Upami dataset anjeun rada padet, nilai alfa 1 pikeun Laplace smoothing tiasa janten pilihan standar anu wajar. Nanging, perlu dicatet yén nilai alfa optimal masih tiasa gumantung kana ciri-ciri khusus dataset anjeun sareng sarat aplikasi anjeun. Sacara umum, anjeun panginten hoyong nyobian sareng nilai alpha anu béda pikeun ningali kumaha aranjeunna mangaruhan kinerja modél anjeun. Hiji pendekatan umum nyaéta ngagunakeun validasi silang pikeun ngabandingkeun kinerja modél anu dilatih kalayan nilai alpha anu béda sareng milih anu masihan hasil anu pangsaéna dina set validasi anu ditangtayungan. Salian milih nilai alpha anu cocog, penting ogé pikeun mertimbangkeun faktor sanés anu tiasa mangaruhan kinerja modél anjeun, sapertos ukuran sareng kualitas dataset anjeun, pilihan fitur, sareng kompleksitas modél anjeun. Ku cara nyandak pendekatan sistematis sareng didorong pikeun ngajalankeun data pikeun ngajawab masalah modél anjeun, anjeun tiasa mastikeun yén pilihan model anjeun pikeun ngaoptimalkeun masalah anu anjeun nyo
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence