আমরা যা শিখব:
- রিগ্রেশন মডেলের পরিচিতি (Linear, Logistic, Ridge, Lasso) এবং লিনিয়ার রিগ্রেশনের ফর্মুলা ও প্রসেস ফ্লো শিখবো।
- বিভিন্ন পারফরম্যান্স মেট্রিক্স (MAE, MSE, RMSE, R²) জেনে সেটা মডেলে এপ্লাই করা শিখবো।
- রেসিডুয়াল ও এরর অ্যানালাইসিস করে মডেল ইভালুয়েট করা, Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, Confusion Matrix, ROC Curve ও AUC ইত্যাদির ব্যবহার শিখবো।
উদ্দেশ্য: মেশিন লার্নিং মডেলের পারফরম্যান্স সঠিকভাবে মূল্যায়ন করার মেথড, ও বিভিন্ন ইভালুয়েশন ফাংশন সম্পর্কে আরো বিস্তারিত শিখবো।
