আমার বিভাগগুলিতে ইউআরএল শ্রেণীবদ্ধ করা দরকার। বলুন আমার 15 টি বিভাগ রয়েছে যা আমি প্রতি URL টি শূন্য করার পরিকল্পনা করছি।
15-ওয়ে শ্রেণিবদ্ধ কি আরও ভাল? যেখানে আমার কাছে 15 টি লেবেল রয়েছে এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য বৈশিষ্ট্য উত্পন্ন করে।
অথবা ১৫ টি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকারী গড়ে তুলুন, বলুন: সিনেমা বা নন-মুভি, এবং এই শ্রেণিবদ্ধতাগুলি থেকে আমি যে নম্বরগুলি পেয়েছি তা ব্যবহার করে কোনও র্যাঙ্কার তৈরি করতে, সেরা বিভাগটি বেছে নিতে, আরও ভাল হতে চলেছে?
উত্তর:
প্রথমত, আপনার নিজেরকে অবশ্যই জিজ্ঞাসা করতে হবে যে আপনার সমস্যাটি মাল্টিলেবল (যেমন একটি একক ইউআরএল বিভিন্ন শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে) না (যেমন একটি একক ইউআরএল কেবল একটি শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে)।
যদি আগেরটি হয় তবে বাইনারি ক্লাসিফায়ারের ব্যাটারি নিয়ে যান, কারণ এটি মাল্টিলেবল সমস্যাগুলি করার একটি ডিফল্ট উপায়।
যদি উত্তরটি হয় তবে উত্তরটি আপনার ডেটা কীভাবে দেখায়, আপনার বিশ্লেষণের লক্ষ্যটি কী এবং আপনি কোন পদ্ধতিটি ব্যবহার করছেন - এর সংমিশ্রণের উপর নির্ভর করে - সম্ভবত আপনার দু'টিই চেষ্টা করা উচিত এবং সেরাটি নির্বাচন করা উচিত।
কেবলমাত্র নোট করুন যে কিছু পদ্ধতি (এসভিএমের মতো) আসলে কীভাবে তাদের সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং এভাবে অভ্যন্তরীণভাবে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধের ব্যাটারি ব্যবহার করা হয় তার কারণে বহুবিধ শ্রেণীর শ্রেণিবিন্যাস করতে পারে না।
এটি আপনার ডেটা কীভাবে ছড়িয়ে পড়ে তার উপর নির্ভর করবে। সম্প্রতি একটি অনুরূপ প্রশ্নের জন্য একটি সুন্দর উদাহরণ দেওয়া হয়েছিল যেখানে ওপি জানতে চেয়েছিল যে কোনও একক লৈখিক বৈষম্যমূলক ফাংশন জনসংখ্যা এ বনাম বি বা সি বা একটি পৃথক পৃথক পৃথক পৃথক পৃথক পৃথক, বি এবং সি কেউ দু'টি বৈষম্যমূলক ব্যবহার কীভাবে সেই ক্ষেত্রে একজনের চেয়ে আরও ভাল হবে তা দেখানোর জন্য খুব সুন্দর রঙিন স্ক্র্যাপপ্লট দিয়েছেন। আমি এটির সাথে লিঙ্ক দেওয়ার চেষ্টা করব।
কিছু পদ্ধতি উদাহরণস্বরূপ মাল্টিক্লাস, র্যান্ডম অরণ্য, এমএলপি সহ ভাল আচরণ করে।
আপনি যদি সেই পথে যেতে না চান, তবে সম্ভব হয় যে আপনার সমস্যার জন্য ECOC ভালভাবে 1-বনাম-সমস্ত সম্পাদন করতে পারে, কেবল পরীক্ষাই বলবে।