සමූහ ක්රම සොයා ගැනීම
දත්ත විද්‍යාවේ ගතික ලෝකයේ, පුරෝකථන ආකෘතිවල නිරවද්‍යතාවය ප්‍රශස්ත කිරීමට උත්සාහ කරන වෘත්තිකයන් සඳහා සමූහ ක්රම අත්‍යවශ්‍ය මෙවලම් ලෙස ස්ථාපිත වී ඇත. දත්ත ගැඹුරින් හා සූක්ෂ්ම ලෙස විශ්ලේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසන මෙම ක්‍රමවල පදනම් අපි ගවේෂණය කරන්නෙමු.
Bagging හෝ Boosting වැනි සමූහ ක්රම, තනි මාදිලියකින් ලබාගත් ඒවාට වඩා නිවැරදි අනාවැකි සැපයීම සඳහා යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති කිහිපයක් එකට වැඩ කරන සහයෝගී ප්‍රවේශයක් ඉදිරිපත් කරයි. මෙම සහයෝගීතාවය නිරවද්‍යතාවය වැඩි දියුණු කරනවා පමණක් නොව, දත්ත ආකෘතිකරණ ක්ෂේත්‍රයේ පොදු අන්තරායක් වන අධික ලෙස සවි කිරීමේ අවදානම ද අඩු කරයි.
ඔබ මෙම පුහුණුවෙහි ගිලී සිටින විට, මෙම ක්රම පිටුපස ඇති ප්රධාන සංකල්ප හරහා ඔබට මඟ පෙන්වනු ලබන අතර, ඒවා ඔබේ අනාගත දත්ත විද්‍යා ව්‍යාපෘතිවලට දක්ෂ ලෙස ඒකාබද්ධ කිරීමට ඔබව සූදානම් කරනු ඇත. ඔබ ශක්තිමත් පදනමක් ස්ථාපිත කිරීමට අපේක්ෂා කරන ආධුනිකයෙකු හෝ ඔබේ කුසලතා පිරිපහදු කිරීමට අපේක්ෂා කරන පළපුරුදු වෘත්තිකයෙකු වුවද, මෙම පුහුණුව ඔබට සමූහ ක්රම පිළිබඳ සම්පූර්ණ හා ගැඹුරු හැඳින්වීමක් ලබා දෙයි.
බෑගයේ සහ බූස්ටන්ගේ සඵලතාවය
Bagging සහ Boosting යනු වෘත්තිකයන් අනාවැකි ආකෘතිකරණයට ප්‍රවේශ වන ආකාරය විප්ලවීය වෙනසක් සිදු කර ඇති සමූහ ශිල්පීය ක්රම දෙකකි. Bagging, හෝ Bootstrap එකතු කිරීම, වඩාත් ස්ථායී සහ ශක්තිමත් පුරෝකථනයක් ලබා ගැනීම සඳහා ආකෘති කිහිපයක ප්රතිඵල ඒකාබද්ධ කිරීම සමන්විත වේ. මෙම තාක්ෂණය විචලනය අඩු කිරීම සහ අධික ලෙස ගැලපීම වැළැක්වීම සඳහා විශේෂයෙන් ඵලදායී වේ.
අනෙක් අතට, Boosting පෙර මාදිලි විසින් සිදු කරන ලද වැරදි සඳහා ගැලපීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි. දුර්වල ලෙස වර්ගීකරණය කරන ලද නිරීක්ෂණ සඳහා වැඩි බරක් පැවරීමෙන්, Boosting ක්රමයෙන් ආකෘතියේ ක්රියාකාරිත්වය වැඩි දියුණු කරයි. මෙම ක්‍රමය නිරවද්‍යතාවය වැඩි කිරීමට සහ නැඹුරුව අඩු කිරීමට ප්‍රබල වේ.
මෙම ශිල්පීය ක්රම ගවේෂණය කිරීමෙන් දත්ත විශ්ලේෂණය කරන ආකාරය සහ අර්ථකථනය කරන ආකාරය පරිවර්තනය කිරීමේ හැකියාව හෙළි කරයි. ඔබේ විශ්ලේෂණවලට Bagging සහ Boosting ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, ඔබට වඩාත් නිවැරදි නිගමනවලට එළඹීමට සහ ඔබේ අනාවැකි ආකෘති ප්‍රශස්ත කිරීමට හැකි වනු ඇත.
අහඹු ගස්, ප්රධාන නවෝත්පාදනයකි
අහඹු ගස්, හෝ අහඹු වනාන්තර, සමූහ ක්රම ක්ෂේත්‍රයේ සැලකිය යුතු දියුණුවක් නියෝජනය කරයි. ඔවුන් වඩාත් කාර්යක්ෂම සහ ශක්තිමත් ආකෘතියක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා බහු තීරණ ගස් ඒකාබද්ධ කරයි. සෑම ගසක්ම ගොඩනගා ඇත්තේ දත්තවල අහඹු උප කුලකයක් භාවිතයෙන් වන අතර එය ආකෘතියට විවිධත්වය හඳුන්වා දීමට උපකාරී වේ.
අහඹු ගස්වල ඇති ප්රධාන වාසියක් වන්නේ පෙර තෝරාගැනීමකින් තොරව විචල්‍ය විශාල සංඛ්‍යාවක් හැසිරවීමට ඇති හැකියාවයි. මීට අමතරව, ඔවුන් ඝෝෂාකාරී හෝ අසම්පූර්ණ දත්ත සඳහා විශිෂ්ට ප්රතිරෝධයක් ලබා දෙයි.
තවත් ප්රධාන වාසියක් වන්නේ විචල්යයන්ගේ වැදගත්කමයි. අහඹු ගස් පුරෝකථනය මත එක් එක් විචල්‍යයේ බලපෑම තක්සේරු කරයි, ආකෘතියට බලපාන ප්රධාන සාධක හඳුනා ගැනීමට ඉඩ සලසයි. දත්තවල යටින් පවතින සම්බන්ධතා අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා මෙම ලක්ෂණය වටිනා වේ.
කෙටියෙන් කිවහොත්, සමූහ ක්‍රමවල විභවය සම්පූර්ණයෙන්ම ප්‍රයෝජනයට ගැනීමට කැමති ඕනෑම වෘත්තිකයෙකුට අහඹු ගස් අත්‍යවශ්‍ය මෙවලමකි. ඔවුන් නිරවද්‍යතාවය, ශක්තිමත් බව සහ අර්ථකථනය කිරීමේ අද්විතීය සංයෝජනයක් ඉදිරිපත් කරයි.
