আমি ধরে নিয়েছি আপনি ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং হিসাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন বলতে চাইছেন । আমি সাধারণত যে প্রক্রিয়াটি অনুসরণ করি এবং আমি কিছু লোক দেখি তা হ'ল
- বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল
কয়েকটি রেকর্ডফোরস্ট, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রিস, নিউট্রাল নেটওয়ার্কস বা এসভিএম এর মতো বৈশিষ্ট্যগুলি হিসাবে খুব বেশি পারফরম্যান্ট হিসাবে কয়েকটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে দেখুন।
২.১ সাধারণ পরামিতি টিউনিং যেমন প্যারামিটারের একটি ছোট পরিসরে গ্রিড অনুসন্ধান করুন
যদি পদক্ষেপ 2 এর ফলাফল সন্তোষজনক না হয় তবে আরও বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে বা পদক্ষেপের বৈশিষ্ট্যগুলি সরিয়ে ফেলুন এবং সেরাগুলি রাখুন, লোকেরা সাধারণত এই বৈশিষ্ট্য নির্বাচনকে কল করে । নতুন বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য ধারণার বাইরে চলে গেলে, আরও অ্যালগরিদম ব্যবহার করে দেখুন।
যদি ফলাফলটি ঠিক থাকে বা আপনি যা চান তার কাছাকাছি হয়, তবে পদক্ষেপ 3 এ যান move
- বিস্তৃত প্যারামিটার টিউনিং
এটি করার কারণ হ'ল শ্রেণিবিন্যাস হ'ল বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে , এবং যদি না আপনি কিছু অবিশ্বাস্য শক্তিশালী শ্রেণিবদ্ধকে যেমন কম্পিউটার ভিশনের মতো কোনও নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য গভীর শেখার মতো কাস্টমাইজড জানেন না। ভাল বৈশিষ্ট্য তৈরি করা মূল বিষয়। শ্রেণিবদ্ধ নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ তবে গুরুত্বপূর্ণ নয়। উপরোক্ত উল্লিখিত সমস্ত শ্রেণিবদ্ধগুলি পারফরম্যান্সের দিক থেকে তুলনীয় এবং বেশিরভাগ সময়, সেরা শ্রেণিবদ্ধকারীগুলির মধ্যে একটি হতে দেখা যায়।
প্যারামিটার টিউনিং কিছু ক্ষেত্রে, কার্যকারিতা বাড়িয়ে তুলতে পারে। তবে ভাল বৈশিষ্ট্যগুলি ছাড়া সুর করা খুব বেশি সহায়ক হয় না। মনে রাখবেন, প্যারামিটার টিউন করার জন্য আপনার কাছে সর্বদা সময় থাকে। এছাড়াও, প্যারামিটারটি ব্যাপকভাবে সুর করার কোনও মানে নেই তারপরে আপনি একটি নতুন বৈশিষ্ট্য আবিষ্কার করেন এবং পুরো জিনিসটি আবার করেন।