ਮੈਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?'] ", 'ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਂ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?', " ['ਮੈਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?', 'ਇੱਥੇ ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\n\\n1. ਜੈਕਕਾਰਡਸਮਾਨਤਾਃ ਦੋ ਸੈੱਟਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 0 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਸਾਂਝਾ ਤੱਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। \\n2. ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਕੋਣ ਦੀ ਕੋਸਾਈਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।- 1 ਤੋਂ 1, ਜਿੱਥੇ 1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ ਅਤੇ-1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਔਰਥੋਗਨਲ ਹਨ। \\n3. ਯੁਕਿਲਡਨ ਦੂਰੀਃ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਕਿਸੇ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ। \\n4. ਪੀਅਰਸਨਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸਬੰਧ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n5. ਸਪੀਅਰਮੈਨ ਰੈਂਕ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਦੇ ਰੈਂਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸਮੂਹ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਅੰਤਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ',' ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਾਰੇ ਕੀ? ' ", 'ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਂ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?', " ['ਮੈਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?', 'ਇੱਥੇ ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\n\\n1. ਜੈਕਕਾਰਡਸਮਾਨਤਾਃ ਦੋ ਸੈੱਟਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 0 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਸਾਂਝਾ ਤੱਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। \\n2. ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਕੋਣ ਦੀ ਕੋਸਾਈਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।- 1 ਤੋਂ 1, ਜਿੱਥੇ 1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ ਅਤੇ-1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਔਰਥੋਗਨਲ ਹਨ। \\n3. ਯੁਕਿਲਡਨ ਦੂਰੀਃ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਕਿਸੇ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ। \\n4. ਪੀਅਰਸਨਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸਬੰਧ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n5. ਸਪੀਅਰਮੈਨ ਰੈਂਕ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਦੇ ਰੈਂਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸਮੂਹ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਅੰਤਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ',' ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ? ',' ਕਈ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਬਾਰੇ। ਇੱਥੇ ਕੁੱਝ ਵਾਧੂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨਃ \\n\\n1. ਕੇਂਡਲ ਰੈਂਕ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਮਾਪਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦਰਜਾ ਸਬੰਧ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ. \\n2. ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਇੱਕ ਰੈਂਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਰੈਂਕਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਰੈਂਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝੌਤਾ। \\n3. F1-ਸਕੋਰਃ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਮੱਸਿਆ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n4. ਕਰਵ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਖੇਤਰ (ਏ. ਯੂ. ਸੀ.):ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ। \\n5. ਮੀਨ ਐਬਸੋਲੂਟ ਏਰਰ (ਐੱਮ. ਏ. ਈ.): ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਜੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਾਰੇ? '] ", 'ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਂ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?', " ['ਮੈਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?', 'ਇੱਥੇ ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\n\\n1. ਜੈਕਕਾਰਡਸਮਾਨਤਾਃ ਦੋ ਸੈੱਟਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 0 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਸਾਂਝਾ ਤੱਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। \\n2. ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਕੋਣ ਦੀ ਕੋਸਾਈਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।- 1 ਤੋਂ 1, ਜਿੱਥੇ 1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ ਅਤੇ-1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਔਰਥੋਗਨਲ ਹਨ। \\n3. ਯੁਕਿਲਡਨ ਦੂਰੀਃ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਕਿਸੇ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ। \\n4. ਪੀਅਰਸਨਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸਬੰਧ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n5. ਸਪੀਅਰਮੈਨ ਰੈਂਕ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਦੇ ਰੈਂਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸਮੂਹ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਅੰਤਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ',' ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ? ',' ਕਈ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਬਾਰੇ। ਇੱਥੇ ਕੁੱਝ ਵਾਧੂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨਃ \\n\\n1. ਕੇਂਡਲ ਰੈਂਕ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਮਾਪਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦਰਜਾ ਸਬੰਧ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ. \\n2. ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਇੱਕ ਰੈਂਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਰੈਂਕਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਰੈਂਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝੌਤਾ। \\n3. F1-ਸਕੋਰਃ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਮੱਸਿਆ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n4. ਕਰਵ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਖੇਤਰ (ਏ. ਯੂ. ਸੀ.):ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n5. ਮੀਨ ਐਬਸੋਲੂਟ ਏਰਰ (ਐੱਮ. ਏ. ਈ.): ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਜੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਾਰੇ? ',' ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ। ਇੱਥੇ ਕੁੱਝ ਵਾਧੂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨਃ \\n\\n1. ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰ (ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਈ.): ਵਿਚਕਾਰ ਔਸਤ ਸਕੁਏਅਰਡ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਮੁੱਲ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n2. ਰੂਟ ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰ (RMSE): ਵਰਗ ਹੈ।ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਈ. ਦਾ ਰੂਟ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਔਸਤ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ। \\n3. ਮਤਲਬ ਸੰਪੂਰਨ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਗਲਤੀ (ਐੱਮ. ਏ. ਪੀ. ਈ.): ਅਨੁਮਾਨਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਔਸਤ ਸੰਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਵਾਸਤਵਿਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n4. R-ਵਰਗਃ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਫਿੱਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n5. ਐਡਜਸਟਡR-ਵਰਗਃ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ R-ਵਰਗ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਫਿੱਟ. \\n\\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜੇ ਦੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਦਰਜੇ ਦੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ',' ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ 'ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ'] ", 'ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਂ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?', " ['ਮੈਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?', 'ਇੱਥੇ ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\n\\n1. ਜੈਕਕਾਰਡਸਮਾਨਤਾਃ ਦੋ ਸੈੱਟਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 0 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਸਾਂਝਾ ਤੱਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। \\n2. ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਕੋਣ ਦੀ ਕੋਸਾਈਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।- 1 ਤੋਂ 1, ਜਿੱਥੇ 1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ ਅਤੇ-1 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਔਰਥੋਗਨਲ ਹਨ। \\n3. ਯੁਕਿਲਡਨ ਦੂਰੀਃ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਕਿਸੇ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ। \\n4. ਪੀਅਰਸਨਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸਬੰਧ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n5. ਸਪੀਅਰਮੈਨ ਰੈਂਕ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਦੇ ਰੈਂਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸਮੂਹ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਅੰਤਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ',' ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ? ',' ਕਈ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਬਾਰੇ। ਇੱਥੇ ਕੁੱਝ ਵਾਧੂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨਃ \\n\\n1. ਕੇਂਡਲ ਰੈਂਕ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਮਾਪਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦਰਜਾ ਸਬੰਧ। ਇਹ-1 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ. \\n2. ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕਃ ਇੱਕ ਰੈਂਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਰੈਂਕਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਰੈਂਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝੌਤਾ। \\n3. F1-ਸਕੋਰਃ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਮੱਸਿਆ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n4. ਕਰਵ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਖੇਤਰ (ਏ. ਯੂ. ਸੀ.):ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ। \\n5. ਮੀਨ ਐਬਸੋਲੂਟ ਏਰਰ (ਐੱਮ. ਏ. ਈ.): ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਜੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਾਰੇ? ',' ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ। ਇੱਥੇ ਕੁੱਝ ਵਾਧੂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨਃ \\n\\n1. ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰ (ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਈ.): ਵਿਚਕਾਰ ਔਸਤ ਸਕੁਏਅਰਡ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਮੁੱਲ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n2. ਰੂਟ ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰ (RMSE): ਵਰਗ ਹੈ।ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਈ. ਦਾ ਰੂਟ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਔਸਤ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ। \\n3. ਮਤਲਬ ਸੰਪੂਰਨ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਗਲਤੀ (ਐੱਮ. ਏ. ਪੀ. ਈ.): ਅਨੁਮਾਨਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਔਸਤ ਸੰਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਵਾਸਤਵਿਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ। ਇਹ 0 ਤੋਂ ਅਨੰਤ ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 0 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n4. R-ਵਰਗਃ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਫਿੱਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n5. ਐਡਜਸਟਡR-ਵਰਗਃ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ R-ਵਰਗ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਫਿੱਟ. \\n\\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਦਰਜੇ ਦੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਦਰਜੇ ਦੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ',' ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ 'ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ',ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਰੈਂਕ-ਆਰਡਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਸੱਚੇ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਅਸਲ ਦਰਜਾਬੰਦੀ। \\n\\n ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਸੱਚ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ, ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਭਾਰਿਤ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 1 ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਸਹੀ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ, ਅਤੇ 0 ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਰੈਂਕ-ਆਰਡਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੁਣਾਂਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਅਸਲ ਦਰਜਾਬੰਦੀ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। \\n\\n ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਹੈਇਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈਃ \\n\\nਮੈਥੂਜ਼ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ = (ਟੀ. ਪੀ. + ਟੀ. ਐੱਨ.)/(ਟੀ. ਪੀ. + ਟੀ. ਐੱਨ. + ਐੱਫ. ਪੀ. + ਐੱਫ. ਐੱਨ.) \\n\\n ਜਿੱਥੇ ਟੀ. ਪੀ. ਸੱਚੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਹੈ।ਅਸਲ ਰੈਂਕ ਤੋਂ ਉੱਚਾ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ), ਟੀ. ਐੱਨ. ਸੱਚੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ (ਨਮੂਨੇ ਜੋ ਅਸਲ ਰੈਂਕ ਤੋਂ ਘੱਟ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ), ਐੱਫ. ਪੀ. ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਉਹ ਨਮੂਨੇ ਜੋ ਅਸਲ ਦਰਜੇ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੇਠਲੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਅਤੇ ਐੱਫ. ਐੱਨ. ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਨਮੂਨੇ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ।ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਦਰਜੇ ਤੋਂ ਘੱਟ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)। \\n\\n ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਹੈ।ਇੱਕ ਰੈਂਕ-ਆਰਡਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਅਸਲ ਰੈਂਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤਾ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕੋ ਦਰਜੇ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈਵੱਡਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗਲਤ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਲਈ ਸਜ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ',' ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਥਿਊਜ਼ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ '] ", 'ਦੋ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਂ ਕਿਹਡ਼ੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ? \n ']