ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਵਿਧੀਆਂ ਗਣਿਤ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ, ਕਰਾਸ-ਵੈਧੀਕਰਨ, AIC, BIC, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦਵਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਮਾਡਲ ਅੰਤਿਮ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਆਧਾਰਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਵਿਚਾਰ ਹਨ ਜੋ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
- ਮਾਡਲ ਜਟਿਲਤਾ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਉਚਿਤ ਜਟਿਲਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰਲ ਮਾਡਲ ਘੱਟ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਬਿਆਸ-ਵੇਰਿਅੰਸ ਟ੍ਰੇਡਆਫ: ਅੰਕੜਾ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਘੱਟ ਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅੰਤਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਬਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ, ਕੁਝ ਸਬਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਸਬਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀਆਂ ਆਮ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇ-ਫੋਲਡ ਕਰਾਸ-ਵੈਧੀਕਰਨ ਅਤੇ ਲੀਵ-ਵਨ-ਆਊਟ ਕਰਾਸ-ਵੈਧੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਕੇ-ਫੋਲਡ ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
k-ਫੋਲਡ ਕਰਾਸ-ਵੈਧੀਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ k ਸਬਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ k ਵਾਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਵਾਰ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਬਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ k-1 ਸਬਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਪ ਦੀ ਗਣਨਾ ਹਰੇਕ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਲੀਵ-ਵਨ-ਆਊਟ ਕ੍ਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ
ਲੀਵ-ਵਨ-ਆਊਟ ਕਰਾਸ-ਵੈਧਨ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਨਿਰੀਖਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਾਕੀ n-1 ਨਿਰੀਖਣਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ n ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਪ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਾਰੇ ਦੁਹਰਾਓ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਵਿਧੀ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਲਈ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ: AIC ਅਤੇ BIC
ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਕਾਇਕ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਕ੍ਰਾਈਟੇਰੀਅਨ (AIC) ਅਤੇ ਬਾਏਸੀਅਨ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਕ੍ਰਾਈਟੇਰੀਅਨ (BIC)। ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਮਾਡਲ ਫਿੱਟ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਟ੍ਰੇਡਆਫ ਦਾ ਇੱਕ ਗਿਣਾਤਮਕ ਮਾਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅਕਾਇਕ ਸੂਚਨਾ ਮਾਪਦੰਡ (AIC)
AIC ਸੂਚਨਾ ਸਿਧਾਂਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਮੂਹ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮਾਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਦੀ ਚੰਗਿਆਈ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਲੇ AIC ਮੁੱਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਿਹਤਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਬੇਸੀਅਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਾਪਦੰਡ (BIC)
AIC ਵਾਂਗ ਹੀ, BIC ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੀਚਾ ਅਸਲ ਅੰਤਰੀਵ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। BIC ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਜੁਰਮਾਨਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਨਮੂਨਾ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪੱਖ ਪੂਰਦਾ ਹੈ।
ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਗਣਿਤ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਿਯਮਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Lasso (L1 ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ) ਅਤੇ ਰਿਜ (L2 ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ) ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇੱਕ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੀ ਮਿਆਦ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਗੁਣਾਂਕ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸਪਰਸਿਟੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਗਣਿਤ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਅੰਤਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।