C++-এ pure virtual function নির্দেশ করার সঠিক সিনট্যাক্স হলো ক) virtual void f() = 0;। এটি এমন একটি ভার্চুয়াল ফাংশন যা base class-এ ঘোষণা করা হয় কিন্তু সংজ্ঞা (definition) দেওয়া হয় না।

Pure Virtual Function ব্যাখ্যা:

• virtual: এটি ফাংশনকে ভার্চুয়াল ঘোষণা করে, যাতে dynamic dispatch (polymorphism) সম্ভব হয়।

• void f(): ফাংশনের স্বাভাবিক সিগনেচার।

• = 0: এটিই ফাংশনটিকে pure virtual করে তোলে, যা নির্দেশ করে যে ফাংশনের কোনো বাস্তবায়ন base class-এ নেই এবং সেটি derived class-এ অবশ্যই সংজ্ঞায়িত করতে হবে।

মূল ফলাফল:

• যেকোনো ক্লাসে যদি অন্তত একটি pure virtual function থাকে, তবে সেটি abstract class হয়ে যায়।

• abstract class-এর কোনো অবজেক্ট সরাসরি তৈরি করা যায় না।

ভুল বিকল্পগুলো:

• খ) virtual void f(); → এটি সাধারণ virtual function, কিন্তু pure নয়; এর একটি সংজ্ঞা থাকা আবশ্যক।

• গ) void f() = 0; → এখানে virtual কীওয়ার্ড অনুপস্থিত, তাই এটি অবৈধ সিনট্যাক্স।

• ঘ) pure virtual f(); → এটি C++-এর বৈধ সিনট্যাক্স নয়।

অতএব, সঠিক উত্তর হলো ক) virtual void f() = 0;।

এই মডেলটি একটি সরলরেখা (linear) প্রক্রিয়ায় কাজ করে, যেখানে প্রতিটি ধাপ শেষ না হওয়া পর্যন্ত পরবর্তী ধাপে যাওয়া যায় না। এর প্রধান সীমাবদ্ধতা হলো ক্লায়েন্টের মতামত বা প্রতিক্রিয়া প্রায় অনুপস্থিত থাকে, যা প্রকল্পের শেষের দিকে বড় সমস্যা তৈরি করতে পারে।

• Lack of client feedback (গ): এটি প্রধান অসুবিধা। ক্লায়েন্ট সাধারণত পণ্যের কার্যকর সংস্করণ দেখতে পান প্রকল্পের শেষ পর্যায়ে। ফলে যদি প্রয়োজনীয়তা বদলে যায় বা পণ্য প্রত্যাশা অনুযায়ী না হয়, তখন পরিবর্তন করা কঠিন, ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে পড়ে।

• Lack of documentation (ক): এটি অসুবিধা নয়; বরং Waterfall মডেলের অন্যতম বৈশিষ্ট্য হলো প্রতিটি ধাপ শেষে বিস্তারিত ডকুমেন্টেশন তৈরি করা।

• Overlapping phases (খ): এটি Waterfall মডেলের বৈশিষ্ট্য নয়; এখানে ধাপগুলো ধারাবাহিকভাবে সম্পন্ন হয়, একটির সঙ্গে অন্যটি মেশে না।

• Too many prototypes (ঘ): এটি এই মডেলের বৈশিষ্ট্য নয়; Waterfall মডেলে সাধারণত প্রোটোটাইপ ব্যবহৃত হয় না। এটি Prototyping Model বা Agile-এর মতো পুনরাবৃত্তিমূলক মডেলগুলিতে দেখা যায়।

Regression model এমন একটি মেশিন লার্নিং মডেল যা ধারাবাহিক সংখ্যামূলক মান (যেমন বাড়ির দাম, তাপমাত্রা ইত্যাদি) পূর্বাভাস দেয়। এর পারফরম্যান্স মেট্রিকগুলো মূলত পূর্বাভাসিত ও প্রকৃত মানের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে।

প্রধান মেট্রিকগুলো হলো:

• R² (Coefficient of Determination) (ক): নির্ভরশীল চলকের (dependent variable) বৈচিত্র্যের কত অংশ স্বাধীন চলকগুলো (independent variables) দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায়, তা পরিমাপ করে। মান যত ১.০-এর কাছাকাছি, মডেল তত ভালো।

• RMSE (Root Mean Square Error) (খ): গড় ত্রুটির মান নির্দেশ করে, তবে বড় ত্রুটিগুলোকে বেশি শাস্তি দেয়, কারণ ত্রুটিগুলোকে প্রথমে square করা হয় তারপর average নেওয়া হয়।

• MAE (Mean Absolute Error) (ঘ): গড় ত্রুটির মান নির্দেশ করে কিন্তু ত্রুটির দিক (ধনাত্মক বা ঋণাত্মক) বিবেচনা করে না। এটি পূর্বাভাসিত ও প্রকৃত মানের absolute পার্থক্যের গড়।

অতএব, এই মেট্রিকগুলো ব্যবহার করে regression মডেলের নির্ভুলতা ও কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা হয়।