীর সদস্যপদ ব্যবহার করে নরম শ্রেণিবদ্ধকরণের মডেলগুলির বৈধকরণ : অ্যাস্ট্রোসাইটোমা টিস্যুগুলির গ্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে সংবেদনশীলতা এবং কোং এর একটি বর্ধিত ধারণা
Chemom। Intell। ল্যাব। সিস্টে।, 122 (2013), 12 - 22।
কীভাবে এটি গণনা করবেন: আপনি যদি আরে কাজ করেন তবে একটি বাস্তবায়ন প্যাকেজ "সফ্টক্লাসওয়াল", http: /softclassval.r-forge.r-project.org এ রয়েছে।
আমি কীভাবে পুরোপুরি দেখতে পাই না ... সফল শ্রেণিবদ্ধকরণটি বাইনারি ভেরিয়েবল (সঠিক বা না), তাই আপনি কী বর্গক্ষেত্র করবেন তা দেখা মুশকিল।
সাধারণত শ্রেণিবদ্ধকরণগুলি শতাংশের সঠিক হিসাবে সূচকগুলিতে পরিমাপ করা হয়, যখন একটি প্রশিক্ষণ সেট থেকে অনুমান করা হয়েছে এমন একটি শ্রেণিবিন্যাস আগে পরীক্ষামূলক সেটগুলিতে প্রয়োগ করা হয় যা আগে আলাদা করা হয়েছিল।
গড় বর্গ ত্রুটি অবশ্যই পূর্বাভাস বা একটানা ভেরিয়েবলের পূর্বাভাসিত মানগুলির জন্য গণনা করা যেতে পারে, তবে আমি মনে করি শ্রেণিবদ্ধার জন্য নয়।
প্রযুক্তিগতভাবে আপনি পারেন তবে এমএসই ফাংশন বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য উত্তম নয় ve সুতরাং, যদি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের মডেলটি এমএসই কস্ট ফাংশনটির সাথে প্রশিক্ষিত হয় তবে এটির ব্যয়টি হ্রাস করার নিশ্চয়তা দেওয়া হয় না । এছাড়াও, এমএসইকে ব্যয় হিসাবে একটি ফাংশন হিসাবে ব্যবহার করা গাউসির বিতরণকে ধরে নেয় যা বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের ক্ষেত্রে নয়।