# சில பின்வாங்கும் ரிக்ரஷன் முயற்சிகள்

## வழிமுறைகள்

பாடத்தில், நீங்கள் பம்ப்கின் தரவின் ஒரு துணுக்கை பயன்படுத்தினீர்கள். இப்போது, அசல் தரவுக்குத் திரும்பி, அதை முழுமையாக, சுத்தமாகவும் நிலைப்படுத்தப்பட்டதாகவும் பயன்படுத்தி ஒரு Logistic Regression மாடலை உருவாக்க முயற்சிக்கவும்.

## மதிப்பீட்டு அளவுகோல்

| அளவுகோல் | சிறந்தது                                                                  | போதுமானது                                                  | மேம்பாடு தேவை                                              |
| -------- | ----------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
|          | ஒரு நன்கு விளக்கப்பட்ட மற்றும் நன்றாக செயல்படும் மாடலுடன் ஒரு நோட்புக் வழங்கப்படுகிறது | குறைந்தபட்சமாக செயல்படும் மாடலுடன் ஒரு நோட்புக் வழங்கப்படுகிறது | குறைவாக செயல்படும் மாடலுடன் அல்லது மாடல் இல்லாமல் ஒரு நோட்புக் வழங்கப்படுகிறது |

---

**குறிப்பு**:  
இந்த ஆவணம் [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) என்ற AI மொழிபெயர்ப்பு சேவையைப் பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. எங்கள் தரத்தை உறுதிப்படுத்த முயற்சி செய்தாலும், தானியங்கி மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்கக்கூடும் என்பதை தயவுசெய்து கவனத்தில் கொள்ளவும். அதன் தாய்மொழியில் உள்ள மூல ஆவணம் அதிகாரப்பூர்வ ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் எந்த தவறான புரிதல்கள் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கு நாங்கள் பொறுப்பல்ல.