Multifactor dimensionality reduction
মাল্টিফ্যাক্টর ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন (এম. ডি. আর) একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি, যা মেশিন লার্নিং স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিতেও ব্যবহৃত হয়, যা কোনও নির্ভরশীল বা শ্রেণী পরিবর্তনশীলকে প্রভাবিত করার জন্য ইন্টারঅ্যাক্ট করে এমন বৈশিষ্ট্য বা স্বাধীন ভেরিয়েবলের সংমিশ্রণ সনাক্ত এবং চিহ্নিত করার জন্য। এমডিআর বিশেষভাবে বাইনারি ফলাফলকে প্রভাবিত করে এমন বিচ্ছিন্ন চলকগুলির মধ্যে অ-সংযোজনমূলক মিথস্ক্রিয়া সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর মতো ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির একটি অ-পরামিতি এবং মডেল-মুক্ত বিকল্প হিসাবে বিবেচিত হয়। এম. ডি. আর পদ্ধতির ভিত্তি হল একটি গঠনমূলক ইন্ডাকশন বা ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যালগরিদম যা দুই বা ততোধিক ভেরিয়েবল বা অ্যাট্রিবিউটকে একক অ্যাট্রিবিউট-এ রূপান্তরিত করে। একটি নতুন বৈশিষ্ট্য নির্মাণের এই প্রক্রিয়া তথ্যের উপস্থাপনা স্থান পরিবর্তন করে। শেষ লক্ষ্য হল এমন একটি উপস্থাপনা তৈরি করা বা আবিষ্কার করা যা বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে অরৈখিক বা অ-সংযোজনমূলক মিথস্ক্রিয়া সনাক্ত করতে সহায়তা করে যেমন তথ্যের মূল উপস্থাপনার তুলনায় শ্রেণী পরিবর্তনশীলের ভবিষ্যদ্বাণী উন্নত করা হয়। দৃষ্টান্তমূলক উদাহরণ এক্সক্লুসিভ ওআর (এক্সওআর) ফাংশন ব্যবহার করে নিম্নলিখিত সহজ উদাহরণটি বিবেচনা করুন। এক্সওআর একটি লজিক্যাল অপারেটর যা সাধারণত ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিংয়ে এমন একটি ফাংশনের উদাহরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয় যা রৈখিকভাবে পৃথক করা যায় না। নীচের টেবিলটি একটি সহজ ডেটাসেটের প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে বৈশিষ্ট্য (এক্স1 এবং এক্স2) এবং শ্রেণী পরিবর্তনশীল (ওয়াই) এর মধ্যে সম্পর্ক এক্সওআর ফাংশন দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয় যাতে ওয়াই = এক্স1 এক্সওআর এক্স2 হয়। টেবিল 1 একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে এক্স 1 এবং এক্স 2 সম্পর্কে তথ্য ব্যবহার করে ওয়াই সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য এক্সওআর ফাংশন আবিষ্কার বা আনুমানিক করতে হবে। একটি বিকল্প কৌশল হ 'ল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং সহজতর করার জন্য গঠনমূলক প্রবর্তন ব্যবহার করে তথ্যের উপস্থাপনা পরিবর্তন করা। এম. ডি. আর অ্যালগরিদম নিম্নলিখিত পদ্ধতিতে তথ্যের উপস্থাপনা (এক্স1 এবং এক্স2) পরিবর্তন করবে। এমডিআর দুটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে শুরু হয়। এই সহজ উদাহরণে, এক্স1 এবং এক্স2 নির্বাচন করা হয়েছে। X1 এবং X2-এর জন্য মানগুলির প্রতিটি সংমিশ্রণ পরীক্ষা করা হয় এবং Y = 1 এবং/অথবা Y = 0 বারের সংখ্যা গণনা করা হয়। এই সহজ উদাহরণে, X1 = 0 এবং X2 = 0 এর সংমিশ্রণে Y = 1 শূন্য বার এবং Y = 0 একবার ঘটে। এম. ডি. আর-এর ক্ষেত্রে, এই গণনাগুলির অনুপাত গণনা করা হয় এবং একটি নির্দিষ্ট সীমার সঙ্গে তুলনা করা হয়। এখানে, গণনার অনুপাত হল 0/1 যা আমাদের নির্ধারিত সীমা 1-এর চেয়ে কম। 