Upami dataset anjeun rada padet, hartosna yén kalolobaan kajadian parantos diamati sareng gaduh jumlah non-nol, anjeun panginten henteu peryogi seueur smoothing salian. Dina hal ieu, nganggo nilai alfa anu alit pisan, sapertos 0.1 atanapi 0.01, tiasa cekap pikeun ningkatkeun perkiraan tanpa ngarobih kamungkinan sacara signifikan. Éta ogé penting pikeun dicatet yén Laplace smoothing ngan ukur salah sahiji seueur téknik smoothing anu sayogi, sareng tiasa aya téknik sanés anu langkung cocog pikeun dataset sareng aplikasi khusus anjeun. Sababaraha téknik alternatif kalebet Lidstone smoothing sareng Jelinek-Mercer smoothing, antara séjén. Sacara umum, idéal pikeun nyobian sareng nilai smoothing anu béda sareng ngaevaluasi pendekatan optimal pikeun masalah khusus anjeun. Téknik validasi silang sareng téknik penilaian modél sanés ogé tiasa dianggo pikeun kinerja smoothing sareng nilai smoothing anu béda.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence