Classifier chains
শ্রেণীবিভাগ চেইন হল মাল্টি-লেবেল শ্রেণিবিন্যাসে সমস্যা রূপান্তরের জন্য একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি। এটি বাইনারি প্রাসঙ্গিকতা পদ্ধতির গণনামূলক দক্ষতার সংমিশ্রণ করে এবং এখনও শ্রেণিবিন্যাসের জন্য লেবেল নির্ভরতাগুলি বিবেচনায় নিতে সক্ষম হয়। সমস্যা রূপান্তর বেশ কয়েকটি সমস্যা রূপান্তর পদ্ধতি রয়েছে। এর মধ্যে একটি হল বাইনারি প্রাসঙ্গিকতা পদ্ধতি (বি. আর)। লেবেলগুলির একটি সেট এবং ফর্মের দৃষ্টান্ত সহ একটি ডেটা সেট দেওয়া হয়েছে যেখানে একটি বৈশিষ্ট্য ভেক্টর এবং দৃষ্টান্তের জন্য নির্ধারিত লেবেলগুলির একটি সেট। বিআর ডেটা সেটকে ডেটা সেটে রূপান্তরিত করে এবং প্রতিটি লেবেলের জন্য বাইনারি ক্লাসিফায়ার শেখে। এই প্রক্রিয়া চলাকালীন লেবেলগুলির মধ্যে নির্ভরতা সম্পর্কে তথ্য সংরক্ষণ করা হয় না। এটি এমন একটি পরিস্থিতির দিকে নিয়ে যেতে পারে যেখানে একটি দৃষ্টান্তের জন্য লেবেলের একটি সেট বরাদ্দ করা হয় যদিও এই লেবেলগুলি কখনই ডেটা সেটে একসাথে ঘটে না। সুতরাং, লেবেলের সহ-ঘটনা সম্পর্কে তথ্য সঠিক লেবেল সংমিশ্রণ নির্ধারণ করতে সহায়তা করতে পারে। এই তথ্যের ক্ষতি কিছু ক্ষেত্রে শ্রেণীবিভাগের কার্যকারিতা হ্রাস করতে পারে। আরেকটি পদ্ধতি, যা লেবেলের পারস্পরিক সম্পর্ককে বিবেচনা করে, তা হল লেবেল পাওয়ারসেট পদ্ধতি (এল. পি)। একটি ডেটা সেটে লেবেলের প্রতিটি সংমিশ্রণকে একটি একক লেবেল হিসাবে বিবেচনা করা হয়। রূপান্তরের পরে একটি একক-লেবেল শ্রেণিবিন্যাসকারীকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যেখানে সমস্ত লেবেলের পাওয়ার সেট থাকে। এই পদ্ধতির প্রধান ত্রুটি হল লেবেল সংমিশ্রণের সংখ্যা লেবেলের সংখ্যার সাথে দ্রুত বৃদ্ধি পায়। উদাহরণস্বরূপ, 10টি লেবেল সহ একটি মাল্টি-লেবেল ডেটা সেটের লেবেল সংমিশ্রণ থাকতে পারে। এটি শ্রেণিবিন্যাসের রান-টাইম বাড়ায়। ক্লাসিফায়ার চেইন পদ্ধতিটি বি. আর পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে এবং এটি বিপুল সংখ্যক লেবেলেও কার্যকর। উপরন্তু, এটি লেবেলগুলির মধ্যে নির্ভরতা বিবেচনা করে। পদ্ধতির বিবরণ লেবেলের একটি প্রদত্ত সেটের জন্য ক্লাসিফায়ার চেইন মডেল (সিসি) বাইনারি প্রাসঙ্গিকতা পদ্ধতির মতো ক্লাসিফায়ার শেখে। সমস্ত শ্রেণীবিভাগগুলি বৈশিষ্ট্য স্থানের মাধ্যমে একটি শৃঙ্খলে সংযুক্ত থাকে। একটি ডেটা সেট দেওয়া হয়েছে যেখানে-তম দৃষ্টান্তের ফর্ম রয়েছে যেখানে লেবেলগুলির একটি উপসেট রয়েছে, এটি বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট। ডেটা সেটটি ডেটা সেটগুলিতে রূপান্তরিত হয় যেখানে-তম ডেটা সেটের দৃষ্টান্তগুলির ফর্ম রয়েছে। যদি-তম লেবেলটি দৃষ্টান্তের জন্য বরাদ্দ করা হয়, অন্যথায় এটি হয়। এইভাবে, শ্রেণিবিন্যাসকারীরা একটি শৃঙ্খল তৈরি করে যেখানে তাদের প্রত্যেকে একটি একক লেবেলের বাইনারি শ্রেণিবিন্যাস শেখে। প্রতিটি শ্রেণীবিভাগকে দেওয়া বৈশিষ্ট্যগুলি বাইনারি মানগুলির সাথে প্রসারিত করা হয় যা নির্দেশ করে যে পূর্ববর্তী লেবেলগুলির মধ্যে কোনটি দৃষ্টান্তের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছিল। নতুন দৃষ্টান্তগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে লেবেলগুলি আবার শ্রেণীবিভাগের একটি শৃঙ্খল তৈরি করে পূর্বাভাস দেওয়া হয়। শ্রেণীবিভাগটি প্রথম শ্রেণীবিভাগ দিয়ে শুরু হয় এবং বৈশিষ্ট্য স্থানের মাধ্যমে শ্রেণীবিভাগগুলির মধ্যে লেবেলের তথ্য প্রেরণ করে শেষের দিকে অগ্রসর হয়। অতএব, আন্তঃ-লেবেল নির্ভরতা সংরক্ষণ করা হয়। তবে, চেইনের বিভিন্ন ক্রমের জন্য ফলাফল পরিবর্তিত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি লেবেল প্রায়শই অন্য কোনও লেবেলের সাথে সহ-ঘটে, তবে কেবলমাত্র সেই লেবেলের দৃষ্টান্তগুলি যা পরে চেইনে আসে তার বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের মধ্যে অন্যটি সম্পর্কে তথ্য থাকবে। এই সমস্যাটি সমাধান করতে এবং নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য শ্রেণীবিভাগের সমষ্টি ব্যবহার করা সম্ভব। এনসেম্বল অফ ক্লাসিফায়ার চেইনস (ইসিসি)-এ বেশ কয়েকটি সিসি ক্লাসিফায়ারকে চেইনের এলোমেলো ক্রম দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। লেবেলের এলোমেলো ক্রম) ডেটা সেটের এলোমেলো উপসেটে। একটি নতুন দৃষ্টান্তের লেবেলগুলি প্রতিটি শ্রেণীবিভাগ দ্বারা আলাদাভাবে পূর্বাভাস দেওয়া হয়। এর পরে, প্রতিটি লেবেলের জন্য মোট ভবিষ্যদ্বাণী বা "ভোট" গণনা করা হয়। লেবেলটি গ্রহণ করা হয় যদি এটি শ্রেণীবিভাগের একটি শতাংশ দ্বারা পূর্বাভাস দেওয়া হয় যা কিছু প্রান্তিক মানের চেয়ে বড়। অভিযোজন রিগ্রেসার চেইনও রয়েছে, যা নিজেরাই ভেক্টর অটোরেগ্রেশন মডেলের অনুরূপ হতে পারে যদি চেইনের ক্রমটি নিশ্চিত করে যে সাময়িক ক্রমকে সম্মান করা হয়। রেফারেন্স এক্সটার্নাল লিঙ্কস বেটার ক্লাসিফায়ার চেইনস ফর মাল্টি-লেবেল ক্লাসিফিকেশন উপস্থাপনা অন ক্লাসিফায়ার চেইনস বাই জেসি রিড এবং ফার্নান্দো পেরেজ ক্রুজ ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম