On This Page

CatBoost এবং Text/Time Features

CatBoost হল একটি উন্নত গ্র্যাডিয়েন্ট বুস্টিং লাইব্রেরি যা ক্যাটাগরিকাল ডেটা এবং বিশেষভাবে টেক্সট এবং টাইম ফিচারগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই লাইব্রেরি ব্যবহার করে টেক্সট এবং সময় ভিত্তিক বৈশিষ্ট্যগুলির কার্যকরীভাবে মডেলিং করা সম্ভব। নিচে CatBoost ব্যবহার করে টেক্সট এবং সময় ফিচার পরিচালনার পদ্ধতি আলোচনা করা হলো।

১. Text Features (টেক্সট ফিচার)

CatBoost টেক্সট ফিচারগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। সাধারণত টেক্সট ফিচারগুলি কৃত্রিমভাবে মডেল প্রশিক্ষণের সময় ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং করতে হয়। তবে CatBoost এ কিছু বিশেষ ফিচার রয়েছে যা টেক্সটকে ক্যাটাগরিকাল ফিচার হিসেবে পরিচালনা করে।

উদাহরণ (টেক্সট ফিচার ব্যবহার):

import pandas as pd
from catboost import CatBoostClassifier

# উদাহরণ ডেটা তৈরি করা
data = {
    'text_feature': ['This is a good product', 'I did not like this item', 'Amazing quality', 'Worst experience', 'Would buy again'],
    'label': [1, 0, 1, 0, 1]  # 1 = Positive, 0 = Negative
}

df = pd.DataFrame(data)

# ফিচার এবং লেবেল নির্ধারণ
X = df[['text_feature']]
y = df['label']

# CatBoostClassifier তৈরি করা
model = CatBoostClassifier(iterations=100, depth=3, learning_rate=0.1, loss_function='Logloss', verbose=0)

# টেক্সট ফিচার সহ মডেল প্রশিক্ষণ
model.fit(X, y)

# নতুন ডেটার উপর পূর্বাভাস
predictions = model.predict(['This product is amazing'])
print("Predictions for the new text input:", predictions)

২. Time Features (টাইম ফিচার)

CatBoost টাইম ফিচারগুলির জন্যও ভাল সমর্থন প্রদান করে। টাইম ফিচারগুলিকে প্রক্রিয়া করার সময়, তাদের বিভিন্ন উপাদান যেমন বছর, মাস, দিন, সপ্তাহের দিন ইত্যাদিতে বিভক্ত করা যেতে পারে।

উদাহরণ (টাইম ফিচার ব্যবহার):

import pandas as pd
from catboost import CatBoostRegressor

# উদাহরণ ডেটা তৈরি করা
data = {
    'date_feature': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2023-04-01', '2023-05-01']),
    'value': [100, 150, 200, 250, 300]
}

df = pd.DataFrame(data)

# টাইম ফিচার থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা
df['year'] = df['date_feature'].dt.year
df['month'] = df['date_feature'].dt.month
df['day'] = df['date_feature'].dt.day

# ফিচার এবং লেবেল নির্ধারণ
X = df[['year', 'month', 'day']]
y = df['value']

# CatBoostRegressor তৈরি করা
model = CatBoostRegressor(iterations=100, depth=3, learning_rate=0.1, loss_function='RMSE', verbose=0)

# টাইম ফিচার সহ মডেল প্রশিক্ষণ
model.fit(X, y)

# নতুন টাইম ফিচার সহ পূর্বাভাস
new_date = pd.to_datetime(['2023-06-01'])
predictions = model.predict([[new_date.dt.year, new_date.dt.month, new_date.dt.day]])
print("Predictions for the new date input:", predictions)

সারসংক্ষেপ

CatBoost টেক্সট এবং টাইম ফিচারগুলি পরিচালনা করার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। এটি টেক্সট ফিচারগুলিকে ক্যাটাগরিকাল ফিচার হিসেবে পরিচালনা করতে পারে এবং টাইম ফিচারগুলির বিভিন্ন উপাদান থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে সহায়ক। এই বৈশিষ্ট্যগুলির মাধ্যমে CatBoost মডেলগুলি উচ্চ কার্যকারিতা এবং স্থায়িত্ব নিশ্চিত করে।

