Classifier chains
ವರ್ಗೀಕರಣ ಸರಪಳಿಗಳು ಬಹು-ಲೇಬಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಬೈನರಿ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ವಿಧಾನದ ಗಣನೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯ ರೂಪಾಂತರ ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆಯ ರೂಪಾಂತರ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬೈನರಿ ರೆಲೆವೆನ್ಸ್ ವಿಧಾನ (ಬಿಆರ್). ಲೇಬಲ್ಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ನ ನಿದರ್ಶನಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಾಹಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿದರ್ಶನಕ್ಕೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾದ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಬಿಆರ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ಗೆ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಒಂದು ನಿದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಆದರೂ ಈ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಹೀಗಾಗಿ, ಲೇಬಲ್ ಸಹ-ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾಹಿತಿಯು ಸರಿಯಾದ ಲೇಬಲ್ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯ ನಷ್ಟವು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಲೇಬಲ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಲೇಬಲ್ ಪವರ್ ಸೆಟ್ ವಿಧಾನ (ಎಲ್ಪಿ). ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ಲೇಬಲ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೂಪಾಂತರದ ನಂತರ ಏಕ-ಲೇಬಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಪವರ್ ಸೆಟ್ ಇರುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಮುಖ್ಯ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಲೇಬಲ್ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಲೇಬಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 10 ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಹು-ಲೇಬಲ್ ದತ್ತಾಂಶವು ಲೇಬಲ್ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಅವಧಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಚೈನ್ಸ್ ವಿಧಾನವು ಬಿಆರ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಲೇಬಲ್ಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಲೇಬಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಧಾನದ ವಿವರಣೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಚೈನ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಸಿಸಿ) ಬೈನರಿ ರೆಲೆವನ್ಸ್ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಥಳದ ಮೂಲಕ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. - th ನಿದರ್ಶನವು ಲೇಬಲ್ಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿರುವ ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಇದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ-th ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನ ನಿದರ್ಶನಗಳು ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ನಿದರ್ಶನಕ್ಕೆ-th ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದರೆ ಅದು, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು. ಹೀಗಾಗಿ, ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರು ಒಂದು ಸರಪಳಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಒಂದೇ ಲೇಬಲ್ನ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ನೀಡಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬೈನರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಹಿಂದಿನ ಯಾವ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ನಿದರ್ಶನಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ ಊಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣವು ಮೊದಲ ವರ್ಗೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಥಳದ ಮೂಲಕ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರ ನಡುವೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೊನೆಯದಕ್ಕೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಂತರ-ಲೇಬಲ್ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸರಪಳಿಗಳ ವಿವಿಧ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಲೇಬಲ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಲೇಬಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ಸಂಭವಿಸಿದರೆ, ನಂತರ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಬರುವ ಲೇಬಲ್ನ ನಿದರ್ಶನಗಳು ಮಾತ್ರ ಅದರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಾಹಕದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಆಫ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಚೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ (ಇಸಿಸಿ) ಹಲವಾರು ಸಿಸಿ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ಗಳಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸರಪಳಿಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು (ಅಂದರೆ. ಲೇಬಲ್ಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ರಮ) ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಉಪವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ. ಹೊಸ ನಿದರ್ಶನದ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅದರ ನಂತರ, ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ಗೆ ಒಟ್ಟು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ "ಮತಗಳನ್ನು" ಎಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಮಿತಿ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾದ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರ ಶೇಕಡಾವಾರು ಅಂದಾಜಿನಿಂದ ಇದನ್ನು ಊಹಿಸಿದರೆ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೂಪಾಂತರಗಳು ರಿಗ್ರೆಸರ್ ಸರಪಳಿಗಳೂ ಇವೆ, ಸರಪಳಿಯ ಕ್ರಮವು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವನ್ನು ಗೌರವಿಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಅವು ಸ್ವತಃ ವೆಕ್ಟರ್ ಆಟೋರೆಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಜೆಸ್ಸಿ ರೀಡ್ ಮತ್ತು ಫರ್ನಾಂಡೊ ಪೆರೆಜ್ ಕ್ರೂಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಂದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸರಪಳಿಗಳ ಮೇಲೆ ಬಹು-ಲೇಬಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸರಪಳಿಗಳ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು