cross validation why is the cross has come down from 81.3%to 65.6% right you can also measure it in the same way. So, this gives a feed back or it gives you a input to discuss or to decide what should the marketer do to in order to see that this accuracy rate does not differ to much right so this is all we have for this session I hope discriminant analysis is clear to you so you need to understand what is the discriminant score right like a regression score you have discriminant score so and the like a coefficient here also you have a coefficient it is all same and it is the inverse of MANOVA which I have said it is a inverse of MANOVA which I have said in the first class in the last session of discriminant analysis.
यह तब होता है जब यह मार्कर के लिए सोचने का एक बहुत ही महत्वपूर्ण बिंदु बन जाता है या हमें बैंकर या किसी को भी कहने दें कि क्या कुछ और है जो हम चूक गए हैं या हमें यह पता लगाने की आवश्यकता है कि क्रॉस वैलिडेशन के बाद स्कोर हमें क्यों कहना चाहिए क्रॉस 81.3% से घटकर 65.6% हो गया है आप इसे उसी तरह से भी माप सकते हैं। तो, यह एक फीड बैक देता है या यह आपको चर्चा करने या यह तय करने के लिए एक इनपुट देता है कि मार्केटर को क्या करना चाहिए ताकि यह देखा जा सके कि यह सटीकता दर बहुत भिन्न नहीं है, इसलिए हम सभी को इस सत्र के लिए डिस्क्रिमिनैंट एनालिसिस की उम्मीद है आपके लिए यह स्पष्ट है कि आपको यह समझने की आवश्यकता है कि एक रिग्रेशन स्कोर की तरह डिस्क्रिमिनैंट स्कोर क्या है, इसलिए आपके पास डिस्क्रिमिनैंट स्कोर है और एक कोफिशिएंट की तरह यहां भी आपके पास एक कोफिशिएंट है यह सभी एक ही है और यह MANOVA का विलोम है जिसे मैंने कहा है MANOVA का एक विलोम है जिसे मैंने डिस्क्रिमिनैंट एनालिसिस के अंतिम सत्र में प्रथम श्रेणी में कहा है।