কেউ কখন অ্যাডাবোস্ট ব্যবহার করতে চাইবে?


14

আমি যেমন অ্যাডাবুস্ট ক্লাসিফায়ারের কথা বারবার উল্লিখিত শুনেছি, আমি এটি কীভাবে কাজ করে এবং কখন এটি ব্যবহার করতে চাইলে আরও ভাল অনুভূতি পেতে চাই। আমি এগিয়ে গিয়েছিলাম এবং এটিতে গুগলে আমি পেয়েছি যা সম্পর্কে অনেকগুলি কাগজপত্র এবং টিউটোরিয়াল পড়েছি, তবে শ্রেণিবদ্ধের এমন কিছু দিক রয়েছে যা বুঝতে এখনও আমার সমস্যা হচ্ছে:

  1. বেশিরভাগ টিউটোরিয়াল আমি দেখেছি অ্যাডাবোস্টকে অনেক শ্রেণিবদ্ধের সর্বোত্তম ওজনযুক্ত সংমিশ্রণ হিসাবে। এটি আমার কাছে বোধগম্য হয়। যে বিষয়টি বোঝায় না তা হ'ল বাস্তবায়ন (অর্থাত্ MALLET) যেখানে অ্যাডাবোস্ট কেবলমাত্র একজন দুর্বল শিক্ষার্থীকেই গ্রহণ করবে বলে মনে হচ্ছে। এটি কীভাবে বোঝায়? যদি অ্যাডাবুস্টকে কেবলমাত্র একটি শ্রেণিবদ্ধ সরবরাহ করা থাকে তবে এটি কি 1 টি ওজন নিয়ে একই শ্রেণিবদ্ধটিকে ফিরে আসা উচিত নয়? এটি কীভাবে প্রথম শ্রেণিবদ্ধ থেকে নতুন শ্রেণিবদ্ধ তৈরি করে?

  2. কেউ কখন অ্যাডাবুস্ট ব্যবহার করতে চাইবে? আমি পড়েছি যে এটি বক্স-এর-অন্যতম সেরা ক্লাসিফায়ারগুলির মধ্যে একটি হওয়ার কথা, তবে যখন আমি ম্যাক্সেন্ট শ্রেণিবদ্ধের উত্সাহ দেওয়ার চেষ্টা করছিলাম তখন আমি 70% + এর সাথে এফ-স্কোর পাচ্ছিলাম, অ্যাডাবোস্ট এটি খুন করেছে এবং আমাকে এফ- খুব উচ্চ রিক্যাল এবং এর পরিবর্তে খুব কম নির্ভুলতার সাথে 15% এর মতো স্কোর। তাই এখন আমি বিভ্রান্ত। আমি কখন অ্যাডাবুস্টটি ব্যবহার করতে চাই? আমি যদি সম্ভব হয় তবে কঠোরভাবে পরিসংখ্যানের জবাবের চেয়ে স্বজ্ঞাত আরো কিছু খুঁজছি।

উত্তর:


11

অ্যাডাবোস্ট বিভিন্ন পরামিতিগুলির সাথে একই শ্রেণিবদ্ধের একাধিক উদাহরণ ব্যবহার করতে পারে। সুতরাং, পূর্ববর্তী রৈখিক শ্রেণিবদ্ধকে ননলাইনার শ্রেণিবদ্ধে যুক্ত করা যায়। বা, যেমন অ্যাডাবোস্ট লোকেরা এটি রাখতে পছন্দ করে, একাধিক দুর্বল শিখরাই একজন শক্তিশালী শিক্ষার্থী তৈরি করতে পারে। নীচে একটি সুন্দর ছবি পাওয়া যাবে

মূলত, এটি অন্য যে কোনও লার্নিং অ্যালগরিদমের মতো হয়: কিছু ডেটাসেটে এটি কাজ করে, কিছুতে এটি কাজ করে না। নিশ্চিত যে ওখানে ডেটাসেট রয়েছে, যেখানে এটি অতিক্রম করে। এবং সম্ভবত আপনি এখনও সঠিক দুর্বল শিক্ষার্থী চয়ন করেন নি। আপনি কি লজিস্টিক রিগ্রেশন চেষ্টা করেছেন? শিক্ষার্থীদের যোগ করার সময় কীভাবে সিদ্ধান্তের সীমানা বিকশিত হয়েছিল তা কী আপনি কল্পনা করেছিলেন? কি হতে পারে তা আপনি বলতে পারেন।


(+1 টি)। অতিরিক্ত মন্তব্য: এমনকি দুর্বল শিক্ষার্থীদের প্যারামিটারগুলি পৃথক না করার জন্য, ডেটাসেটের কাঠামো (উত্সাহিতকরণ হিসাবে) পরিবর্তিত হলে আচরণ (যেমন তারা পূর্বাভাস দেয়) পরিবর্তিত হয়।
স্টিফেন

ম্যাকসেন্ট হ'ল লজিস্টিক রিগ্রেশন। সিদ্ধান্তের সীমানা কীভাবে বিকশিত হয়েছিল তা ভিজ্যুয়ালাইজ করা আসলে বেশ কার্যকর হবে। কেউ কীভাবে তা করতে পারে? এছাড়াও, আমি তখনও বুঝতে পারি না যে যখন কেবলমাত্র একটি বৈশিষ্ট্য সেট এবং একটি শ্রেণিবদ্ধের ধরণ দেওয়া হয়েছে (যেমন এমএলএলএটি হিসাবে দেওয়া হয়) তখনও অ্যাডাবোস্ট কীভাবে কাজ করে। আমার কাছে এটি সম্পূর্ণ পাল্টা স্বজ্ঞাত বলে মনে হচ্ছে।
ইউুলিয়াপ্রো

শুধু আপনার ডেটাসেট প্লট করুন। সংযোজন, একটি গ্রিড প্লট করুন যেখানে আপনি প্রতিটি পয়েন্টের জন্য একটি রঙ বেছে নিন এটি কীভাবে আপনার সিস্টেম দ্বারা শ্রেণিবদ্ধ করা হচ্ছে। আমার ধারণা, এটি 2D এর জন্য কেবল ভাল কাজ করে। আপনি এখনও সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ অক্ষ বা কিছু প্লট করতে পারেন। আপনার যদি কেবল একটি বৈশিষ্ট্য সেট এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ থাকে তবে এটি কেবলমাত্র একটি শ্রেণিবদ্ধে পরিণত হয়। আমি ছাপের মধ্যে ছিলাম, সেই সর্বাধিক এনট্রপিটি একটি কংক্রিট শ্রেণিবদ্ধ নয়, একটি দৃষ্টান্ত ছিল। যাই হোক।
বায়ারজ
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.