Elastic net regularization
পরিসংখ্যানে এবং বিশেষত, রৈখিক বা লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের ফিটিংয়ে, ইলাস্টিক নেট একটি নিয়মিত রিগ্রেশন পদ্ধতি যা লাসো এবং রিজ পদ্ধতির এল 1 এবং এল 2 পেনাল্টিকে রৈখিকভাবে একত্রিত করে। নির্দিষ্টকরণ ইলাস্টিক নেট পদ্ধতি ল্যাসো (ন্যূনতম পরম সংকোচন এবং নির্বাচন অপারেটর) পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে যা এই পেনাল্টি ফাংশনের ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে একটি পেনাল্টি ফাংশন ব্যবহার করে যার বেশ কয়েকটি সীমাবদ্ধতা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, "বড় পি, ছোট এন" ক্ষেত্রে (কয়েকটি উদাহরণ সহ উচ্চ-মাত্রিক তথ্য), ল্যাসো স্যাচুরেট হওয়ার আগে সর্বাধিক এন ভেরিয়েবল নির্বাচন করে। এছাড়াও যদি অত্যন্ত পরস্পর সম্পর্কিত চলকগুলির একটি গোষ্ঠী থাকে, তবে লাসো একটি গোষ্ঠী থেকে একটি চলক নির্বাচন করে এবং অন্যদের উপেক্ষা করে। এই সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে, স্থিতিস্থাপক জালটি পেনাল্টিতে একটি দ্বিঘাত অংশ () যোগ করে, যা একা ব্যবহার করা হলে রিজ রিগ্রেশন হয় (টিখোনভ নিয়মিতকরণ নামেও পরিচিত)। ইলাস্টিক নেট পদ্ধতি থেকে অনুমানগুলি দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয় দ্বিঘাত পেনাল্টি শব্দটি লস ফাংশনকে দৃঢ়ভাবে উত্তল করে তোলে এবং তাই এর একটি অনন্য ন্যূনতম রয়েছে। ইলাস্টিক নেট পদ্ধতিতে ল্যাসো এবং রিজ রিগ্রেশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ অন্য কথায়, তাদের প্রতিটি একটি বিশেষ ক্ষেত্রে যেখানে বা। এদিকে, স্থিতিস্থাপক নেট পদ্ধতির সরল সংস্করণটি দুটি পর্যায়ের পদ্ধতিতে একটি প্রাক্কলনকারী খুঁজে পায়ঃ প্রথমে প্রতিটি স্থিরতার জন্য এটি রিজ রিগ্রেশন সহগ খুঁজে পায় এবং তারপরে একটি ল্যাসো ধরনের সংকোচন করে। এই ধরনের অনুমান দ্বিগুণ পরিমাণে সংকোচন ঘটায়, যা পক্ষপাত এবং দুর্বল ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে পরিচালিত করে। ভবিষ্যদ্বাণী কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য, কখনও কখনও স্থিতিস্থাপক জালের সরল সংস্করণের সহগগুলি দ্বারা আনুমানিক সহগগুলিকে গুণ করে পুনরুদ্ধার করা হয়। ইলাস্টিক নেট পদ্ধতিটি কোথায় প্রয়োগ করা হয়েছে তার উদাহরণগুলি হলঃ সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন মেট্রিক লার্নিং পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন ভেক্টর মেশিনকে সমর্থন করার জন্য ক্যান্সার পূর্বাভাস হ্রাস 2014 সালের শেষের দিকে, এটি প্রমাণিত হয়েছিল যে ইলাস্টিক নেটকে রৈখিক সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনে হ্রাস করা যেতে পারে। এর আগে 2014 সালে ল্যাসোর ক্ষেত্রেও একই ধরনের হ্রাস প্রমাণিত হয়েছিল। লেখকরা দেখিয়েছেন যে স্থিতিস্থাপক জালের প্রতিটি দৃষ্টান্তের জন্য, একটি কৃত্রিম বাইনারি শ্রেণিবিন্যাস সমস্যা এমনভাবে তৈরি করা যেতে পারে যাতে একটি রৈখিক সমর্থন ভেক্টর মেশিনের (এসভিএম) হাইপার-প্লেন সমাধান সমাধানের অনুরূপ হয় (পুনরায় স্কেলিংয়ের পরে)। হ্রাস অবিলম্বে স্থিতিস্থাপক নেট সমস্যার জন্য অত্যন্ত অনুকূলিত এসভিএম সমাধানকারী ব্যবহার করতে সক্ষম করে। এটি জিপিইউ ত্বরণ ব্যবহার করতে সক্ষম করে, যা প্রায়শই ইতিমধ্যে বড় আকারের এসভিএম সমাধানকারীদের জন্য ব্যবহৃত হয়। হ্রাস হ 'ল মূল তথ্য এবং নিয়মিতকরণ ধ্রুবকগুলির নতুন কৃত্রিম তথ্য