Scikit-learn: Difference between revisions

Latest revision as of 18:19, 23 April 2025

Scikit-learn: একটি বিস্তারিত আলোচনা

Scikit-learn হল পাইথনের একটি বহুল ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি। এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম সরবরাহ করে। এই লাইব্রেরিটি বিশেষভাবে শ্রেণিবিন্যাস, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন, মডেল সিলেকশন এবং প্রিপ্রসেসিংয়ের মতো কাজের জন্য তৈরি করা হয়েছে। Scikit-learn এর সহজ ইন্টারফেস এবং নির্ভরযোগ্য কার্যকারিতা এটিকে নতুন এবং অভিজ্ঞ উভয় ডেটা বিজ্ঞানীর কাছেই জনপ্রিয় করে তুলেছে।

Scikit-learn এর মূল বৈশিষ্ট্য

সহজ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ API: Scikit-learn এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হল এর সহজ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (API)। এর ফলে বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার এবং তাদের মধ্যে পরিবর্তন করা সহজ হয়।
বিস্তৃত পরিসরের অ্যালগরিদম: এই লাইব্রেরিতে বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম রয়েছে, যা বিভিন্ন ডেটাসেট এবং সমস্যার জন্য উপযুক্ত।
কার্যকরী ডেটা ম্যানিপুলেশন: Scikit-learn ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় বিভিন্ন সরঞ্জাম সরবরাহ করে, যেমন স্কেলিং, এনকোডিং এবং ফিচার সিলেকশন।
মডেল মূল্যায়ন এবং টিউনিং: এটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংয়ের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি সরবরাহ করে, যেমন ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং গ্রিড সার্চ।
ওপেন সোর্স এবং বিনামূল্যে: Scikit-learn একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি, যা বিনামূল্যে ব্যবহার এবং বিতরণ করা যায়।

Scikit-learn এর গঠন

Scikit-learn মূলত তিনটি প্রধান মডিউলে বিভক্ত:

Scikit-learn এর মডিউল
মডিউল	বিবরণ	উদাহরণ
estimators	মেশিন লার্নিং মডেলগুলি এখানে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।	লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি	transformers	ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।	স্ট্যান্ডার্ডস্কেলার, মিনিম্যাক্সস্কেলার, ওয়ানহটএনকোডার	datasets	বিভিন্ন ধরনের ডেটাসেট সরবরাহ করে, যা মডেল প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।	বোস্টন হাউজিং, আইরিস, ডিজিটস

Estimators

Estimators হল Scikit-learn এর মূল ভিত্তি। এগুলি মডেল তৈরি এবং ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি Estimator অবজেক্ট 'fit' এবং 'predict' নামক দুটি প্রধান পদ্ধতি অনুসরণ করে। 'fit' পদ্ধতি ডেটা থেকে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়, এবং 'predict' পদ্ধতি প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করে নতুন ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করে।

Transformers

Transformers ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এগুলি ডেটাকে এমনভাবে পরিবর্তন করে যাতে মডেল আরও ভালোভাবে শিখতে পারে। Transformers সাধারণত 'fit' এবং 'transform' নামক দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করে। 'fit' পদ্ধতি ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি শিখে নেয়, এবং 'transform' পদ্ধতি সেই বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে ডেটাকে রূপান্তরিত করে।

Datasets

Scikit-learn কিছু বিল্টইন ডেটাসেট সরবরাহ করে, যা নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য শেখা এবং পরীক্ষা করার জন্য খুবই উপযোগী। এই ডেটাসেটগুলি সাধারণত ছোট এবং সহজে বোঝা যায়।

Scikit-learn এর ব্যবহারিক প্রয়োগ

Scikit-learn ব্যবহার করে বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধান করা যায়। নিচে কয়েকটি সাধারণ উদাহরণ দেওয়া হল:

শ্রেণিবিন্যাস (Classification)

শ্রেণিবিন্যাস হল একটি supervised learning কৌশল, যেখানে একটি মডেলকে ইনপুট ডেটার ভিত্তিতে বিভিন্ন শ্রেণিতে বিভক্ত করতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ বিভিন্ন শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:

লজিস্টিক রিগ্রেশন (Logistic Regression):: এটি একটি সরল এবং কার্যকর শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম, যা বাইনারি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত। লজিস্টিক রিগ্রেশন
ডিসিশন ট্রি (Decision Tree):: এটি একটি গাছ-ভিত্তিক অ্যালগরিদম, যা ডেটাকে বিভিন্ন শর্তের ভিত্তিতে বিভক্ত করে শ্রেণিতে পৌঁছে দেয়। ডিসিশন ট্রি
র‍্যান্ডম ফরেস্ট (Random Forest):: এটি একাধিক ডিসিশন ট্রি-এর সমন্বয়ে গঠিত, যা মডেলের নির্ভুলতা এবং স্থিতিশীলতা বৃদ্ধি করে। র‍্যান্ডম ফরেস্ট
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (Support Vector Machine):: এটি ডেটাকে বিভিন্ন শ্রেণিতে বিভক্ত করার জন্য একটি সর্বোত্তম হাইপারপ্লেন খুঁজে বের করে। সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন

