আমি মাত্রাগুলি অভিশাপ সম্পর্কে যে জায়গাগুলি পড়ছি সেগুলি প্রাথমিকভাবে কেএনএন এবং সাধারণভাবে রৈখিক মডেলগুলির সাথে একত্রে এটি ব্যাখ্যা করে। আমি নিয়মিত ক্যাগলে শীর্ষস্থানীয় র্যাটার্সকে ডেটাসেটে এমন হাজার হাজার বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে দেখি যা খুব কমই 100 কে ডেটা পয়েন্ট থাকে। এগুলি সাধারণত অন্যদের মধ্যে বুস্টেড গাছ এবং এনএন ব্যবহার করে। এটি অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য খুব বেশি বলে মনে হয় এবং আমি মনে করি তারা মাত্রিক অভিশাপ দ্বারা প্রভাবিত হবে। তবে এই মডেলগুলি তাদেরকে প্রতিযোগিতায় শীর্ষস্থানীয় করে তোলে বলে মনে হয় না। সুতরাং, আমার মূল প্রশ্নে ফিরে আসুন - কিছু মডেলগুলি কি অন্যদের চেয়ে মাত্রিক অভিশাপ দ্বারা প্রভাবিত হয়?
বিশেষত, আমি নিম্নলিখিত মডেলগুলিতে আগ্রহী (কেবলমাত্র এটির কারণেই আমি সচেতন / ব্যবহার করছি):
- লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন
- সিদ্ধান্ত গাছ / র্যান্ডমফোরেস্ট / বুস্টড ট্রি
- নিউরাল নেটওয়ার্ক
- SVM
- kNN
- কে-মানে ক্লাস্টারিং
সংক্ষিপ্ত উত্তর অবশ্যই হ্যাঁ, তবে আপনি সম্ভবত এমন মডেলগুলি চান যা আপনি আগ্রহী? আমি নিশ্চিত যে সিভি সম্প্রদায় আপনাকে হাজার হাজার বিভিন্ন ধরণের মডেল সম্পর্কে জানাতে পারে যা মাত্রিকতার অভিশাপ দ্বারা প্রভাবিত হয়। সুতরাং নির্দিষ্ট ধরণের মডেলগুলিতে আপনার দৃষ্টি নিবদ্ধ করা এই প্রশ্নের উত্তর দিতে সহায়তা করতে পারে।
@ রুস্টি স্ট্যাটাস্টিকিয়ান - আমি আগ্রহী এমন কয়েকটি মডেল যুক্ত করেছি
—
দিলীপ কুমার পাচিগোল্লা
আমি এই প্রশ্নে বেশ আগ্রহী কিন্তু এটি উত্তরহীন থেকে যায়। আমি কীভাবে এটিকে দৃশ্যমানতার মধ্যে আনতে পারি, উত্তর পেতে?
—
দিলিপ কুমার পাচিগোল্লা