# పారామీటర్ ప్లే ## సూచనలు ఈ క్లాసిఫైయర్లతో పని చేసే సమయంలో డిఫాల్ట్‌గా సెట్ చేయబడిన అనేక పారామీటర్లు ఉంటాయి. VS కోడ్‌లోని ఇంటెలిసెన్స్ మీకు వాటిని లోతుగా తెలుసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. ఈ పాఠంలో ఒక ML క్లాసిఫికేషన్ సాంకేతికతను ఎంచుకుని వివిధ పారామీటర్ విలువలను సర్దుబాటు చేస్తూ మోడల్స్‌ను మళ్లీ శిక్షణ ఇవ్వండి. కొన్ని మార్పులు మోడల్ నాణ్యతకు ఎలా సహాయపడతాయో, మరికొన్ని ఎలా దెబ్బతీస్తాయో వివరించే నోట్‌బుక్‌ను నిర్మించండి. మీ సమాధానంలో వివరంగా ఉండండి. ## రూబ్రిక్ | ప్రమాణాలు | అద్భుతమైనది | సరిపడినది | మెరుగుదల అవసరం | | -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ----------------------------- | | | ఒక క్లాసిఫైయర్ పూర్తిగా నిర్మించబడిన నోట్‌బుక్ మరియు దాని పారామీటర్లను సర్దుబాటు చేసి మార్పులను టెక్స్ట్‌బాక్స్‌లలో వివరించినది | ఒక నోట్‌బుక్ భాగంగా లేదా బాగా వివరించబడలేదు | ఒక నోట్‌బుక్ బగ్గీ లేదా లోపభూయిష్టమైనది | --- **అస్పష్టత**: ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా తప్పిదాలు ఉండవచ్చు. మూల పత్రం దాని స్వదేశీ భాషలో అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదం వాడకంలో ఏర్పడిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారుల కోసం మేము బాధ్యత వహించము.