0/1 <1 থেকে আমরা একটি নতুন অ্যাট্রিবিউট (Z) কে 0 হিসাবে এনকোড করি। যখন অনুপাতটি একের বেশি হয় তখন আমরা Z কে 1 হিসাবে এনকোড করি। এই প্রক্রিয়াটি X1 এবং X2-এর জন্য সমস্ত অনন্য মানের সংমিশ্রণের জন্য পুনরাবৃত্তি করা হয়। টেবিল 2 আমাদের তথ্যের নতুন রূপান্তরকে চিত্রিত করে। টেবিল 2 মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের এখন একটি ভাল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ফাংশন খুঁজে বের করার জন্য অনেক কম কাজ করতে হবে। প্রকৃতপক্ষে, এই খুব সহজ উদাহরণে, Y = Z ফাংশনের শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা 1। এম. ডি. আর-এর মতো গঠনমূলক প্রবর্তন পদ্ধতির একটি চমৎকার বৈশিষ্ট্য হল তথ্যের নতুন উপস্থাপনা বিশ্লেষণ করার জন্য যে কোনও ডেটা মাইনিং বা মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করার ক্ষমতা। ভারসাম্যপূর্ণ নির্ভুলতা এবং পারস্পরিক তথ্যের মতো মডেল মানের পরিমাপের সাথে ডিসিশন ট্রি, নিউরাল নেটওয়ার্ক বা একটি সরল বায়েস শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করা যেতে পারে। এম. ডি. আর-এর সঙ্গে মেশিন লার্নিং যেমন উপরে দেখানো হয়েছে, এম. ডি. আর-এর মৌলিক গঠনমূলক ইন্ডাকশন অ্যালগরিদম খুব সহজ। যাইহোক, বাস্তব তথ্য থেকে খনির নিদর্শনগুলির জন্য এর বাস্তবায়ন গণনামূলকভাবে জটিল হতে পারে। যে কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের মতো ওভারফিটিং সম্পর্কে সর্বদা উদ্বেগ থাকে। অর্থাৎ, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সম্পূর্ণ র্যান্ডম ডেটাতে প্যাটার্ন খুঁজে পেতে ভাল। একটি রিপোর্ট করা প্যাটার্ন একটি গুরুত্বপূর্ণ সংকেত নাকি নিছক সুযোগ তা নির্ধারণ করা প্রায়শই কঠিন। একটি পদ্ধতি হল ক্রস-ভ্যালিডেশনের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে স্বাধীন ডেটাসেটগুলিতে একটি মডেলের সাধারণীকরণযোগ্যতা অনুমান করা। র্যান্ডম ডেটা বর্ণনা করে এমন মডেলগুলি সাধারণত সাধারণীকরণ করে না। আরেকটি পদ্ধতি হল তথ্যের অনেক এলোমেলো বিন্যাস তৈরি করা যাতে দেখা যায় যে ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদম অতিরিক্ত ফিট করার সুযোগ দিলে কী খুঁজে পায়। ক্রমাঙ্কন পরীক্ষা ফলাফলের জন্য একটি অভিজ্ঞতাগত পি-মান তৈরি করা সম্ভব করে তোলে। স্বাধীন তথ্যের প্রতিলিপি একটি এম. ডি. আর মডেলের জন্য প্রমাণও প্রদান করতে পারে তবে ডেটা সেটের পার্থক্যের প্রতি সংবেদনশীল হতে পারে। এই সমস্ত পদ্ধতিগুলি এম. ডি. আর মডেলগুলি নির্বাচন এবং মূল্যায়নের জন্য কার্যকর বলে প্রমাণিত হয়েছে। মেশিন লার্নিং অনুশীলনের একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ হল ব্যাখ্যা। এম. ডি. আর-এর সাথে এনট্রপি বিশ্লেষণ এবং পথ বিশ্লেষণ সহ বেশ কয়েকটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। জিন-জিন মিথস্ক্রিয়া মডেল করার জন্য এম. ডি. আর ব্যবহারের টিপস এবং পদ্ধতিগুলি পর্যালোচনা করা হয়েছে। এম. ডি. আর-এর সম্প্রসারণ এম. ডি. আর-এর অসংখ্য সম্প্রসারণ চালু করা হয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে পরিবার-ভিত্তিক পদ্ধতি, অস্পষ্ট পদ্ধতি, কোভ্যারিয়েট সমন্বয়, প্রতিকূল অনুপাত, ঝুঁকি স্কোর, বেঁচে থাকার পদ্ধতি, শক্তিশালী পদ্ধতি, পরিমাণগত বৈশিষ্ট্যের পদ্ধতি এবং আরও অনেক কিছু। এমডিআর এমডিআর-এর প্রয়োগগুলি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশন, অটিজম, ব্লাডার ক্যান্সার, স্তন ক্যান্সার, কার্ডিওভাসকুলার রোগ, উচ্চ রক্তচাপ, স্থূলতা, অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সার, প্রোস্টেট ক্যান্সার এবং যক্ষ্মার মতো সাধারণ মানব রোগের জিনগত গবেষণায় জিন-জিন মিথস্ক্রিয়া বা এপিস্ট্যাসিস সনাক্ত করতে প্রয়োগ করা হয়েছে। এটি অন্যান্য বায়োমেডিকাল সমস্যা যেমন ফার্মাকোলজি ফলাফলের জেনেটিক বিশ্লেষণের ক্ষেত্রেও প্রয়োগ করা হয়েছে। একটি কেন্দ্রীয় চ্যালেঞ্জ হল জিনোম-ওয়াইড অ্যাসোসিয়েশন স্টাডিজ (জি. ডব্লিউ. এ. এস)-এর মতো বড় উপাত্তে এম. ডি. আর-এর স্কেলিং। বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। একটি পদ্ধতি হল এম. ডি. আর বিশ্লেষণের আগে বৈশিষ্ট্যগুলি ফিল্টার করা। বায়োফিল্টারের মতো সরঞ্জামের মাধ্যমে জৈবিক জ্ঞান ব্যবহার করে এটি করা যেতে পারে। এটি রিলিফএফ-এর মতো গণনামূলক সরঞ্জাম ব্যবহার করেও করা যেতে পারে। আরেকটি পদ্ধতি হল বৈশিষ্ট্য সংমিশ্রণের অনুসন্ধান স্থান অন্বেষণ করতে জেনেটিক প্রোগ্রামিংয়ের মতো স্টোকাস্টিক সার্চ অ্যালগরিদম ব্যবহার করা। আরেকটি পদ্ধতি হল উচ্চ-কার্যকারিতা কম্পিউটিং ব্যবহার করে ব্রুট-ফোর্স অনুসন্ধান। বাস্তবায়ন www.epistasis.org একটি মুক্ত উৎস এবং অবাধে উপলব্ধ এমডিআর সফ্টওয়্যার প্যাকেজ প্রদান করে। এমডিআর-এর জন্য একটি আর প্যাকেজ। একটি স্কিলার্ন-সামঞ্জস্যপূর্ণ পাইথন বাস্তবায়ন। মডেল-ভিত্তিক এম. ডি. আর-এর জন্য একটি আর প্যাকেজ। ওয়েকা-তে এম. ডি. আর। সাধারণীকৃত এম. ডি. আর। আরও দেখুন ডেটা মাইনিং ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন এপিস্টাসিস ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং মেশিন লার্নিং মাল্টিলিনিয়ার সাবস্পেস লার্নিং রেফারেন্স আরও পড়ুন মাইকেলস্কি, আর. এস., "প্যাটার্ন রিকগনিশন অ্যাজ নলেজ-গাইডেড কম্পিউটার ইন্ডাকশন", কম্পিউটার সায়েন্স রিপোর্ট বিভাগ, নং। 927, ইউনিভার্সিটি অফ ইলিনয়, আরবানা, জুন 1978। ডেটা মাইনিং মাত্রা হ্রাস শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম