Contrast set learning
কনট্রাস্ট সেট লার্নিং হ 'ল অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিংয়ের একটি রূপ যা প্রতিটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর জন্য চিহ্নিত মূল ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের বিপরীত-ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মাধ্যমে পৃথক গোষ্ঠীর মধ্যে অর্থপূর্ণ পার্থক্য সনাক্ত করতে চায়। উদাহরণস্বরূপ, শিক্ষার্থীদের একটি পুলের জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট দেওয়া হলে (ডিগ্রি প্রকার দ্বারা লেবেল করা), একটি বৈপরীত্য সেট শিক্ষার্থী স্নাতক ডিগ্রি চাইছেন এমন শিক্ষার্থী এবং পিএইচডি ডিগ্রির দিকে কাজ করছেন এমন শিক্ষার্থীদের মধ্যে বিপরীত বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করবেন। সংক্ষিপ্ত বিবরণ ডেটা মাইনিংয়ের একটি সাধারণ অনুশীলন হল শ্রেণীবদ্ধ করা, কোনও বস্তু বা পরিস্থিতির বৈশিষ্ট্যগুলি দেখা এবং পর্যবেক্ষণ করা আইটেমটি কোন বিভাগের অন্তর্গত তা অনুমান করা। যেহেতু নতুন প্রমাণ পরীক্ষা করা হয় (সাধারণত একটি প্রশিক্ষণ সেটকে একটি লার্নিং অ্যালগরিদম খাওয়ানোর মাধ্যমে), এই অনুমানগুলি পরিমার্জিত এবং উন্নত করা হয়। কনট্রাস্ট সেট লার্নিং বিপরীত দিকে কাজ করে। শ্রেণিবিন্যাসকারীরা যখন তথ্যের একটি সংগ্রহ পড়ে এবং তথ্য সংগ্রহ করে যা নতুন তথ্যকে বিচ্ছিন্ন বিভাগগুলির একটি সিরিজে রাখার জন্য ব্যবহৃত হয়, তখন বৈসাদৃশ্য সেট লার্নিং একটি আইটেমটি যে বিভাগের অন্তর্গত তা গ্রহণ করে এবং পরিসংখ্যানগত প্রমাণকে বিপরীত ইঞ্জিনিয়ার করার চেষ্টা করে যা একটি আইটেমকে সদস্য হিসাবে চিহ্নিত করে। অর্থাৎ, কনট্রাস্ট সেট শিক্ষার্থীরা শ্রেণী বণ্টনের পরিবর্তনের সাথে অ্যাট্রিবিউট মানগুলিকে যুক্ত করার নিয়মগুলি চায়। তারা মূল ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের সনাক্ত করতে চায় যা একটি শ্রেণিবিন্যাসকে অন্যটির থেকে আলাদা করে। উদাহরণস্বরূপ, একজন মহাকাশ প্রকৌশলী একটি নতুন রকেটের পরীক্ষামূলক উৎক্ষেপণের তথ্য রেকর্ড করতে পারেন। রকেটের গতিপথ, কার্যকরী তাপমাত্রা, বাহ্যিক চাপ ইত্যাদির মতো বিষয়গুলি লক্ষ্য করে উৎক্ষেপণের সময় নিয়মিত বিরতিতে পরিমাপ করা হবে। বেশ কয়েকটি সফল পরীক্ষার পরে যদি রকেট উৎক্ষেপণ ব্যর্থ হয়, তবে প্রকৌশলী সফল এবং ব্যর্থ পরীক্ষার মধ্যে পার্থক্য করতে কনট্রাস্ট সেট লার্নিং ব্যবহার করতে পারেন। একজন কনট্রাস্ট সেট শিক্ষার্থী অ্যাসোসিয়েশন নিয়মের একটি সেট তৈরি করবে যা প্রয়োগ করা হলে, প্রতিটি ব্যর্থ পরীক্ষার প্রধান ভবিষ্যদ্বাণীকারী বনাম সফলগুলির (তাপমাত্রা খুব বেশি ছিল, বাতাসের চাপ খুব বেশি ছিল ইত্যাদি) নির্দেশ করবে। কনট্রাস্ট সেট লার্নিং হল অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং-এর একটি রূপ। অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নাররা সাধারণত একটি প্রশিক্ষণ সেটে সাধারণত একসাথে ঘটে যাওয়া বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংযুক্ত করার নিয়মগুলি অফার করে (উদাহরণস্বরূপ, যারা চার বছরের প্রোগ্রামে তালিকাভুক্ত এবং পুরো কোর্স লোড নেয় তারাও ক্যাম্পাসের কাছাকাছি বসবাস করে)। বর্তমান পরিস্থিতি বর্ণনা করে এমন নিয়ম খুঁজে বের করার পরিবর্তে, বৈপরীত্য সেট শিক্ষার্থীরা এমন নিয়ম চায় যা গোষ্ঠীগুলির মধ্যে তাদের বিতরণে অর্থপূর্ণভাবে পৃথক হয় (এবং এইভাবে, সেই গোষ্ঠীগুলির জন্য ভবিষ্যদ্বাণীকারী হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে)। উদাহরণস্বরূপ, একজন কনট্রাস্ট সেট শিক্ষার্থী জিজ্ঞাসা করতে পারেন, "স্নাতক ডিগ্রিধারী ব্যক্তি বা পিএইচডিধারী ব্যক্তির মূল শনাক্তকারী কী এবং পিএইচডি ও স্নাতক ডিগ্রিধারী ব্যক্তিদের মধ্যে পার্থক্য কী?" স্ট্যান্ডার্ড ক্লাসিফায়ার অ্যালগরিদম, যেমন সি4.5-এর শ্রেণী গুরুত্বের কোনও ধারণা নেই (অর্থাৎ, তারা জানে না যে কোনও শ্রেণী "ভাল" বা "খারাপ")। এই ধরনের শিক্ষার্থীরা নির্দিষ্ট কাঙ্ক্ষিত শ্রেণীর প্রতি পক্ষপাতিত্ব করতে বা তাদের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে ফিল্টার করতে পারে না। যেহেতু কনট্রাস্ট সেট লার্নিং-এর লক্ষ্য হল গোষ্ঠীগুলির মধ্যে অর্থপূর্ণ পার্থক্য আবিষ্কার করা, তাই নির্দিষ্ট শ্রেণিবিন্যাসের দিকে শেখা নিয়মগুলিকে লক্ষ্য করতে সক্ষম হওয়া দরকারী। বেশ কিছু বৈপরীত্য সেট শিক্ষার্থী, যেমন MINWAL বা TAR অ্যালগরিদমের পরিবার, প্রতিটি শ্রেণীকে ওজন নির্ধারণ করে যাতে শেখা তত্ত্বগুলিকে একটি নির্দিষ্ট শ্রোতার আগ্রহের ফলাফলের দিকে মনোনিবেশ করা যায়। সুতরাং, কনট্রাস্ট সেট লার্নিংকে ওজনযুক্ত শ্রেণী শিক্ষার একটি রূপ হিসাবে ভাবা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপঃ সুপারমার্কেট ক্রয় স্ট্যান্ডার্ড ক্লাসিফিকেশন, অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং এবং কনট্রাস্ট সেট লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য একটি সাধারণ সুপারমার্কেট রূপক দিয়ে চিত্রিত করা যেতে পারে। নিম্নলিখিত ছোট ডেটাসেটে, প্রতিটি সারি একটি সুপারমার্কেট লেনদেন এবং প্রতিটি "1" নির্দেশ করে যে আইটেমটি কেনা হয়েছিল (একটি "0" নির্দেশ করে যে আইটেমটি কেনা হয়নি): এই তথ্যের পরিপ্রেক্ষিতে, অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং আবিষ্কার করতে পারে যে গ্রাহকরা যারা একসঙ্গে পেঁয়াজ এবং আলু কেনেন তারা হ্যামবার্গারের মাংসও কিনতে পারেন। শ্রেণিবিন্যাস আবিষ্কার করতে পারে যে গ্রাহকরা যারা পেঁয়াজ, আলু এবং হ্যামবার্গারের মাংস কিনেছিলেন তারা রান্নার জন্য জিনিসপত্র কিনছিলেন। কনট্রাস্ট সেট লার্নিং আবিষ্কার করতে পারে যে রান্নার জন্য কেনাকাটা করা গ্রাহকরা এবং বার্ষিকী নৈশভোজের জন্য কেনাকাটার মধ্যে প্রধান পার্থক্য হল যে গ্রাহকরা রান্নার জন্য পণ্য সংগ্রহ করে পেঁয়াজ, আলু এবং হ্যামবার্গার মাংস কেনেন (এবং ফোই গ্রাস বা শ্যাম্পেন কিনবেন না)। চিকিৎসা শিক্ষা হল ওজনযুক্ত বৈসাদৃশ্য-সেট শিক্ষার একটি রূপ যা একটি একক কাঙ্ক্ষিত গোষ্ঠীকে গ্রহণ করে এবং অবশিষ্ট অবাঞ্ছিত গোষ্ঠীগুলির (আকাঙ্ক্ষার স্তরটি ওজনযুক্ত শ্রেণী দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়) সাথে তুলনা করে। ফলস্বরূপ "চিকিৎসা" একগুচ্ছ নিয়মের পরামর্শ দেয় যা প্রয়োগ করা হলে কাঙ্ক্ষিত ফলাফলের দিকে পরিচালিত করবে। চিকিৎসা শিক্ষা নিম্নোক্ত সীমাবদ্ধতার মাধ্যমে আদর্শ বৈপরীত্য শিক্ষণ থেকে পৃথকঃ সমস্ত গোষ্ঠীর মধ্যে পার্থক্য খোঁজার পরিবর্তে, চিকিৎসা শিক্ষা একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীকে নির্দিষ্ট করে যার উপর মনোনিবেশ করার জন্য, এই কাঙ্ক্ষিত গোষ্ঠীতে একটি ওজন প্রয়োগ করে এবং অবশিষ্ট গোষ্ঠীগুলিকে একটি "অবাঞ্ছিত" বিভাগে একত্রিত করে। চিকিৎসা শিক্ষায় ন্যূনতম তত্ত্বের উপর একটি নির্দিষ্ট ফোকাস রয়েছে। বাস্তবে, চিকিৎসা সর্বাধিক চারটি সীমাবদ্ধতার মধ্যে সীমাবদ্ধ (অর্থাৎ, একটি রকেট স্কেটবোর্ড থেকে আলাদা হওয়ার সমস্ত কারণ উল্লেখ করার পরিবর্তে, একজন চিকিৎসা শিক্ষার্থী এক থেকে চারটি প্রধান পার্থক্য উল্লেখ করবেন যা উচ্চ স্তরে রকেটের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করে পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য)। সরলতার উপর এই মনোযোগ চিকিৎসা শিক্ষার্থীদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ লক্ষ্য। চিকিৎসা শিক্ষা ক্ষুদ্রতম পরিবর্তন চায় যা শ্রেণীবণ্টনের উপর সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে। ধারণাগতভাবে, চিকিত্সা শিক্ষার্থীরা সমস্ত বৈশিষ্ট্যের জন্য মানগুলির পরিসরের সমস্ত সম্ভাব্য উপসেটগুলি অন্বেষণ করে। এই ধরনের অনুসন্ধান প্রায়শই অনুশীলনে অসম্ভব, তাই চিকিত্সা শিক্ষা প্রায়শই দ্রুত ছাঁটাই এবং বৈশিষ্ট্যের পরিসরগুলিকে উপেক্ষা করার দিকে মনোনিবেশ করে, যা প্রয়োগ করা হলে, একটি শ্রেণী বিতরণের দিকে পরিচালিত করে যেখানে পছন্দসই শ্রেণী সংখ্যালঘুতে থাকে। উদাহরণস্বরূপঃ বস্টন আবাসন তথ্য নিম্নলিখিত উদাহরণটি বস্টন শহর থেকে আবাসন তথ্যের একটি ডেটাসেটে চিকিত্সা শিক্ষার্থী টিএআর3-এর আউটপুট প্রদর্শন করে (500 