वर्गीकरण बुझ्दै: एक व्यापक गाइड
वर्गीकरण एक प्रकारको पर्यवेक्षित मेसिन लर्निङ हो जहाँ लक्ष्य विगतका अवलोकनहरूमा आधारित नयाँ अवलोकनहरूको वर्गीकृत वर्ग लेबलहरू भविष्यवाणी गर्ने हो। यसमा दुई वा बढी वर्गहरूमा इनपुट डेटा वर्गीकरण वा वर्गीकरण समावेश छ।
1. वर्गीकरण को आधारभूत
यसको मूलमा, वर्गीकरणको उद्देश्य कुन श्रेणी वा वर्गको नयाँ अवलोकन हो भनेर पहिचान गर्ने लक्ष्य राखिएको छ, जसको श्रेणी सदस्यता ज्ञात छ अवलोकनहरू समावेश गरिएको डेटाको प्रशिक्षण सेटको आधारमा। उदाहरणका लागि, इमेलहरूलाई 'स्प्याम' वा 'स्प्याम होइन' मा वर्गीकरण गर्नु बाइनरी वर्गीकरण कार्य हो।
२. वर्गीकरण समस्याका प्रकारहरू
त्यहाँ मुख्यतया दुई प्रकारका वर्गीकरण समस्याहरू छन्:
- बाइनरी वर्गीकरण: भविष्यवाणी गर्न दुई वर्गहरू समावेश गर्दछ। उदाहरणका लागि, छवि बिरालोको हो वा होइन भनेर निर्धारण गर्नु बाइनरी वर्गीकरण कार्य हो।
- बहुवर्गीय वर्गीकरण: भविष्यवाणी गर्न दुई भन्दा बढी वर्गहरू समावेश गर्दछ। उदाहरणका लागि, छविहरूको सेटलाई तीन वर्गहरूमा वर्गीकरण गर्ने: बिरालाहरू, कुकुरहरू, वा खरायोहरू, एक बहुवर्गीय वर्गीकरण कार्य हो।
3. वर्गीकरण को लागी साझा एल्गोरिदम
धेरै एल्गोरिदमहरू सामान्यतया वर्गीकरण कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ, जसमा:
- निर्णय रूखहरू: निर्णयहरू र तिनीहरूको सम्भावित परिणामहरूको रूख-जस्तै मोडेल प्रयोग गर्दछ।
- अनियमित वनहरू: निर्णय रूखहरूको एक समूह, प्रायः तिनीहरूको सुधारिएको शुद्धताको लागि प्रयोग गरिन्छ।
- समर्थन भेक्टर मेशिनहरू (SVM): हाइपरप्लेन पत्ता लगाउँदछ जसले डेटासेटलाई वर्गहरूमा विभाजन गर्दछ।
- लजिस्टिक रिग्रेसन: यसको नामको बावजुद, यो बाइनरी वर्गीकरणको लागि प्रयोग गरिन्छ, सम्भावनाको भविष्यवाणी गर्दै कि अवलोकन दुई वर्गहरू मध्ये एकको अंश हो।
- Naive Bayes: सुविधा स्वतन्त्रता को "भोली" धारणा संग Bayes 'प्रमेय लागू मा आधारित।
4. वर्गीकरण मोडेलहरू मूल्याङ्कन गर्दै
वर्गीकरण मोडेलहरूको मूल्याङ्कन तिनीहरूको कार्यसम्पादन बुझ्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ। सामान्य मेट्रिक्स समावेश:
- सटीकता: भविष्यवाणीहरूको अंश मोडेल सही भयो। \(\textrm{शुद्धता} = \frac{\textrm{सही भविष्यवाणीहरूको संख्या}}{\textrm{कुल भविष्यवाणीहरू}}\) रूपमा गणना गरियो।
- सटीक: पुन: प्राप्त उदाहरणहरू बीच सान्दर्भिक उदाहरणहरूको अंश। \(\textrm{परिशुद्धता} = \frac{\textrm{साँचो सकारात्मक}}{\textrm{सही सकारात्मक + गलत सकारात्मक}}\) रूपमा गणना गरियो।
- याद गर्नुहोस्: पुन: प्राप्त गरिएका सान्दर्भिक उदाहरणहरूको अंश। \(\textrm{सम्झना} = \frac{\textrm{साँचो सकारात्मक}}{\textrm{सही सकारात्मक + गलत नकारात्मक}}\) रूपमा गणना गरियो।
- F1 स्कोर: सटीक र सम्झनाको भारित औसत, \(\textrm{F1} = 2 \times \frac{\textrm{परिशुद्धता} \times \textrm{सम्झना}}{\textrm{सटीक + सम्झना}}\) ।
5. व्यावहारिक उदाहरण: इमेल वर्गीकरण
बाइनरी वर्गीकरणको एक सरल उदाहरण विचार गरौं, जहाँ हामी इमेलहरूलाई 'स्प्याम' वा 'स्प्याम होइन' मा वर्गीकरण गर्ने लक्ष्य राख्छौं। हामी तिनीहरूको लेबलसहित इमेलहरू भएको डेटासेट प्रयोग गर्छौं। एक साधारण एल्गोरिथ्म स्प्याम इमेलहरु संग सम्बन्धित विशिष्ट किवर्डहरु को लागी हेर्न को लागी हुन सक्छ। यदि इमेलमा "प्रस्ताव", "नि:शुल्क", वा "विजेता" जस्ता शब्दहरू छन् भने, यसलाई स्प्यामको रूपमा वर्गीकृत गर्न सकिन्छ।
६. वर्गीकरणमा चुनौतीहरू
वर्गीकरण, शक्तिशाली हुँदाहुँदै पनि धेरै चुनौतीहरूको सामना गर्दछ, जस्तै:
- असन्तुलित वर्गहरू: जब एक वर्गले अन्य वर्गहरूको संख्यालाई उल्लेखनीय रूपमा उछिनेको छ, जसले बहुसंख्यक वर्गप्रति पूर्वाग्रह गर्न सक्ने मोडेलको नेतृत्व गर्दछ।
- ओभरफिटिंग: जब एक मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा विवरण र आवाजलाई नयाँ डेटामा मोडेलको प्रदर्शनलाई नकारात्मक असर पार्ने हदसम्म सिक्छ।
- अन्डरफिटिंग: जब एक मोडेलले न त प्रशिक्षण डेटा सिक्न न त नयाँ डेटालाई प्रभावकारी रूपमा सामान्य बनाउँछ।
- शोर: अप्रासंगिक वा गलत डाटाको उपस्थितिले गलत वर्गीकरण गर्न सक्छ।
7. निष्कर्ष
वर्गीकरण मेसिन लर्निङको एउटा महत्वपूर्ण भाग हो, इमेल फिल्टरिङदेखि मेडिकल डायग्नोसिससम्मका विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा उपयोगी। वर्गीकरणको आधारभूत कुराहरू, यसका चुनौतीहरू, र मोडेलहरूको मूल्याङ्कन कसरी गर्ने भन्ने कुरा बुझ्दा डेटा-संचालित समाधानहरूको विस्तृत विविधतालाई सशक्त बनाउन सकिन्छ।