রিগ্রেশন (Regression)

রিগ্রেশন হল একটি supervised learning কৌশল, যেখানে একটি মডেলকে ইনপুট ডেটার ভিত্তিতে একটি সংখ্যাসূচক মান অনুমান করতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ বিভিন্ন রিগ্রেশন অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:

লিনিয়ার রিগ্রেশন (Linear Regression):: এটি একটি সরল এবং কার্যকর রিগ্রেশন অ্যালগরিদম, যা ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে একটি রৈখিক সম্পর্ক স্থাপন করে। লিনিয়ার রিগ্রেশন
পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন (Polynomial Regression):: এটি ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে একটি বহুপদী সম্পর্ক স্থাপন করে।
রিজ রিগ্রেশন (Ridge Regression):: এটি লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি উন্নত সংস্করণ, যা মডেলের জটিলতা নিয়ন্ত্রণ করে এবং ওভারফিটিং হ্রাস করে।
ল্যাসো রিগ্রেশন (Lasso Regression):: এটিও লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি উন্নত সংস্করণ, যা ফিচার সিলেকশনে সহায়তা করে।

ক্লাস্টারিং (Clustering)

ক্লাস্টারিং হল একটি unsupervised learning কৌশল, যেখানে একটি মডেলকে ডেটার মধ্যে লুকানো গঠন খুঁজে বের করতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ বিভিন্ন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:

কে-মিন্স ক্লাস্টারিং (K-Means Clustering):: এটি ডেটাকে k সংখ্যক ক্লাস্টারে বিভক্ত করে, যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট তার নিকটতম সেন্ট্রয়েডের সাথে যুক্ত থাকে। কে-মিন্স ক্লাস্টারিং
হায়ারারকিক্যাল ক্লাস্টারিং (Hierarchical Clustering):: এটি ডেটার মধ্যে একটি শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো তৈরি করে, যা বিভিন্ন স্তরের ক্লাস্টার সমন্বয়ে গঠিত।
ডিবিএসসিএএন (DBSCAN):: এটি ঘনত্বের ভিত্তিতে ডেটাকে ক্লাস্টারে বিভক্ত করে, যা নয়েজ এবং আউটলায়ার সনাক্ত করতে সহায়ক।

ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন (Dimensionality Reduction)

ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন হল একটি কৌশল, যা ডেটার বৈশিষ্ট্য সংখ্যা হ্রাস করে, কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ তথ্য অক্ষুণ্ণ রাখে। Scikit-learn এ বিভিন্ন ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:

Principal Component Analysis (PCA):: এটি ডেটার প্রধান উপাদানগুলি খুঁজে বের করে, যা ডেটার বৈচিত্র্যের সবচেয়ে বেশি অংশ ধারণ করে। PCA
t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE):: এটি উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে নিম্ন-মাত্রিক স্থানে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

মডেল মূল্যায়ন এবং টিউনিং

মডেল তৈরি করার পরে, এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা এবং প্রয়োজন অনুযায়ী টিউন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Scikit-learn মডেল মূল্যায়নের জন্য বিভিন্ন মেট্রিক সরবরাহ করে, যেমন:

Accuracy: এটি শ্রেণিবিন্যাস মডেলের নির্ভুলতা পরিমাপ করে।
Precision: এটি ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীর মধ্যে কতগুলি সঠিক ছিল তা পরিমাপ করে।
Recall: এটি প্রকৃত ইতিবাচকগুলির মধ্যে কতগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করা হয়েছে তা পরিমাপ করে।
F1-score: এটি precision এবং recall এর মধ্যে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিমাপ।
R-squared: এটি রিগ্রেশন মডেলের ফিটনেস পরিমাপ করে।
Mean Squared Error (MSE): এটি রিগ্রেশন মডেলের গড় ত্রুটি পরিমাপ করে।

মডেল টিউনিংয়ের জন্য Scikit-learn ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং গ্রিড সার্চের মতো পদ্ধতি সরবরাহ করে। ক্রস-ভ্যালিডেশন ডেটাকে বিভিন্ন অংশে বিভক্ত করে এবং প্রতিটি অংশের উপর মডেলকে প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন করে। গ্রিড সার্চ বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটার সমন্বয়ের উপর মডেলকে প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন করে এবং সর্বোত্তম সমন্বয়টি খুঁজে বের করে।

