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AI, Python, Git, SQL, SAP/ERP, सांख्यिकी और समय श्रृंखला पर सामग्री: व्याख्याएँ, उदाहरण, व्यावहारिक सुझाव, स्रोत और उपयोग की सीमाएँ।

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गणित और मॉडलमार्गदर्शिका

scikit-learn में पिनबॉल लॉस के साथ क्वांटाइल रिग्रेशन

scikit-learn में पिनबॉल लॉस और D² स्किल स्कोर का उपयोग करके क्वांटाइल रिग्रेशन मॉडल को लागू करने, मूल्यांकन करने और ट्यून करने के तरीके के बारे में जानें।

scikit-learn / quantile regression / pinball loss / machine learning / regression metrics / model evaluation / hyperparameter tuning / d2 score

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scikit-learn में गैर-नकारात्मक डेटा के लिए प्रतिगमन मेट्रिक चुनना

गैर-नकारात्मक डेटा के लिए एक प्रतिगमन मेट्रिक चुनने के लिए पहले अनुमान लक्ष्य तय करें, फिर MAE, RMSE, या पिनबॉल हानि जैसी एक संगत हानि चुनें, और अंत में एक स्थिर बेसलाइन के साथ D2-शैली के स्कोर की तुलना करें।

scikit-learn / regression metrics / MAE / RMSE / pinball loss / quantile regression / D2 score / non-negative targets