மாதிரி தேர்வு முறைகள்

மாதிரித் தேர்வு முறைகள் கணித இயந்திரக் கற்றல் துறையிலும், கணிதம் மற்றும் புள்ளிவிவரங்களின் பரந்த களங்களிலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த விரிவான வழிகாட்டியில், அதிகப்படியான பொருத்துதல், குறுக்கு-சரிபார்த்தல், AIC, BIC மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கிய மாதிரி தேர்வுக்கு பயன்படுத்தப்படும் பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் வழிமுறைகளை நாங்கள் ஆராய்வோம்.

மாதிரித் தேர்வைப் புரிந்துகொள்வது

அதன் மையத்தில், மாதிரி தேர்வு என்பது வேட்பாளர் மாதிரிகளின் தொகுப்பிலிருந்து சிறந்த மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கும் செயல்முறையை உள்ளடக்கியது. புள்ளியியல் மாடலிங் மற்றும் இயந்திர கற்றல் இரண்டிலும் இது ஒரு முக்கியமான படியாகும், ஏனெனில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மாதிரியானது இறுதிக் கணிப்பின் துல்லியம் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது.

ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியை உருவாக்கும்போது, ​​குறிப்பாக கணித அடிப்படைகளின் பின்னணியில், பல பரிசீலனைகள் செயல்பாட்டுக்கு வருகின்றன:

• மாதிரி சிக்கலானது: ஒரு மாதிரியின் பொருத்தமான சிக்கலைத் தீர்மானிப்பது அவசியம். ஒரு சிக்கலான மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படலாம், ஆனால் புதிய, காணப்படாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறி, அதிகப்படியான பொருத்தத்திற்கு வழிவகுக்கும். மறுபுறம், அதிகப்படியான எளிமையான மாதிரியானது தரவில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்களைப் பிடிக்க முடியாமல் போகலாம்.
• சார்பு-மாறுபாடு வர்த்தகம்: புள்ளியியல் கற்றலில் இந்த முக்கிய கருத்து மாதிரியின் சார்பு மற்றும் அதன் மாறுபாட்டிற்கு இடையே உள்ள சமநிலையை நிவர்த்தி செய்கிறது. உயர் சார்பு கொண்ட மாதிரிகள் மிகவும் எளிமையானவை மற்றும் குறைவான பொருத்தத்தை வெளிப்படுத்துகின்றன, அதே சமயம் அதிக மாறுபாடு கொண்ட மாதிரிகள் பயிற்சி தரவுகளில் ஏற்ற இறக்கங்களுக்கு அதிக உணர்திறன் கொண்டவை மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்தத்திற்கு வழிவகுக்கும்.

மறு சரிபார்த்தல்

குறுக்கு சரிபார்ப்பு என்பது மாதிரித் தேர்வுக்கான பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும், இதில் தரவை துணைக்குழுக்களாகப் பிரிப்பது, சில துணைக்குழுக்களில் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது மற்றும் மீதமுள்ள துணைக்குழுவில் அதை மதிப்பீடு செய்வது ஆகியவை அடங்கும். தரவுகளின் வெவ்வேறு துணைக்குழுக்கள் முழுவதும் மாதிரியின் செயல்திறனின் உறுதியை உறுதிசெய்ய, செயல்முறை பலமுறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. குறுக்கு சரிபார்ப்பின் பொதுவான வகைகள் k-fold cross-validation மற்றும் leave-one-out cross-validation ஆகியவை அடங்கும்.

K-Fold Cross-Validation

k-fold cross-validation இல், தரவு k துணைக்குழுக்களாகப் பிரிக்கப்படுகிறது, மேலும் மாதிரியானது k முறை பயிற்சியளிக்கப்பட்டு மதிப்பீடு செய்யப்படுகிறது. ஒவ்வொரு முறையும், வெவ்வேறு துணைக்குழு சரிபார்ப்பு தொகுப்பாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மீதமுள்ள k-1 துணைக்குழுக்கள் பயிற்சித் தொகுப்பாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இறுதி செயல்திறன் அளவீடு ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும் பெறப்பட்ட தனிப்பட்ட செயல்திறன் அளவீடுகளின் சராசரியாக கணக்கிடப்படுகிறது.