Content added By

Md. Shakil khan

Text Features এর ব্যবহার এবং CatBoost এর Text Processing

Text features হল টেক্সট ডেটার বৈশিষ্ট্য যা মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ। CatBoost লাইব্রেরি টেক্সট ডেটা পরিচালনা করার জন্য বিভিন্ন কার্যকরী পদ্ধতি সরবরাহ করে, যা ব্যবহারকারীদের জন্য টেক্সটকে মডেল প্রশিক্ষণে অন্তর্ভুক্ত করা সহজ করে। নিচে টেক্সট ফিচার ব্যবহারের বিভিন্ন দিক এবং CatBoost এর টেক্সট প্রসেসিংয়ের প্রক্রিয়া আলোচনা করা হলো।

Text Features এর ব্যবহার

Sentiment Analysis:

টেক্সট ফিচারগুলি ব্যবহার করে পণ্য, সার্ভিস বা বিষয়বস্তু সম্পর্কে মানুষের অনুভূতি বিশ্লেষণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, পণ্যের টেক্সট রিভিউ থেকে ইতিবাচক বা নেতিবাচক অনুভূতি চিহ্নিত করা।

Text Classification:

স্প্যাম ফিল্টারিং, টপিক মডেলিং, এবং ইমেইল শ্রেণীবদ্ধকরণে টেক্সট ফিচার ব্যবহৃত হয়। এটি টেক্সট ডেটাকে নির্দিষ্ট শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করতে সহায়ক।

Information Retrieval:

তথ্য পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে, টেক্সট ফিচারগুলি ব্যবহার করে অনুসন্ধান ইঞ্জিন এবং ডেটাবেস থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে পাওয়া যায়।

Natural Language Processing (NLP):

টেক্সট ডেটাকে প্রক্রিয়া করার জন্য NLP মডেল তৈরি করতে টেক্সট ফিচারগুলি ব্যবহার করা হয়। যেমন ভাষা অনুবাদ, প্রশ্ন উত্তর, এবং টেক্সট জেনারেশন।

Feature Engineering:

টেক্সট ডেটার বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা, যেমন শব্দের সংখ্যা, বাক্যের গঠন, টেক্সটের দৈর্ঘ্য ইত্যাদি, যা মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করতে সাহায্য করে।

CatBoost এর Text Processing

CatBoost এর মধ্যে টেক্সট ডেটা পরিচালনার জন্য কিছু বিশেষ বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যা টেক্সট ফিচারগুলিকে দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম।

১. টেক্সট ফিচার চিহ্নিতকরণ

CatBoost টেক্সট ফিচারগুলিকে ক্যাটাগরিকাল ফিচার হিসেবে স্বীকৃতি দেয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে টেক্সটের বিভিন্ন উপাদানকে প্রক্রিয়া করে।

২. টেক্সটের প্রাথমিক প্রক্রিয়াকরণ

CatBoost কিছু প্রাথমিক প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয় কোডিং এবং মানগুলি ব্যবহার করে, যেমন:

টোকেনাইজেশন: টেক্সটকে পৃথক শব্দ বা টোকেনে বিভক্ত করা।
স্টেমিং এবং লেমাটাইজেশন: শব্দের মূল রূপে ফিরে আসা।

৩. Text Processing Example in CatBoost

নিচে একটি উদাহরণ দেওয়া হলো যেখানে CatBoost ব্যবহার করে টেক্সট ফিচার পরিচালনা করা হয়েছে:

import pandas as pd
from catboost import CatBoostClassifier

# উদাহরণ ডেটা তৈরি করা
data = {
    'text_feature': [
        'This is a great product',
        'I did not like this item',
        'Amazing quality and service',
        'Worst experience ever',
        'Would buy again for sure'
    ],
    'label': [1, 0, 1, 0, 1]  # 1 = Positive, 0 = Negative
}

df = pd.DataFrame(data)

# ফিচার এবং লেবেল নির্ধারণ
X = df[['text_feature']]
y = df['label']

# CatBoostClassifier তৈরি করা
model = CatBoostClassifier(iterations=100, depth=3, learning_rate=0.1, loss_function='Logloss', verbose=0)

# টেক্সট ফিচার সহ মডেল প্রশিক্ষণ
model.fit(X, y)

# নতুন টেক্সট ডেটার উপর পূর্বাভাস
new_text = ['This product is fantastic']
predictions = model.predict(new_text)
print("Predictions for the new text input:", predictions)

৪. Advanced Text Processing Techniques

CatBoost মডেলের ক্ষেত্রে টেক্সট ফিচারকে আরও শক্তিশালী করার জন্য কিছু উন্নত কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন:

TF-IDF Vectorization: শব্দের গুরুত্ব নির্ধারণ করতে।
Word Embeddings: যেমন Word2Vec বা GloVe, শব্দগুলিকে ভেক্টরে রূপান্তর করতে।

সারসংক্ষেপ

Text features মেশিন লার্নিং এ গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যা বিভিন্ন তথ্য বিশ্লেষণ ও সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ায় সহায়ক। CatBoost টেক্সট ফিচারগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম এবং এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে টেক্সট ডেটাকে প্রক্রিয়া করে, যা মডেল প্রশিক্ষণের সময় সহজ করে। CatBoost ব্যবহার করে টেক্সট ডেটার উপর ভিত্তি করে কার্যকরী মডেল তৈরি করা সম্ভব, যা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন যেমন Sentiment Analysis, Text Classification এবং NLP তে ব্যবহার করা যায়।

Content added By

Md. Shakil khan

Time Series Data এর জন্য CatBoost ব্যবহার

CatBoost একটি শক্তিশালী গ্র্যাডিয়েন্ট বুস্টিং লাইব্রেরি যা টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে কার্যকরী। এটি ক্যাটাগরিকাল ফিচার এবং মিসিং ভ্যালু পরিচালনার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, যা টাইম সিরিজ ডেটার ক্ষেত্রে অত্যন্ত উপকারী। নিচে টাইম সিরিজ ডেটার জন্য CatBoost ব্যবহার করার পদ্ধতি আলোচনা করা হলো।

টাইম সিরিজ ডেটা এবং CatBoost

টাইম সিরিজ ডেটা হল এমন ডেটা যা সময়ের সাথে সাথে সংগ্রহ করা হয়। এটি সাধারণত সময়ের উপর ভিত্তি করে পরিবর্তনের বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন স্টক মার্কেট, আবহাওয়া, বিক্রয় ডেটা ইত্যাদি।

টাইম সিরিজ ডেটার জন্য CatBoost ব্যবহার করার ধাপ

১. ডেটা প্রস্তুতি

টাইম সিরিজ ডেটার জন্য প্রথমে ডেটাসেটটি প্রস্তুত করতে হবে। এটি নিশ্চিত করতে হবে যে টাইমস্ট্যাম্প ফিচার এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক ফিচার রয়েছে।

উদাহরণ (টাইম সিরিজ ডেটা তৈরি):

import pandas as pd
from catboost import CatBoostRegressor

# উদাহরণ টাইম সিরিজ ডেটা তৈরি
date_rng = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-10', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = [10, 12, 15, 14, 20, 25, 30, 28, 26, 24]  # উদাহরণ ডেটা
df['day'] = df['date'].dt.day
df['month'] = df['date'].dt.month
df['year'] = df['date'].dt.year

print(df)

২. ফিচার এবং লেবেল নির্ধারণ

টাইম সিরিজ ডেটাতে সাধারণত সময়ের পরিবর্তনের জন্য পূর্বাভাস তৈরি করতে হয়, তাই ফিচার এবং লেবেল নির্ধারণ করতে হবে।

# ফিচার এবং লেবেল নির্ধারণ
X = df[['day', 'month', 'year']]
y = df['data']

৩. CatBoostRegressor তৈরি করা

CatBoostRegressor ব্যবহার করে মডেল তৈরি করুন এবং প্রশিক্ষণ দিন।

# CatBoostRegressor তৈরি করা
model = CatBoostRegressor(iterations=100, depth=3, learning_rate=0.1, loss_function='RMSE', verbose=0)

# মডেল প্রশিক্ষণ
model.fit(X, y)

৪. ভবিষ্যদ্বাণী করা

নতুন ডেটার উপর পূর্বাভাস তৈরি করুন।

# নতুন ডেটার উপর পূর্বাভাস
new_data = pd.DataFrame({'day': [11], 'month': [1], 'year': [2023]})
predictions = model.predict(new_data)
print("Predicted value for 2023-01-11:", predictions)

৫. বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং

টাইম সিরিজ ডেটার জন্য কিছু অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য তৈরি করা যেতে পারে, যেমন:

ল্যাগ ফিচার: পূর্ববর্তী সময়ের ডেটা ব্যবহার করে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা।
মুভিং এভারেজ: পূর্ববর্তী সময়ের উপর ভিত্তি করে গড় মান নির্ধারণ করা।
সিজনালিটি: সিজনাল প্যাটার্নগুলিকে চিহ্নিত করা।

সারসংক্ষেপ

CatBoost টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি কার্যকরী টুল। এটি ক্যাটাগরিকাল ডেটা পরিচালনা করার জন্য সক্ষম এবং মিসিং ভ্যালু এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে কাজ করতে সাহায্য করে। টাইম সিরিজ ডেটাতে CatBoost ব্যবহার করে, আপনি মডেল প্রশিক্ষণ এবং পূর্বাভাস করার প্রক্রিয়াকে সহজ এবং কার্যকরী করতে পারেন, যা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে প্রয়োগ করা যায়।

Content added By

Md. Shakil khan

Text এবং Time Feature Handling Techniques

Text এবং Time ফিচারগুলি মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলিকে কার্যকরভাবে পরিচালনা করার জন্য বিভিন্ন কৌশল এবং প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়। নিচে টেক্সট এবং সময় ফিচারগুলি পরিচালনা করার কিছু প্রাথমিক কৌশল আলোচনা করা হলো।

Text Feature Handling Techniques

Text Preprocessing:

Tokenization: টেক্সটকে শব্দ বা টোকেনগুলিতে ভাগ করা।
Lowercasing: সব শব্দকে ছোট অক্ষরে রূপান্তর করা যাতে "Text" এবং "text" একসাথে বিবেচনা করা হয়।
Removing Stop Words: অর্থহীন শব্দ (যেমন "is", "the", "and") সরিয়ে ফেলা।

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
text = "This is a sample text for preprocessing."
tokens = word_tokenize(text.lower())
tokens = [word for word in tokens if word not in stopwords.words('english')]
print(tokens)

Stemming and Lemmatization:

Stemming: শব্দের মূল রূপে রূপান্তর করা (যেমন "running" থেকে "run")।
Lemmatization: শব্দের লেমা বের করা, যা শব্দের অর্থ অনুযায়ী হয়।

from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
stemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in tokens]
print(stemmed_words)

Vectorization:

Count Vectorization: শব্দের সংখ্যা হিসেবে একটি ফিচার ম্যাট্রিক্স তৈরি করা।
TF-IDF Vectorization: শব্দের গুরুত্ব নির্ধারণের জন্য একটি পরিমাপ, যা বিভিন্ন ডেটাসেটে ব্যবহৃত হয়।

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ["This is the first document.", "This document is the second document."]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X.toarray())

N-grams:

টেক্সটে সঠিক তথ্য বা প্যাটার্ন চিনতে n-grams ব্যবহার করা হয়, যা একাধিক শব্দের সমন্বয় নির্দেশ করে। উদাহরণ: বায়োগ্রাম ("text feature")।

Sentiment Analysis:

টেক্সট ডেটার অনুভূতি বা অনুভূতি চিহ্নিত করতে বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক।

Time Feature Handling Techniques

Datetime Conversion:

টাইমস্ট্যাম্প ডেটাকে সঠিকভাবে datetime ফরম্যাটে রূপান্তর করা। এটি ডেটা বিশ্লেষণে সহায়ক।

df['date'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

Extracting Components:

সময়ের বিভিন্ন উপাদান (যেমন বছর, মাস, দিন, সপ্তাহের দিন) আলাদা ফিচার হিসেবে বের করা।

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day
df['weekday'] = df['date'].dt.weekday

Lag Features:

পূর্ববর্তী সময়ের ডেটা থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা, যা মডেলকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে।

df['lag_1'] = df['value'].shift(1)

Rolling Statistics:

সময়ের উপর ভিত্তি করে চলমান গড় বা মুভিং এভারেজ হিসাব করা। এটি সাম্প্রতিক প্যাটার্ন বুঝতে সহায়ক।

df['rolling_mean'] = df['value'].rolling(window=3).mean()

Seasonal Decomposition:

সময়ের সাথে সাথে মৌসুমী প্যাটার্ন এবং প্রবণতা বিশ্লেষণ করা। এটি বিশেষ করে ব্যবসায়িক ডেটায় কার্যকর।

Encoding Time Features:

সময় ফিচারগুলিকে ক্যাটাগরিকাল ভেরিয়েবল হিসেবে এনকোড করা, যা মডেলের কার্যকারিতা বাড়াতে সহায়ক।

সারসংক্ষেপ

Text এবং Time ফিচারগুলি মেশিন লার্নিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ অংশ। টেক্সট ফিচারগুলির প্রক্রিয়াকরণে টোকেনাইজেশন, স্টেমিং, ভেক্টরাইজেশন এবং এন-গ্রাম ব্যবহার করা হয়। টাইম ফিচারগুলির জন্য, সময় উপাদান বের করা, ল্যাগ ফিচার তৈরি করা, এবং চলমান পরিসংখ্যান ব্যবহার করা হয়। এই কৌশলগুলি মডেলটির কার্যকারিতা উন্নত করতে এবং সঠিক পূর্বাভাস প্রদান করতে সহায়ক।

Content added By

Md. Shakil khan

উদাহরণসহ Text এবং Time Feature Management

Text এবং Time ফিচার মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। এখানে আমি টেক্সট এবং টাইম ফিচার ব্যবস্থাপনার জন্য কিছু কৌশল এবং উদাহরণ উপস্থাপন করছি।

১. Text Feature Management

Text Feature Management প্রক্রিয়ায় টেক্সট ডেটাকে প্রক্রিয়া করে, যাতে এটি মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত হয়। নীচে টেক্সট ফিচার ব্যবস্থাপনার একটি উদাহরণ দেওয়া হলো।

উদাহরণ: Text Feature Management

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from nltk.corpus import stopwords
import nltk

# nltk থেকে স্টপওয়ার্ড ইনস্টল করা
nltk.download('stopwords')

# উদাহরণ ডেটা তৈরি
data = {
    'reviews': [
        'This product is great!',
        'I did not like this item.',
        'Amazing quality and fantastic service.',
        'Worst experience ever.',
        'Would buy again for sure.'
    ]
}

df = pd.DataFrame(data)

# টেক্সট প্রিপ্রসেসিং
# টেক্সটকে ছোট অক্ষরে রূপান্তর করা
df['reviews'] = df['reviews'].str.lower()

# স্টপওয়ার্ড সরানো
stop_words = set(stopwords.words('english'))
df['reviews'] = df['reviews'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stop_words]))

print("Preprocessed Text:")
print(df)

# TF-IDF ভেক্টরাইজেশন
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['reviews'])

# ভেক্টরাইজড ডেটা
print("\nTF-IDF Matrix:")
print(X.toarray())

২. Time Feature Management

Time Feature Management টাইমস্ট্যাম্প বা সময়ের উপর ভিত্তি করে তথ্য বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয়। নীচে টাইম ফিচার ব্যবস্থাপনার একটি উদাহরণ দেওয়া হলো।

উদাহরণ: Time Feature Management

import pandas as pd

# টাইম সিরিজ ডেটা তৈরি
date_rng = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-10', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550]

print("Original Data:")
print(df)

# সময় ফিচার বের করা
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day
df['weekday'] = df['date'].dt.weekday

print("\nData with Time Features:")
print(df)

# ল্যাগ ফিচার তৈরি করা
df['lag_1'] = df['data'].shift(1)

# চলমান গড় তৈরি করা
df['rolling_mean'] = df['data'].rolling(window=3).mean()

print("\nData with Lag and Rolling Mean:")
print(df)

সারসংক্ষেপ

Text এবং Time ফিচার ব্যবস্থাপনা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। উপরের উদাহরণগুলোতে টেক্সট ফিচার প্রিপ্রসেসিং এবং টাইম ফিচার থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করার প্রক্রিয়া দেখানো হয়েছে। টেক্সট ডেটাকে প্রস্তুত করার জন্য প্রিপ্রসেসিং কৌশলগুলি ব্যবহার করা হয়েছে, যেমন টোকেনাইজেশন, স্টপওয়ার্ড সরানো, এবং TF-IDF ভেক্টরাইজেশন। টাইম ফিচারের জন্য, টাইমস্ট্যাম্প থেকে বিভিন্ন উপাদান বের করা হয়েছে এবং ল্যাগ ও চলমান গড় তৈরি করা হয়েছে, যা ভবিষ্যদ্বাণী এবং বিশ্লেষণে সহায়ক।

Content added By

Md. Shakil khan

আরও দেখুন...

CatBoost এবং Text/Time Features

Text Features এর ব্যবহার এবং CatBoost এর Text Processing

Time Series Data এর জন্য CatBoost ব্যবহার

Text এবং Time Feature Handling Techniques

উদাহরণসহ Text এবং Time Feature Management

CatBoost এবং Text/Time Features