দৃষ্টান্তগুলিতে একটি সহজ রূপান্তর এবং একটি নিয়মিতকরণ ধ্রুবক যা একটি বাইনারি শ্রেণিবিন্যাস সমস্যা এবং এসভিএম নিয়মিতকরণ ধ্রুবক নির্দিষ্ট করে। যখন প্রাইমালের মধ্যে রৈখিক এসভিএম সমাধান করা সাধারণত দ্রুত হয়, অন্যথায় দ্বৈত গঠন দ্রুত হয়। কিছু লেখক এই রূপান্তরকে সাপোর্ট ভেক্টর ইলাস্টিক নেট (এসভিইএন) হিসাবে উল্লেখ করেছেন এবং নিম্নলিখিত ম্যাটল্যাব ছদ্ম-কোড প্রদান করেছেনঃ ফাংশন β = এসভিইএন (এক্স, ওয়াই, টি, λ2); [এন, পি] = আকার (এক্স); এক্স 2 = [বিএসএক্সফান (@minus, এক্স, ওয়াই/টি); বিএসএক্সফান (@plus, এক্স, ওয়াই/টি)] '; ওয়াই 2 = [ওয়ানস (পি, 1);-ওয়ানস (পি, 1)]; যদি 2পি> এন হয় তবে ডাব্লু = এসভিএমপ্রিমাল (এক্স 2, ওয়াই 2, সি = 1/(2 * λ2)) * (এক্স2 * ডাব্লু), 0); অন্যথায় α = এসভিএমডুয়াল (এক্স2, ওয়াই2, সি = 1/(2 * λ2)); শেষ হয় যদি β = টি * (α (1: পি)-α (পি + 1:2পি))/যোগফল (α); সফ্টওয়্যার "গ্লমনেটঃ লাসো এবং ইলাস্টিক-নেট নিয়মিত সাধারণীকৃত রৈখিক মডেল" একটি সফ্টওয়্যার যা একটি আর উৎস প্যাকেজ এবং একটি ম্যাটল্যাব টুলবক্স হিসাবে প্রয়োগ করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে এল1 (লাসো), এল2 (রিজ রিগ্রেশন) সহ সাধারণীকৃত রৈখিক মডেলগুলির অনুমানের জন্য দ্রুত অ্যালগরিদম এবং একটি নিয়মিতকরণ পথ বরাবর গণনা করা চক্রাকার স্থানাঙ্ক অবতরণ ব্যবহার করে দুটি পেনাল্টির (ইলাস্টিক নেট) মিশ্রণ। জেএমপি প্রো 11-এ ফিট মডেলের সাথে জেনারেলাইজড রিগ্রেশন ব্যক্তিত্ব ব্যবহার করে স্থিতিস্থাপক নেট নিয়মিতকরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। "পেনসিমঃ উচ্চ-মাত্রিক তথ্যের সিমুলেশন এবং সমান্তরাল পুনরাবৃত্ত পেনালাইজড রিগ্রেশন" এল প্যারামিটারগুলির একটি বিকল্প, সমান্তরাল "2ডি" টিউনিং পদ্ধতি প্রয়োগ করে, একটি পদ্ধতি যা ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতার উন্নতির দাবি করে। স্কিকিট-লার্নের মধ্যে রয়েছে লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং ইলাস্টিক নেট নিয়মিতকরণ সহ লিনিয়ার সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন। এস. ভি. ই. এন, সাপোর্ট ভেক্টর ইলাস্টিক নেটের একটি ম্যাটল্যাব বাস্তবায়ন। এই সমাধানকারী স্থিতিস্থাপক নেট সমস্যাটিকে এসভিএম বাইনারি শ্রেণিবিন্যাসের একটি উদাহরণে হ্রাস করে এবং সমাধান খুঁজে বের করার জন্য একটি ম্যাটল্যাব এসভিএম সমাধানকারী ব্যবহার করে। যেহেতু এস. ভি. এম সহজেই সমান্তরাল, তাই কোডটি আধুনিক হার্ডওয়্যারে জি. এল. এমনেটের চেয়ে দ্রুত হতে পারে। স্পাসএম, একটি ম্যাটল্যাব বাস্তবায়ন যা স্পার্স রিগ্রেশন, শ্রেণীবিভাগ এবং প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ, ইলাস্টিক নেট নিয়মিত রিগ্রেশন সহ। অ্যাপাচি স্পার্ক তার এম. এল. এল. বি মেশিন লার্নিং লাইব্রেরিতে ইলাস্টিক নেট রিগ্রেশনের জন্য সমর্থন প্রদান করে। পদ্ধতিটি আরও সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন শ্রেণীর একটি পরামিতি হিসাবে উপলব্ধ। এস. এ. এস (সফ্টওয়্যার) এস. এ. এস পদ্ধতি জি. এল. এমসিলেক্ট এবং এস. এ. এস ভিয়া পদ্ধতি রেজিলেক্ট মডেল নির্বাচনের জন্য স্থিতিস্থাপক নেট নিয়মিতকরণের ব্যবহারকে সমর্থন করে। রেফারেন্স আরও পড়া বাহ্যিক লিঙ্ক ইলাস্টিক নেটের মাধ্যমে নিয়মিতকরণ এবং পরিবর্তনশীল নির্বাচন (উপস্থাপনা) লজিস্টিক রিগ্রেশন রিগ্রেশন বিশ্লেষণ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম