సమర్థవంతమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడం విషయానికి వస్తే, ఫీచర్ ఎంపిక మరియు వెలికితీత ప్రక్రియ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. గణిత మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో, ఫీచర్ ఎంపిక మరియు వెలికితీత అనేది ఇచ్చిన డేటాసెట్ నుండి అత్యంత సందర్భోచితమైన మరియు ముఖ్యమైన లక్షణాలను ఎంచుకోవడం లేదా ముఖ్యమైన లక్షణాలను హైలైట్ చేసే కొత్త ప్రాతినిధ్యంగా డేటాను మార్చడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న ముఖ్యమైన పద్ధతులు.
ఫీచర్ ఎంపిక మరియు సంగ్రహణ యొక్క ప్రాముఖ్యత
నిర్దిష్ట సాంకేతికతలను పరిశోధించే ముందు, గణిత యంత్ర అభ్యాసంలో ఫీచర్ ఎంపిక మరియు వెలికితీత యొక్క ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఈ పద్ధతులు మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, ఓవర్ ఫిట్టింగ్‌ను తగ్గించడానికి మరియు డైమెన్షియాలిటీ యొక్క శాపాన్ని తగ్గించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. అదనంగా, ఫీచర్ ఎంపిక మరియు వెలికితీత మోడల్ ఇంటర్‌ప్రెటబిలిటీని మెరుగుపరచడంలో, గణన అవసరాలను తగ్గించడంలో మరియు కొత్త డేటాకు సాధారణీకరణను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడతాయి.
ఫీచర్ ఎంపిక పద్ధతులు
ఫీచర్ ఎంపిక అనేది డేటాసెట్‌లోని అసలైన లక్షణాల సెట్ నుండి అత్యంత సంబంధిత ఫీచర్ల ఉపసమితిని ఎంచుకోవడం. ఫీచర్ ఎంపిక కోసం గణిత యంత్ర అభ్యాసంలో వివిధ పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి:
- వడపోత పద్ధతులు: ఈ పద్ధతులు సహసంబంధం, పరస్పర సమాచారం లేదా చి-స్క్వేర్ గణాంకాలు వంటి గణాంక లక్షణాల ఆధారంగా లక్షణాల ఔచిత్యాన్ని అంచనా వేస్తాయి. ఫీచర్లు వాటి స్కోర్‌ల ఆధారంగా ర్యాంక్ చేయబడతాయి లేదా ఎంపిక చేయబడతాయి మరియు మోడల్ శిక్షణ కోసం ఫీచర్ల ఉపసమితి ఎంచుకోబడుతుంది.
- రేపర్ పద్ధతులు: రేపర్ పద్ధతుల్లో, ఫీచర్ ఎంపిక అనేది శోధన సమస్యగా పరిగణించబడుతుంది, ఇక్కడ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు దాని పనితీరును కొలవడం ద్వారా ఫీచర్ల యొక్క విభిన్న ఉపసమితులు మూల్యాంకనం చేయబడతాయి. ఈ పునరావృత ప్రక్రియ మోడల్ కోసం ఫీచర్ల యొక్క ఉత్తమ ఉపసమితిని గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
- పొందుపరిచిన పద్ధతులు: ఈ పద్ధతులు మోడల్ శిక్షణ ప్రక్రియలో భాగంగా ఫీచర్ ఎంపికను కలిగి ఉంటాయి. లాస్సో (లీస్ట్ అబ్సొల్యూట్ ష్రింకేజ్ అండ్ సెలక్షన్ ఆపరేటర్) మరియు డెసిషన్ ట్రీ-బేస్డ్ ఫీచర్ ప్రాముఖ్యతలు వంటి సాంకేతికతలు పొందుపరిచిన ఫీచర్ ఎంపిక పద్ధతులకు ఉదాహరణలు.
ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ టెక్నిక్స్
ఫీచర్ వెలికితీత అనేది అసలైన ఫీచర్‌లను కొత్త ఫీచర్ల సెట్‌గా మార్చడం, సాధారణంగా తగ్గిన డైమెన్షియాలిటీ లేదా మెరుగైన ప్రాతినిధ్య శక్తితో ఉంటుంది. గణిత యంత్ర అభ్యాసంలో కొన్ని సాధారణ ఫీచర్ వెలికితీత పద్ధతులు:
- ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ (PCA): PCA అనేది లీనియర్ డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించే సాంకేతికత. ఇది డేటాలోని అత్యంత వ్యత్యాసాన్ని సంగ్రహించే దిశలను (ప్రధాన భాగాలు) గుర్తిస్తుంది మరియు ఈ భాగాలపై అసలు లక్షణాలను ప్రొజెక్ట్ చేస్తుంది.
- లీనియర్ డిస్క్రిమినెంట్ అనాలిసిస్ (LDA): LDA అనేది పర్యవేక్షించబడే డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ టెక్నిక్, ఇది డైమెన్షియాలిటీని తగ్గించేటప్పుడు వివిధ రకాల డేటా మధ్య వేర్పాటును పెంచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
- t-డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ స్టోకాస్టిక్ నైబర్ ఎంబెడ్డింగ్ (t-SNE): t-SNE అనేది నాన్ లీనియర్ డైమెన్షనాలిటీ రిడక్షన్ టెక్నిక్, ఇది స్థానిక నిర్మాణాన్ని సంరక్షించేటప్పుడు తక్కువ-డైమెన్షనల్ స్పేస్‌లో హై-డైమెన్షనల్ డేటాను విజువలైజ్ చేయడానికి ప్రత్యేకంగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
గణితం & గణాంకాల పాత్ర
గణిత యంత్ర అభ్యాసంలో ఫీచర్ ఎంపిక మరియు వెలికితీత పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు అమలు చేయడంలో గణితం మరియు గణాంకాలు ప్రాథమిక పాత్ర పోషిస్తాయి. లక్షణాల ఔచిత్యాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు ఫీచర్ ఎంపిక కోసం తగిన పద్ధతులను ఎంచుకోవడానికి పరికల్పన పరీక్ష, సహసంబంధ విశ్లేషణ మరియు సంభావ్యత పంపిణీల వంటి గణాంక అంశాలు కీలకమైనవి. అదనంగా, PCA మరియు LDA వంటి డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అమలు చేయడానికి లీనియర్ ఆల్జీబ్రా మరియు ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు అవసరం.
ముగింపు
ఫీచర్ ఎంపిక మరియు వెలికితీత అనేది గణిత మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో అనివార్యమైన భాగాలు, మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, ఓవర్‌ఫిట్టింగ్‌ను తగ్గించడానికి మరియు ఇంటర్‌ప్రెటబిలిటీని మెరుగుపరచడానికి మార్గాలను అందిస్తాయి. గణిత మరియు గణాంక సూత్రాల కలయికను ఉపయోగించడం ద్వారా, అభ్యాసకులు పటిష్టమైన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి మరియు డేటా నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు ఈ పద్ధతులను సమర్థవంతంగా అమలు చేయవచ్చు.