Scikit-learn এর কিছু অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য

পাইপলাইন (Pipeline): এটি ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং মডেলিংয়ের ধাপগুলিকে একটি একক ওয়ার্কফ্লোতে একত্রিত করে।
ফিচার সিলেকশন (Feature Selection): এটি মডেলের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করতে সহায়তা করে।
মডেল পারসিস্টেন্স (Model Persistence): এটি প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে সংরক্ষণ এবং লোড করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

Scikit-learn এবং অন্যান্য লাইব্রেরি

Scikit-learn অন্যান্য পাইথন লাইব্রেরির সাথে সহজেই একত্রিত হতে পারে, যেমন:

NumPy: এটি সংখ্যাসূচক গণনার জন্য ব্যবহৃত হয়। NumPy
Pandas: এটি ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। Pandas
Matplotlib: এটি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। Matplotlib
Seaborn: এটি Matplotlib এর উপর ভিত্তি করে তৈরি, এবং আরও আকর্ষণীয় ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে সহায়তা করে। Seaborn

উপসংহার

Scikit-learn একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এর সহজ ইন্টারফেস, বিস্তৃত পরিসরের অ্যালগরিদম এবং কার্যকরী ডেটা ম্যানিপুলেশন ক্ষমতা এটিকে ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার করে তুলেছে। আপনি যদি মেশিন লার্নিং শুরু করতে চান, তাহলে Scikit-learn একটি চমৎকার পছন্দ হতে পারে।

এই নিবন্ধে Scikit-learn এর মূল ধারণা এবং ব্যবহারিক প্রয়োগ সম্পর্কে আলোচনা করা হয়েছে। আশা করি, এটি আপনাকে এই লাইব্রেরিটি সম্পর্কে ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করবে।

আরও জানতে

কৌশল, টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ

@@ Line 1: / Line 1: @@
-Scikit-learn: ডেটা বিজ্ঞানের জন্য একটি শক্তিশালী লাইব্রেরি
+Scikit-learn: একটি বিস্তারিত আলোচনা
-Scikit-learn হল পাইথনের একটি বহুল ব্যবহৃত [[মেশিন লার্নিং]] লাইব্রেরি। এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এই লাইব্রেরিটি ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন এবং মডেল সিলেকশনের মতো কাজগুলি সম্পাদনের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই লাইব্রেরি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি তৈরি এবং ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
+Scikit-learn হল পাইথনের একটি বহুল ব্যবহৃত [[মেশিন লার্নিং]] লাইব্রেরি। এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম সরবরাহ করে। এই লাইব্রেরিটি বিশেষভাবে শ্রেণিবিন্যাস, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন, মডেল সিলেকশন এবং প্রিপ্রসেসিংয়ের মতো কাজের জন্য তৈরি করা হয়েছে। Scikit-learn এর সহজ ইন্টারফেস এবং নির্ভরযোগ্য কার্যকারিতা এটিকে নতুন এবং অভিজ্ঞ উভয় ডেটা বিজ্ঞানীর কাছেই জনপ্রিয় করে তুলেছে।
-ভূমিকা
+== Scikit-learn এর মূল বৈশিষ্ট্য ==
-Scikit-learn একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি যা পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষায় লেখা। এটি ডেটা বিজ্ঞানীদের এবং মেশিন লার্নিং প্রকৌশলীদের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার। Scikit-learn এর প্রধান বৈশিষ্ট্য হল এর সহজ ইন্টারফেস এবং কার্যকরী অ্যালগরিদম। এটি বিভিন্ন ধরনের ডেটা সেট এবং মডেলের সাথে কাজ করতে পারে।
-Scikit-learn এর সুবিধা
+* '''সহজ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ API:''' Scikit-learn এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হল এর সহজ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (API)। এর ফলে বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার এবং তাদের মধ্যে পরিবর্তন করা সহজ হয়।
-* সহজ ব্যবহারযোগ্যতা: Scikit-learn এর API খুব সহজ এবং বোধগম্য, যা নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য শেখা সহজ করে তোলে।
+* '''বিস্তৃত পরিসরের অ্যালগরিদম:''' এই লাইব্রেরিতে বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম রয়েছে, যা বিভিন্ন ডেটাসেট এবং সমস্যার জন্য উপযুক্ত।
-* বিভিন্ন অ্যালগরিদম: এই লাইব্রেরিতে বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম রয়েছে, যা বিভিন্ন সমস্যার সমাধানে সাহায্য করে।
+* '''কার্যকরী ডেটা ম্যানিপুলেশন:''' Scikit-learn ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় বিভিন্ন সরঞ্জাম সরবরাহ করে, যেমন স্কেলিং, এনকোডিং এবং ফিচার সিলেকশন।
-* উচ্চ কার্যকারিতা: Scikit-learn দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে।
+* '''মডেল মূল্যায়ন এবং টিউনিং:''' এটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংয়ের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি সরবরাহ করে, যেমন ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং গ্রিড সার্চ।
-* ওপেন সোর্স: এটি একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি, তাই এটি বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায় এবং এর উন্নতিতে অবদান রাখা যায়।
+* '''ওপেন সোর্স এবং বিনামূল্যে:''' Scikit-learn একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি, যা বিনামূল্যে ব্যবহার এবং বিতরণ করা যায়।
-* ব্যাপক ডকুমেন্টেশন: Scikit-learn এর বিস্তারিত ডকুমেন্টেশন রয়েছে, যা ব্যবহারকারীদের জন্য সহায়ক।
-ইনস্টলেশন
+== Scikit-learn এর গঠন ==
-Scikit-learn ইনস্টল করার জন্য, আপনি pip ব্যবহার করতে পারেন:
-```bash
-pip install scikit-learn
-```
-অথবা, conda ব্যবহার করতে পারেন:
-```bash
-conda install scikit-learn
-```
-Scikit-learn এর মূল উপাদান
+Scikit-learn মূলত তিনটি প্রধান মডিউলে বিভক্ত:
-Scikit-learn মূলত তিনটি প্রধান উপাদান নিয়ে গঠিত:
-১. ডেটা সেট (Datasets): Scikit-learn কিছু বিল্টইন ডেটা সেট সরবরাহ করে, যা মডেল তৈরি এবং পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। যেমন - [[iris dataset]], [[digits dataset]] ইত্যাদি। এছাড়াও, ব্যবহারকারী নিজের ডেটা সেট লোড করতে পারে। ডেটা লোডিংয়ের জন্য [[pandas]] লাইব্রেরি ব্যবহার করা সুবিধাজনক।
+{| class="wikitable"
+|+ Scikit-learn এর মডিউল
+|-
+| মডিউল || বিবরণ || উদাহরণ
+|---|---|---|
+| estimators || মেশিন লার্নিং মডেলগুলি এখানে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। || [[লিনিয়ার রিগ্রেশন]], [[লজিস্টিক রিগ্রেশন]], [[ডিসিশন ট্রি]]
+| transformers || ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। || [[স্ট্যান্ডার্ডস্কেলার]], [[মিনিম্যাক্সস্কেলার]], [[ওয়ানহটএনকোডার]]
+| datasets || বিভিন্ন ধরনের ডেটাসেট সরবরাহ করে, যা মডেল প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। || [[বোস্টন হাউজিং]], [[আইরিস]], [[ডিজিটস]]
+|}
-২. মডেল (Models): Scikit-learn বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং মডেল সরবরাহ করে, যেমন - লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি, র‍্যান্ডম ফরেস্ট, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) ইত্যাদি। প্রতিটি মডেলের নিজস্ব প্যারামিটার এবং বৈশিষ্ট্য রয়েছে।
+=== Estimators ===
+Estimators হল Scikit-learn এর মূল ভিত্তি। এগুলি মডেল তৈরি এবং ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি Estimator অবজেক্ট 'fit' এবং 'predict' নামক দুটি প্রধান পদ্ধতি অনুসরণ করে। 'fit' পদ্ধতি ডেটা থেকে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়, এবং 'predict' পদ্ধতি প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করে নতুন ডেটার উপর ভবিষ্যদ্বাণী করে।
-৩. সরঞ্জাম (Tools): Scikit-learn ডেটা প্রসেসিং, মডেল মূল্যায়ন এবং প্যারামিটার টিউনিংয়ের জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এর মধ্যে রয়েছে ডেটা স্প্লিটিং, ফিচার স্কেলিং, ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং গ্রিড সার্চ।
+=== Transformers ===
+Transformers ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এগুলি ডেটাকে এমনভাবে পরিবর্তন করে যাতে মডেল আরও ভালোভাবে শিখতে পারে। Transformers সাধারণত 'fit' এবং 'transform' নামক দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করে। 'fit' পদ্ধতি ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি শিখে নেয়, এবং 'transform' পদ্ধতি সেই বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে ডেটাকে রূপান্তরিত করে।
-মেশিন লার্নিংয়ের প্রকারভেদ এবং Scikit-learn এ তাদের প্রয়োগ
+=== Datasets ===
-Scikit-learn বিভিন্ন প্রকার মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সমর্থন করে। নিচে কয়েকটি প্রধান প্রকার এবং তাদের প্রয়োগ আলোচনা করা হলো:
+Scikit-learn কিছু বিল্টইন ডেটাসেট সরবরাহ করে, যা নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য শেখা এবং পরীক্ষা করার জন্য খুবই উপযোগী। এই ডেটাসেটগুলি সাধারণত ছোট এবং সহজে বোঝা যায়।
-১. তত্ত্বাবধানাধীন শিক্ষা (Supervised Learning)
+== Scikit-learn এর ব্যবহারিক প্রয়োগ ==
-এই পদ্ধতিতে, মডেলকে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। অর্থাৎ, প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য সঠিক আউটপুট জানা থাকে। তত্ত্বাবধানাধীন শিক্ষার দুটি প্রধান প্রকার রয়েছে:
-* ক্লাসিফিকেশন (Classification): এই ক্ষেত্রে, মডেলকে বিভিন্ন শ্রেণীতে ডেটা পয়েন্টগুলিকে বিভক্ত করতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ ব্যবহৃত ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদমগুলো হলো:
+Scikit-learn ব্যবহার করে বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধান করা যায়। নিচে কয়েকটি সাধারণ উদাহরণ দেওয়া হল:
-    * লজিস্টিক রিগ্রেশন ([[Logistic Regression]]): বাইনারি ক্লাসিফিকেশনের জন্য এটি একটি জনপ্রিয় অ্যালগরিদম।
-    * সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ([[Support Vector Machine]]): এটি জটিল ডেটা সেটের জন্য খুব কার্যকরী।
-    * ডিসিশন ট্রি ([[Decision Tree]]): এটি ডেটা বিভাজন করে শ্রেণীবদ্ধ করে।
-    * র‍্যান্ডম ফরেস্ট ([[Random Forest]]): এটি একাধিক ডিসিশন ট্রি-এর সমন্বয়ে গঠিত এবং আরও নির্ভুল ফলাফল দেয়।
-* রিগ্রেশন (Regression): এই ক্ষেত্রে, মডেলকে একটি ক্রমাগত মানের পূর্বাভাস দিতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ ব্যবহৃত রিগ্রেশন অ্যালগরিদমগুলো হলো:
-    * লিনিয়ার রিগ্রেশন ([[Linear Regression]]): এটি দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে।
-    * পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন ([[Polynomial Regression]]): এটি বহুপদী সমীকরণ ব্যবহার করে ডেটার মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে।
-    * রিজ রিগ্রেশন ([[Ridge Regression]]): এটি মডেলের জটিলতা কমাতে সাহায্য করে।
-২. তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা (Unsupervised Learning)
+=== শ্রেণিবিন্যাস (Classification) ===
-এই পদ্ধতিতে, মডেলকে লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। অর্থাৎ, ডেটা পয়েন্টগুলির সঠিক আউটপুট জানা থাকে না। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার প্রধান প্রকারগুলো হলো:
+শ্রেণিবিন্যাস হল একটি supervised learning কৌশল, যেখানে একটি মডেলকে ইনপুট ডেটার ভিত্তিতে বিভিন্ন শ্রেণিতে বিভক্ত করতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ বিভিন্ন শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:
-* ক্লাস্টারিং (Clustering): এই ক্ষেত্রে, মডেলকে ডেটা পয়েন্টগুলিকে বিভিন্ন গ্রুপে বিভক্ত করতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ ব্যবহৃত ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলো হলো:
+* '''লজিস্টিক রিগ্রেশন (Logistic Regression):''': এটি একটি সরল এবং কার্যকর শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম, যা বাইনারি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত। [[লজিস্টিক রিগ্রেশন]]
-    * কে-মিন্স ক্লাস্টারিং ([[K-means Clustering]]): এটি ডেটা পয়েন্টগুলিকে k সংখ্যক ক্লাস্টারে বিভক্ত করে।
+* '''ডিসিশন ট্রি (Decision Tree):''': এটি একটি গাছ-ভিত্তিক অ্যালগরিদম, যা ডেটাকে বিভিন্ন শর্তের ভিত্তিতে বিভক্ত করে শ্রেণিতে পৌঁছে দেয়। [[ডিসিশন ট্রি]]
-    * hierarchical ক্লাস্টারিং ([[Hierarchical Clustering]]): এটি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে একটি শ্রেণীবিন্যাস তৈরি করে।
+* '''র‍্যান্ডম ফরেস্ট (Random Forest):''': এটি একাধিক ডিসিশন ট্রি-এর সমন্বয়ে গঠিত, যা মডেলের নির্ভুলতা এবং স্থিতিশীলতা বৃদ্ধি করে। [[র‍্যান্ডম ফরেস্ট]]
-* ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন (Dimensionality Reduction): এই ক্ষেত্রে, মডেলকে ডেটার মাত্রা কমাতে শেখানো হয়, যাতে ডেটা আরও সহজে বিশ্লেষণ করা যায়। Scikit-learn এ ব্যবহৃত ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন অ্যালগরিদমগুলো হলো:
+* '''সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (Support Vector Machine):''': এটি ডেটাকে বিভিন্ন শ্রেণিতে বিভক্ত করার জন্য একটি সর্বোত্তম হাইপারপ্লেন খুঁজে বের করে। [[সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন]]
-    * প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস ([[Principal Component Analysis]]): এটি ডেটার প্রধান উপাদানগুলি বের করে আনে।
-    * t-distributed Stochastic Neighbor Embedding ([[t-SNE]]): এটি উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে নিম্ন-মাত্রিক ডেটাতে রূপান্তরিত করে।
-বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ Scikit-learn এর ব্যবহার
+=== রিগ্রেশন (Regression) ===
-বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, Scikit-learn অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি তৈরি এবং ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। নিচে কয়েকটি উদাহরণ দেওয়া হলো:
+রিগ্রেশন হল একটি supervised learning কৌশল, যেখানে একটি মডেলকে ইনপুট ডেটার ভিত্তিতে একটি সংখ্যাসূচক মান অনুমান করতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ বিভিন্ন রিগ্রেশন অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:
-১. মূল্য পূর্বাভাস (Price Prediction): ঐতিহাসিক মূল্য ডেটা ব্যবহার করে, রিগ্রেশন মডেল (যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন, র‍্যান্ডম ফরেস্ট) ব্যবহার করে ভবিষ্যতের মূল্য পূর্বাভাস করা যেতে পারে। এই পূর্বাভাস অনুযায়ী ট্রেড করা যেতে পারে।
+* '''লিনিয়ার রিগ্রেশন (Linear Regression):''': এটি একটি সরল এবং কার্যকর রিগ্রেশন অ্যালগরিদম, যা ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে একটি রৈখিক সম্পর্ক স্থাপন করে। [[লিনিয়ার রিগ্রেশন]]
+* '''পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন (Polynomial Regression):''': এটি ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে একটি বহুপদী সম্পর্ক স্থাপন করে।
+* '''রিজ রিগ্রেশন (Ridge Regression):''': এটি লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি উন্নত সংস্করণ, যা মডেলের জটিলতা নিয়ন্ত্রণ করে এবং ওভারফিটিং হ্রাস করে।
+* '''ল্যাসো রিগ্রেশন (Lasso Regression):''': এটিও লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি উন্নত সংস্করণ, যা ফিচার সিলেকশনে সহায়তা করে।
-২. সংকেত তৈরি (Signal Generation): ক্লাসিফিকেশন মডেল (যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন) ব্যবহার করে, বিভিন্ন টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর (যেমন মুভিং এভারেজ, আরএসআই, এমএসিডি) থেকে সংকেত তৈরি করা যেতে পারে। এই সংকেতগুলো ট্রেড করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। [[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ]] এক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।
+=== ক্লাস্টারিং (Clustering) ===
+ক্লাস্টারিং হল একটি unsupervised learning কৌশল, যেখানে একটি মডেলকে ডেটার মধ্যে লুকানো গঠন খুঁজে বের করতে শেখানো হয়। Scikit-learn এ বিভিন্ন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:
