একটি মাল্টিক্লাস সমস্যা এবং একটি বহুবিধ সমস্যার মধ্যে পার্থক্য কি?
একটি মাল্টিক্লাস সমস্যা এবং একটি বহুবিধ সমস্যার মধ্যে পার্থক্য কি?
উত্তর:
আমি পার্থক্যটি সন্দেহ করি যে বহু-শ্রেণীর সমস্যাগুলিতে ক্লাসগুলি পারস্পরিকভাবে একচেটিয়া হয়, যেখানে বহু-লেবেল সমস্যার জন্য প্রতিটি লেবেল একটি পৃথক শ্রেণিবিন্যাসের কার্যকে উপস্থাপন করে তবে কার্যগুলি কোনওভাবে সম্পর্কিত হয় (তাই পৃথকীকরণের পরিবর্তে এগুলি একত্রে সামলাতে সুবিধা রয়েছে) )। উদাহরণস্বরূপ, বিখ্যাত লেপটোগ্রাসাস ক্র্যাবস ডেটাসেটে কাঁকড়ার দুটি বর্ণের পুরুষ এবং স্ত্রীদের উদাহরণ রয়েছে ma আপনি চারটি ক্লাসের (বহু-নীল, মহিলা-নীল, পুরুষ-কমলা, মহিলা-কমলা) একাধিক-শ্রেণীর সমস্যা হিসাবে বা মাল্টি-লেবেল সমস্যা হিসাবে এটি দেখতে পারেন, যেখানে একটি লেবেল পুরুষ / মহিলা এবং অন্য নীল হবে / কমলা। মূলত মাল্টি-লেবেল সমস্যাগুলিতে একটি প্যাটার্ন একাধিক শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
মাল্টিক্লাস শ্রেণিবিন্যাস বলতে দুই শ্রেণীর বেশি শ্রেণিকেন্দ্রিক কাজের অর্থ; উদাহরণস্বরূপ, ফলের চিত্রগুলির একটি সেট শ্রেণীবদ্ধ করুন যা কমলা, আপেল বা নাশপাতি হতে পারে। মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধকরণ এই ধারণাটি তৈরি করে যে প্রতিটি নমুনা একটি এবং কেবল একটি লেবেলকে অর্পণ করা হয়েছে: ফলগুলি একটি আপেল বা নাশপাতি হতে পারে তবে একই সাথে উভয়ই নয়।
মাল্টিলেবল শ্রেণিবদ্ধকরণ প্রতিটি নমুনাকে লক্ষ্য লেবেলের সেট সেট করে assign এটি এমন কোনও ডেটা-পয়েন্টের বৈশিষ্ট্যগুলির পূর্বাভাস হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে যা পারস্পরিক একচেটিয়া নয়, যেমন নথির জন্য প্রাসঙ্গিক বিষয়। একটি লেখা একই সাথে ধর্ম, রাজনীতি, অর্থ বা শিক্ষা যে কোনও একটি সম্পর্কে হতে পারে বা এর কোনওটিই নয়।
Http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html থেকে নেওয়া
অন্যান্য উত্তরগুলির পরিপূরক করতে এখানে কিছু পরিসংখ্যান রয়েছে। এক সারি = একটি নমুনার জন্য প্রত্যাশিত আউটপুট।
একটি কলাম = এক শ্রেণি (এক-গরম এনকোডিং)
একটি কলাম = এক শ্রেণি
তুমি দেখছ যে:
পার্শ্ব নোট হিসাবে, কোনও কিছুই আপনাকে মাল্টিপুট-মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা হতে বাধা দেয় না , যেমন:
একটি বহু-শ্রেণীর সমস্যাটির মধ্যে একটি সীমাবদ্ধ, পারস্পরিক-এক্সক্লুসিভ ক্লাসের সংগ্রহের উদাহরণগুলির কার্যভার রয়েছে। ইতিমধ্যে কাঁকড়ার দেওয়া উদাহরণটিতে (@ ডিক্রান থেকে): পুরুষ-নীল, স্ত্রী-নীল, পুরুষ-কমলা, মহিলা-কমলা। এর প্রত্যেকটি অন্যদের সাথে একচেটিয়া এবং একত্রিত হয়ে এগুলি বিস্তৃত।
মাল্টি-লেবেল সমস্যার একটি ফর্ম হ'ল এগুলিকে দুটি লেবেল, লিঙ্গ এবং রঙে ভাগ করা; যেখানে লিঙ্গ পুরুষ বা মহিলা হতে পারে এবং রঙ নীল বা কমলা হতে পারে। তবে মনে রাখবেন যে এটি মাল্টি-লেবেল সমস্যার একটি বিশেষ ক্ষেত্রে যেমন প্রতিটি উদাহরণ প্রতিটি লেবেল পাবে (এটি প্রতিটি কাঁকড়ার লিঙ্গ এবং রঙ উভয়ই রয়েছে)।
মাল্টি-লেবেল সমস্যাগুলির মধ্যে অন্যান্য ক্ষেত্রেও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা প্রতিটি উদাহরণে একটি চলক সংখ্যক লেবেল বরাদ্দ করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি সংবাদপত্র বা তারের পরিষেবাতে একটি নিবন্ধ নিউজ, রাজনীতি, খেলাধুলা, মেডিসিন ইত্যাদি বিভাগগুলিতে অর্পণ করা যেতে পারে an অন্য একটি, বিশেষ স্পোর্টস ইভেন্টের মাধ্যমে প্রকাশিত রাজনৈতিক উত্তেজনা জড়িত, স্পোর্টস এবং পোলিটিক্স লেবেল উভয়ই পেতে পারে। আমি যেখানে আছি, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, সুপারবোলের ফলাফলগুলিতে ইভেন্টটির সামাজিক প্রভাবের ভিত্তিতে স্পোর্টস এবং নিউজ উভয়কেই লেবেল দেওয়া হয়েছে।
নোট করুন যে লেবেলের এই ফর্মটি, লেবেলগুলির পরিবর্তনশীল সংখ্যক সহ, কাঁকড়ার সাথে উদাহরণের মতো ফর্মটিতে পুনরায় করা যেতে পারে; এ ছাড়া প্রতিটি লেবেলকে LABEL-X বা LABEL-X হিসাবে বিবেচনা করা হয় না। তবে সমস্ত পদ্ধতির জন্য এই পুনঃনির্ধারণের প্রয়োজন হয় না।
এবং আরও একটি পার্থক্য রয়েছে যে মাল্টি-লেবেল সমস্যাটির জন্য বিভিন্ন শ্রেণীর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক শিখতে মডেল প্রয়োজন, তবে মাল্টিক্লাস সমস্যায় বিভিন্ন শ্রেণি একে অপরের থেকে স্বতন্ত্র।