லீவ்-ஒன்-அவுட் கிராஸ்-சரிபார்த்தல்

லீவ்-ஒன்-அவுட் கிராஸ் சரிபார்ப்பில், ஒவ்வொரு கவனிப்பும் சரிபார்ப்பு தொகுப்பாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் மீதமுள்ள n-1 அவதானிப்புகளில் மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது. இந்த செயல்முறை n முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது, மேலும் அனைத்து மறு செய்கைகளிலும் முடிவுகளை சராசரியாகக் கொண்டு இறுதி செயல்திறன் அளவீடு கணக்கிடப்படுகிறது. இந்த முறை மாதிரி செயல்திறனின் உறுதியான மதிப்பீட்டை வழங்கும் அதே வேளையில், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு இது கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும்.

தகவல் அளவுகோல்: AIC மற்றும் BIC

மாதிரித் தேர்வுக்கான மற்றொரு அணுகுமுறை, அகைக் தகவல் அளவுகோல் (AIC) மற்றும் பேய்சியன் தகவல் அளவுகோல் (BIC) போன்ற தகவல் அளவுகோல்களைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. இந்த அளவுகோல்கள் மாதிரி பொருத்தம் மற்றும் சிக்கலான தன்மை ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான பரிவர்த்தனையின் அளவு அளவை வழங்குகின்றன, இது பல்வேறு மாதிரிகளின் பொருத்தம் மற்றும் பயன்படுத்தப்படும் அளவுருக்களின் எண்ணிக்கை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் ஒப்பிட அனுமதிக்கிறது.

Akaike தகவல் அளவுகோல் (AIC)

AIC ஆனது தகவல் கோட்பாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் கொடுக்கப்பட்ட தரவுகளின் தொகுப்பிற்கான புள்ளிவிவர மாதிரிகளின் ஒப்பீட்டு தரத்தின் அளவை வழங்குகிறது. இது பொருத்தத்தின் நன்மை மற்றும் மாதிரியில் உள்ள அளவுருக்களின் எண்ணிக்கை ஆகிய இரண்டையும் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்கிறது, அதிகப்படியான சிக்கலான மாதிரிகளுக்கு அபராதம் விதிக்கிறது. குறைந்த AIC மதிப்புகள் தரவுகளுடன் தொடர்புடைய சிறந்த மாதிரிகளைக் குறிக்கின்றன.

பேய்சியன் தகவல் அளவுகோல் (BIC)

AIC ஐப் போலவே, BIC ஆனது மாதிரித் தேர்விற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் உண்மையான அடிப்படை மாதிரியை அடையாளம் காண்பதே குறிக்கோளாக இருக்கும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் கொண்ட மாடல்களுக்கு BIC ஒரு வலுவான அபராதத்தை விதிக்கிறது, இதன் மூலம் மாதிரி அளவு பெரியதாக இருக்கும் போது எளிமையான மாடல்களுக்கு சாதகமாக இருக்கும்.

ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்கள்

கணித இயந்திரக் கற்றலில், லாஸ்ஸோ (எல்1 ஒழுங்குபடுத்துதல்) மற்றும் ரிட்ஜ் (எல்2 முறைப்படுத்தல்) போன்ற முறைப்படுத்தல் நுட்பங்கள் பொதுவாக மாதிரி சிக்கலைத் தீர்க்கவும், அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த நுட்பங்கள் ஒரு பெனால்டி காலத்தை அறிமுகப்படுத்துகின்றன, இது மாதிரி குணகங்களின் அளவைக் கட்டுப்படுத்துகிறது, சில அம்சங்களின் தாக்கத்தை திறம்பட குறைக்கிறது மற்றும் மாதிரியில் ஸ்பார்சிட்டியை ஊக்குவிக்கிறது.

முடிவுரை

கணித இயந்திரக் கற்றலில் மாதிரித் தேர்வு முறைகள், கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புக்கு மிகவும் பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதை நோக்கமாகக் கொண்ட பல்வேறு நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது, அதே நேரத்தில் அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் பொருத்தத்திற்கு எதிராக பாதுகாக்கிறது. மாதிரி சிக்கலானது, குறுக்கு சரிபார்ப்பு, தகவல் அளவுகோல்கள் மற்றும் முறைப்படுத்தல் ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கொள்கைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளுக்கான மாதிரிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது பயிற்சியாளர்கள் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க முடியும்.