আমরা যা শিখব:

• K-Nearest Neighbors (KNN) – ইউক্লিডিয়ান ডিসট্যান্স দিয়ে KNN এর ইকুয়েশনের মাধন্যে মডেল তৈরী করা
• Decision Tree (DT) – এই এলগোরিদমটা কি ? কেনো কোথায় কাজে লাগে?
• DT এর বিভিন্ন প্যারামিটার ও ফিচার আলোচনা – Concepts of Nodes, Branches, and Leaves, Splitting Criteria, Pruning Techniques

উদ্দেশ্য: বিভিন্ন প্যারামিটার থেকে বেস্ট ফিচারগুলো নিয়ে মডেল ডেভেলাপ করা, ডেটাসেট থেকে র‍্যান্ডমাইজ করে মডেল ফিট করা, বেস্ট আউটকাম ও প্রেডিকশন দেওয়া