ফিচার জেনারেশনের উদ্দেশ্য কী আমাকে কেউ বলতে পারেন? এবং কোনও চিত্রকে শ্রেণিবদ্ধ করার আগে কেন বৈশিষ্ট্য স্থান সমৃদ্ধকরণের প্রয়োজন? এটি কি প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ?
বৈশিষ্ট্য স্পেস সমৃদ্ধ করার কোন পদ্ধতি আছে?
ফিচার জেনারেশনের উদ্দেশ্য কী আমাকে কেউ বলতে পারেন? এবং কোনও চিত্রকে শ্রেণিবদ্ধ করার আগে কেন বৈশিষ্ট্য স্থান সমৃদ্ধকরণের প্রয়োজন? এটি কি প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ?
বৈশিষ্ট্য স্পেস সমৃদ্ধ করার কোন পদ্ধতি আছে?
উত্তর:
বৈশিষ্ট্য উত্পন্নকরণ - এটি আপনার পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে সম্ভাব্য ব্যবহারের জন্য কাঁচা, কাঠামোগত ডেটা নেওয়া এবং বৈশিষ্ট্যগুলি (অর্থাত্ ভেরিয়েবল) সংজ্ঞায়িত করার প্রক্রিয়া is উদাহরণস্বরূপ, পাঠ্য খনির ক্ষেত্রে আপনি হাজার হাজার পাঠ্য বার্তা (উদাঃ এসএমএস, ইমেল, সামাজিক নেটওয়ার্ক বার্তা, ইত্যাদি) এর কাঁচা লগ দিয়ে শুরু করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট আকার ব্যবহার করে নিম্ন-মানযুক্ত শব্দগুলি (অর্থাত্ স্টপওয়ার্ডস) মুছে ফেলা বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারেন শব্দের ব্লক (অর্থাত্ এন-গ্রাম) বা অন্যান্য নিয়ম প্রয়োগ করা।
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন - বৈশিষ্ট্য উত্পন্ন করার পরে, প্রায়শই মূল বৈশিষ্ট্যগুলির রূপান্তর পরীক্ষা করা এবং আপনার মডেলটিতে (যেমন বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং নির্বাচন) ব্যবহারের জন্য সম্ভাব্য মূল এবং উদ্ভূত বৈশিষ্ট্যগুলির এই পুলের একটি উপসেটটি নির্বাচন করা প্রয়োজন। উত্পন্ন মানগুলি পরীক্ষা করা একটি সাধারণ পদক্ষেপ কারণ ডেটাতে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য থাকতে পারে যা আপনার ফলাফলের সাথে একটি অ-রৈখিক প্যাটার্ন বা সম্পর্ক রাখে, সুতরাং ডেটা উপাদানটির গুরুত্ব কেবল তার রূপান্তরিত অবস্থায় (যেমন উচ্চতর ক্রম ডেরাইভেটিভস) প্রদর্শিত হতে পারে। অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য ব্যবহারের ফলে বহুগুণে কোলিনারিটি বা অন্যথায় বিশৃঙ্খলা পরিসংখ্যানের মডেল তৈরি হতে পারে, যখন আপনার বিশ্লেষণের উদ্দেশ্য অনুসারে ন্যূনতম সংখ্যার বৈশিষ্ট্য আহরণ করা পার্সিমনি প্রধানের অনুসরণ করে।
আপনার বৈশিষ্ট্যের স্থানটিকে এইভাবে বাড়ানো প্রায়শই চিত্র বা অন্যান্য ডেটা অবজেক্টের শ্রেণিবিন্যাসের প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ কারণ কাঁচা বৈশিষ্ট্য স্থানটি সাধারণত অপ্রস্তুত এবং অপ্রাসঙ্গিক ডেটা দিয়ে ভরা হয় যা প্রায়শই দৃষ্টান্তে "শব্দ" হিসাবে উল্লেখ করা থাকে comp একটি "সিগন্যাল" এবং "গোলমাল" এর (যা বলা হয় যে কিছু ডেটাতে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মান থাকে এবং অন্যান্য ডেটা থাকে না)। বৈশিষ্ট্যটির স্থানটি বাড়িয়ে আপনি বিভ্রান্তিকর তথ্য (যেমন "শব্দ") অপসারণ করার সময় আপনার বিশ্লেষণে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বা অন্যান্য মান (যেমন "সংকেত") রয়েছে এমন গুরুত্বপূর্ণ ডেটাটি আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে পারবেন।