-৩. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা (Risk Management): ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, ট্রেডারদের বিভিন্ন গ্রুপে বিভক্ত করা যেতে পারে এবং তাদের ঝুঁকির প্রোফাইল বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। এর মাধ্যমে, প্রতিটি ট্রেডারের জন্য উপযুক্ত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কৌশল তৈরি করা যেতে পারে। [[ভলিউম বিশ্লেষণ]] এবং [[পজিশন সাইজিং]] কৌশলগুলিও এখানে কাজে লাগে।
+* '''কে-মিন্স ক্লাস্টারিং (K-Means Clustering):''': এটি ডেটাকে k সংখ্যক ক্লাস্টারে বিভক্ত করে, যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট তার নিকটতম সেন্ট্রয়েডের সাথে যুক্ত থাকে। [[কে-মিন্স ক্লাস্টারিং]]
+* '''হায়ারারকিক্যাল ক্লাস্টারিং (Hierarchical Clustering):''': এটি ডেটার মধ্যে একটি শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো তৈরি করে, যা বিভিন্ন স্তরের ক্লাস্টার সমন্বয়ে গঠিত।
+* '''ডিবিএসসিএএন (DBSCAN):''': এটি ঘনত্বের ভিত্তিতে ডেটাকে ক্লাস্টারে বিভক্ত করে, যা নয়েজ এবং আউটলায়ার সনাক্ত করতে সহায়ক।
-৪. স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং (Automated Trading): Scikit-learn মডেলগুলিকে একটি স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেমে একত্রিত করা যেতে পারে, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রেড করতে পারে।
+=== ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন (Dimensionality Reduction) ===
+ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন হল একটি কৌশল, যা ডেটার বৈশিষ্ট্য সংখ্যা হ্রাস করে, কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ তথ্য অক্ষুণ্ণ রাখে। Scikit-learn এ বিভিন্ন ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:
-উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণ ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরি করার কোড নিচে দেওয়া হলো:
+* '''Principal Component Analysis (PCA):''': এটি ডেটার প্রধান উপাদানগুলি খুঁজে বের করে, যা ডেটার বৈচিত্র্যের সবচেয়ে বেশি অংশ ধারণ করে। [[PCA]]
-```python
+* '''t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE):''': এটি উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে নিম্ন-মাত্রিক স্থানে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
-from sklearn.model_selection import train_test_split
-from sklearn.linear_model import LogisticRegression
-from sklearn.metrics import accuracy_score
-import pandas as pd
-# ডেটা লোড করা হচ্ছে
+== মডেল মূল্যায়ন এবং টিউনিং ==
-data = pd.read_csv('binary_option_data.csv')
-# ফিচার এবং টার্গেট ভেরিয়েবল আলাদা করা হচ্ছে
+মডেল তৈরি করার পরে, এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করা এবং প্রয়োজন অনুযায়ী টিউন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Scikit-learn মডেল মূল্যায়নের জন্য বিভিন্ন মেট্রিক সরবরাহ করে, যেমন:
-X = data[['indicator1', 'indicator2', 'indicator3']]
-y = data['signal']
-# ডেটাকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটে ভাগ করা হচ্ছে
+* '''Accuracy:''' এটি শ্রেণিবিন্যাস মডেলের নির্ভুলতা পরিমাপ করে।
-X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
+* '''Precision:''' এটি ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীর মধ্যে কতগুলি সঠিক ছিল তা পরিমাপ করে।
+* '''Recall:''' এটি প্রকৃত ইতিবাচকগুলির মধ্যে কতগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করা হয়েছে তা পরিমাপ করে।
+* '''F1-score:''' এটি precision এবং recall এর মধ্যে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিমাপ।
+* '''R-squared:''' এটি রিগ্রেশন মডেলের ফিটনেস পরিমাপ করে।
+* '''Mean Squared Error (MSE):''' এটি রিগ্রেশন মডেলের গড় ত্রুটি পরিমাপ করে।
-# মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ করা হচ্ছে
+মডেল টিউনিংয়ের জন্য Scikit-learn ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং গ্রিড সার্চের মতো পদ্ধতি সরবরাহ করে। ক্রস-ভ্যালিডেশন ডেটাকে বিভিন্ন অংশে বিভক্ত করে এবং প্রতিটি অংশের উপর মডেলকে প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন করে। গ্রিড সার্চ বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটার সমন্বয়ের উপর মডেলকে প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন করে এবং সর্বোত্তম সমন্বয়টি খুঁজে বের করে।
-model = LogisticRegression()
-model.fit(X_train, y_train)
-# মডেলের নির্ভুলতা মূল্যায়ন করা হচ্ছে
+== Scikit-learn এর কিছু অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য ==
-y_pred = model.predict(X_test)
-accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
-print('Accuracy:', accuracy)
-```
-মডেল মূল্যায়ন এবং টিউনিং
+* '''পাইপলাইন (Pipeline):''' এটি ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং মডেলিংয়ের ধাপগুলিকে একটি একক ওয়ার্কফ্লোতে একত্রিত করে।
