বিদ্যমান উত্তরগুলি অসম্পূর্ণ বলে আমি ভেবেছিলাম যেহেতু আমি এটিতে আমার দুটি সেন্ট যুক্ত করতে চাই।
পারফরম্যান্স পিসিএ একটি নীচের ছবিতে চিত্রিত একটি বিশেষ কারণে র্যান্ডম বন (বা লাইটজিবিএম, বা অন্য কোনও সিদ্ধান্ত গাছ ভিত্তিক পদ্ধতি) প্রশিক্ষণের আগে বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে especially
মূলত, সর্বোচ্চ প্রশিক্ষণের দিকনির্দেশ সহ আপনার প্রশিক্ষণ সেটটি সারিবদ্ধ করে এটি নিখুঁত সিদ্ধান্তের সীমানা সন্ধানের প্রক্রিয়াটিকে আরও সহজ করে তুলতে পারে।
সিদ্ধান্ত গাছগুলি ডেটার ঘোরার জন্য সংবেদনশীল, যেহেতু তারা তৈরি সিদ্ধান্ত সীমানা সর্বদা উল্লম্ব / অনুভূমিক (অর্থাত অক্ষগুলির একটিতে লম্ব) হয়। সুতরাং, যদি আপনার ডেটা বাম ছবিটির মতো মনে হয় তবে এই দুটি ক্লাস্টার পৃথক করতে অনেক বড় গাছ লাগবে (এক্ষেত্রে এটি একটি 8 স্তর গাছ)। তবে আপনি যদি নিজের ডেটাটির মূল উপাদানগুলি (ডান পিকের মতো) বরাবর সারিবদ্ধ করেন তবে আপনি কেবল একটি স্তর দিয়ে নিখুঁত পৃথকীকরণ অর্জন করতে পারেন!
অবশ্যই, সমস্ত ডেটাসেটগুলি এই জাতীয়ভাবে বিতরণ করা হয় না, তাই পিসিএ সর্বদা সহায়তা নাও করতে পারে তবে এটি চেষ্টা করে দেখুন এটি ব্যবহার করে কিনা তা এখনও কার্যকর। এবং কেবলমাত্র একটি অনুস্মারক, পিসিএ করার আগে আপনার ডেটাসেটটিকে ইউনিট বৈকল্পিকতায় স্বাভাবিক করতে ভুলবেন না!
পিএস: মাত্রিকতা হ্রাস হিসাবে, আমি অন্যান্য লোকদের সাথে একমত হব যে এটি অন্যান্য অ্যালগরিদমের মতো এলোমেলো বনাঞ্চলের জন্য সমস্যা হিসাবে এতটা বড় নয়। তবে তবুও এটি আপনার প্রশিক্ষণটি কিছুটা গতি বাড়িয়ে তুলতে পারে। সিদ্ধান্ত গাছ প্রশিক্ষণের সময় হ'ল ও (এন মি লগ (এম)), যেখানে এন প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির সংখ্যা, এম - মাত্রার সংখ্যা। এবং যদিও এলোমেলোভাবে বনগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রতিটি গাছের জন্য মাত্রাগুলির একটি উপসেট বেছে নিয়েছে, আপনি যে পরিমাণ মাত্রা বেছে নিয়েছেন তার কম ভগ্নাংশ, ভাল পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য আপনার আরও বেশি গাছ প্রশিক্ষণের প্রয়োজন।
mtryপ্রতিটি গাছ তৈরি করতে কেবল তাদের একটি এলোমেলো উপসেট (তথাকথিত প্যারামিটার) নেয়। আরএফ অ্যালগরিদমের উপরে নির্মিত একটি পুনরাবৃত্ত বৈশিষ্ট্য বিলোপ করার কৌশলও রয়েছে (এতে ভার্সেলআরএফ আর প্যাকেজ এবং রেফারেন্স দেখুন)। তবে প্রাথমিকভাবে ডেটা হ্রাস স্কিম যুক্ত করা অবশ্যই সম্ভব, যদিও এটি ক্রস-বৈধকরণ প্রক্রিয়ার অংশ হওয়া উচিত। সুতরাং প্রশ্নটি হল: আপনি কি আপনার বৈশিষ্ট্যগুলির একটি লিনিয়ার সংমিশ্রণটি আরএফ-এ যুক্ত করতে চান?