শ্রেণীগত তথ্য: বৈশিষ্ট্য ক্রস

ফিচার ক্রসগুলি ডেটাসেটের দুই বা ততোধিক সুনির্দিষ্ট বা বাকেটযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলিকে ক্রস করে (এর কার্টেসিয়ান পণ্য গ্রহণ করে) তৈরি করা হয়। বহুপদী রূপান্তরের মতো, বৈশিষ্ট্য ক্রসগুলি রৈখিক মডেলগুলিকে অরৈখিকতাগুলি পরিচালনা করতে দেয়। বৈশিষ্ট্য ক্রস এছাড়াও বৈশিষ্ট্য মধ্যে মিথস্ক্রিয়া এনকোড.

উদাহরণস্বরূপ, শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্য সহ একটি পাতার ডেটাসেট বিবেচনা করুন:

• edges , smooth , toothed এবং lobed মান ধারণকারী
• arrangement , opposite এবং alternate মান ধারণকারী

অনুমান করুন যে উপরের ক্রমটি এক-হট উপস্থাপনে বৈশিষ্ট্য কলামগুলির ক্রম, যাতে smooth প্রান্ত এবং opposite বিন্যাস সহ একটি পাতাকে {(1, 0, 0), (1, 0)} হিসাবে উপস্থাপন করা হয়।

বৈশিষ্ট্য ক্রস, বা কার্টেসিয়ান পণ্য, এই দুটি বৈশিষ্ট্য হবে:

{Smooth_Opposite, Smooth_Alternate, Toothed_Opposite, Toothed_Alternate, Lobed_Opposite, Lobed_Alternate}

যেখানে প্রতিটি পদের মান হল বেস বৈশিষ্ট্য মানের গুণফল, যেমন:

• Smooth_Opposite = edges[0] * arrangement[0]
• Toothed_Opposite = edges[1] * arrangement[0]
• Lobed_Alternate = edges[2] * arrangement[1]

ডেটাসেটের যেকোনো প্রদত্ত উদাহরণের জন্য, বৈশিষ্ট্য ক্রস শুধুমাত্র 1 এর সমান হবে যদি উভয় বেস বৈশিষ্ট্যের মূল এক-হট ভেক্টর ক্রস করা বিভাগের জন্য 1 হয়। অর্থাৎ, একটি লোবড প্রান্ত এবং বিকল্প বিন্যাস সহ একটি ওক পাতার মান 1 হবে শুধুমাত্র Lobed_Alternate এর জন্য, এবং উপরের বৈশিষ্ট্যটি হবে:

{0, 0, 0, 0, 0, 1}

এই ডেটাসেটটি গাছের প্রজাতির দ্বারা পাতাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেহেতু এই বৈশিষ্ট্যগুলি একটি প্রজাতির মধ্যে পরিবর্তিত হয় না।

বৈশিষ্ট্য ক্রস সঙ্গে বহুপদ রূপান্তর তুলনা করতে এখানে ক্লিক করুন

ফিচার ক্রসগুলি বহুপদী রূপান্তরের সাথে কিছুটা সাদৃশ্যপূর্ণ। উভয়ই একাধিক বৈশিষ্ট্যকে একটি নতুন সিন্থেটিক বৈশিষ্ট্যে একত্রিত করে যা মডেলটি অরৈখিকতা শিখতে প্রশিক্ষণ দিতে পারে। বহুপদী রূপান্তরগুলি সাধারণত সংখ্যাসূচক ডেটা একত্রিত করে, যখন বৈশিষ্ট্য ক্রসগুলি শ্রেণীবদ্ধ ডেটাকে একত্রিত করে।

ফিচার ক্রস কখন ব্যবহার করবেন

ডোমেন জ্ঞান ক্রস করার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি দরকারী সমন্বয়ের পরামর্শ দিতে পারে। সেই ডোমেন জ্ঞান ব্যতীত, কার্যকর বৈশিষ্ট্য ক্রস বা বহুপদী রূপান্তর হাত দ্বারা নির্ধারণ করা কঠিন হতে পারে। এটি প্রায়ই সম্ভব, যদি গণনাগতভাবে ব্যয়বহুল হয়, প্রশিক্ষণের সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে দরকারী বৈশিষ্ট্য সমন্বয়গুলি খুঁজে পেতে এবং প্রয়োগ করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা।

সতর্কতা অবলম্বন করুন—দুটি বিক্ষিপ্ত বৈশিষ্ট্য অতিক্রম করলে দুটি মূল বৈশিষ্ট্যের তুলনায় আরও স্পার্সার নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি বৈশিষ্ট্য A একটি 100-উপাদান স্পার্স বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্য B একটি 200-এলিমেন্ট স্পার্স বৈশিষ্ট্য, A এবং B-এর একটি বৈশিষ্ট্য ক্রস একটি 20,000-এলিমেন্ট স্পার্স বৈশিষ্ট্য প্রদান করে।

মূল শর্তাবলী:

• বৈশিষ্ট্য ক্রস
• নিউরাল নেটওয়ার্ক