-Scikit-learn মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন এবং টিউন করার জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এর মধ্যে রয়েছে:
+* '''ফিচার সিলেকশন (Feature Selection):''' এটি মডেলের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করতে সহায়তা করে।
+* '''মডেল পারসিস্টেন্স (Model Persistence):''' এটি প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে সংরক্ষণ এবং লোড করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
-* ক্রস-ভ্যালিডেশন ([[Cross-validation]]): এটি মডেলের সাধারণীকরণ ক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।
+== Scikit-learn এবং অন্যান্য লাইব্রেরি ==
-* গ্রিড সার্চ ([[Grid Search]]): এটি মডেলের জন্য সেরা প্যারামিটার খুঁজে বের করতে ব্যবহৃত হয়।
-* র‍্যান্ডমাইজড সার্চ ([[Randomized Search]]): এটি গ্রিড সার্চের বিকল্প, যা আরও দ্রুত সেরা প্যারামিটার খুঁজে বের করতে পারে।
-* লার্নিং কার্ভ ([[Learning Curve]]): এটি মডেলের প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ত্রুটি দেখায়, যা মডেলের কর্মক্ষমতা বুঝতে সাহায্য করে।
-Scikit-learn এর ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা
+Scikit-learn অন্যান্য পাইথন লাইব্রেরির সাথে সহজেই একত্রিত হতে পারে, যেমন:
-Scikit-learn একটি দ্রুত বিকাশমান লাইব্রেরি এবং এর ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা অত্যন্ত উজ্জ্বল। ভবিষ্যতে, এটি আরও উন্নত অ্যালগরিদম, স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং (AutoML) এবং ডিপ লার্নিংয়ের সাথে আরও বেশি সংহত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। এছাড়া, এটি ক্লাউড কম্পিউটিং এবং বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্মের সাথে আরও সহজে ব্যবহার করা যেতে পারে।
-উপসংহার
+* '''NumPy:''' এটি সংখ্যাসূচক গণনার জন্য ব্যবহৃত হয়। [[NumPy]]
-Scikit-learn ডেটা বিজ্ঞান এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার। এর সহজ ব্যবহারযোগ্যতা, বিভিন্ন অ্যালগরিদম এবং উচ্চ কার্যকারিতা এটিকে অত্যন্ত জনপ্রিয় করে তুলেছে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এটি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি তৈরি এবং ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ হতে পারে।
+* '''Pandas:''' এটি ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। [[Pandas]]
+* '''Matplotlib:''' এটি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। [[Matplotlib]]
+* '''Seaborn:''' এটি Matplotlib এর উপর ভিত্তি করে তৈরি, এবং আরও আকর্ষণীয় ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে সহায়তা করে। [[Seaborn]]
-আরও জানতে:
+== উপসংহার ==
+Scikit-learn একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এর সহজ ইন্টারফেস, বিস্তৃত পরিসরের অ্যালগরিদম এবং কার্যকরী ডেটা ম্যানিপুলেশন ক্ষমতা এটিকে ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার করে তুলেছে। আপনি যদি মেশিন লার্নিং শুরু করতে চান, তাহলে Scikit-learn একটি চমৎকার পছন্দ হতে পারে।
+এই নিবন্ধে Scikit-learn এর মূল ধারণা এবং ব্যবহারিক প্রয়োগ সম্পর্কে আলোচনা করা হয়েছে। আশা করি, এটি আপনাকে এই লাইব্রেরিটি সম্পর্কে ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করবে।
+== আরও জানতে ==
+* [[Scikit-learn এর অফিসিয়াল ওয়েবসাইট]]
+* [[Scikit-learn এর ডকুমেন্টেশন]]
+* [[মেশিন লার্নিং]]
+* [[ডিপ লার্নিং]]
+* [[ডেটা বিজ্ঞান]]
 * [[পাইথন প্রোগ্রামিং]]
-* [[মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম]]
-* [[ডেটা প্রিপ্রসেসিং]]
+== কৌশল, টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ ==
-* [[মডেল সিলেকশন]]
-* [[হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং]]
-* [[ব্যাকটেস্টিং]]
-* [[অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং]]
-* [[ফিনান্সিয়াল মডেলিং]]
-* [[ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা]]
-* [[টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর]]
 * [[মুভিং এভারেজ]]
-* [[আরএসআই]]
+* [[এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ]]
-* [[এমএসিডি]]
+* [[আরএসআই (রিলেটিভ স্ট্রেন্থ ইনডেক্স)]]
+* [[এমএসিডি (মুভিং এভারেজ কনভারজেন্স ডাইভারজেন্স)]]
+* [[বলিঙ্গার ব্যান্ডস]]
+* [[ফিবোনাচি রিট্রেসমেন্ট]]
 * [[ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP)]]
-* [[বোলিঙ্গার ব্যান্ড]]
+* [[অন ব্যালেন্স ভলিউম (OBV)]]
-* [[ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট]]
+* [[চাইকিন মানি ফ্লো (CMF)]]
+* [[এলাস এলিয়ট ওয়েভ থিওরি]]
+* [[ডাউন ট্রেন্ড]]
+* [[আপ ট্রেন্ড]]
+* [[সাইডওয়েজ মার্কেট]]
+* [[মার্কেট সেন্টিমেন্ট]]
+* [[ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা]]
 [[Category:Scikit-learn]]