টিরও বেশি উদাহরণ সহ একটি অ-তুচ্ছ পাবলিক ডেটাসেট)। এই ডেটাসেটে, প্রতিটি বাড়ির জন্য বেশ কয়েকটি বিষয় সংগ্রহ করা হয় এবং প্রতিটি বাড়িকে তার গুণমান (নিম্ন, মাঝারি-নিম্ন, মাঝারি-উচ্চ এবং উচ্চ) অনুসারে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। কাঙ্ক্ষিত শ্রেণীকে "উচ্চ" হিসাবে সেট করা হয় এবং অন্যান্য সমস্ত শ্রেণীকে অবাঞ্ছিত হিসাবে একত্রিত করা হয়। চিকিৎসা শিখার ফলাফল নিম্নরূপঃ বেসলাইন শ্রেণী বিতরণঃ নিম্নঃ 29 শতাংশ মাঝারিঃ 29 শতাংশ মাঝারিঃ 21 শতাংশ উচ্চঃ 21 শতাংশ প্রস্তাবিত চিকিত্সাঃ [পিটিআরএটিআইও = [12.6.16, আরএম = [6.7.9.78] নতুন শ্রেণী বিতরণঃ নিম্নঃ 0 শতাংশ মাঝারিঃ 0 শতাংশ মাঝারিঃ 3 শতাংশ উচ্চঃ 97 শতাংশ কোনও প্রয়োগকৃত চিকিৎসা (নিয়ম) ছাড়াই, কাঙ্ক্ষিত শ্রেণী শ্রেণী শ্রেণী বিতরণের মাত্র 21 শতাংশ প্রতিনিধিত্ব করে। যাইহোক, যদি কেউ 6.7 থেকে 9.78 টি কক্ষ এবং 12.6 থেকে 16 এর আশেপাশের অভিভাবক-শিক্ষক অনুপাতের বাড়ির জন্য ডেটা সেটটি ফিল্টার করে, তবে অবশিষ্ট উদাহরণগুলির 97 শতাংশ পছন্দসই শ্রেণীর (উচ্চমানের বাড়ি) মধ্যে পড়ে। অ্যালগরিদম বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম রয়েছে যা কনট্রাস্ট সেট লার্নিং সম্পাদন করে। নিম্নলিখিত উপবিভাগ দুটি উদাহরণ বর্ণনা করে। STUCCO কনট্রাস্ট সেট শিক্ষার্থী কনট্রাস্ট সেট থেকে শেখার কাজকে ট্রি সার্চ সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করে যেখানে গাছের মূল নোড একটি খালি কনট্রাস্ট সেট। বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ক্যানোনিকাল ক্রমের মাধ্যমে বাছাই করা অতিরিক্ত আইটেমগুলির সাথে সেটটিকে বিশেষজ্ঞ করে শিশুদের যুক্ত করা হয় (একই নোডে দুবার যাওয়া এড়াতে)। শিশুরা এমন শর্তাবলী যুক্ত করে গঠিত হয় যা একটি প্রদত্ত ক্রমে সমস্ত বিদ্যমান শর্তাবলী অনুসরণ করে। গঠিত গাছটি প্রথমে প্রস্থে অনুসন্ধান করা হয়। প্রতিটি স্তরে নোডগুলি দেওয়া হলে, ডেটাসেটটি স্ক্যান করা হয় এবং প্রতিটি গ্রুপের জন্য সমর্থন গণনা করা হয়। প্রতিটি নোড তারপর এটি গুরুত্বপূর্ণ এবং বড় কিনা, এটি ছাঁটাই করা উচিত কিনা এবং নতুন শিশু তৈরি করা উচিত কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য পরীক্ষা করা হয়। সমস্ত উল্লেখযোগ্য বৈসাদৃশ্য সেটগুলি অবস্থিত হওয়ার পরে, একটি পোস্ট-প্রসেসর ব্যবহারকারীকে দেখানোর জন্য একটি উপসেট নির্বাচন করে-নিম্ন ক্রম, সহজ ফলাফলগুলি প্রথমে দেখানো হয়, তারপরে উচ্চতর ক্রমের ফলাফলগুলি যা "বিস্ময়কর এবং উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন"। সমর্থন গণনা একটি নাল হাইপোথিসিস পরীক্ষা করে আসে যে বৈসাদৃশ্য সেট সমর্থন সমস্ত গোষ্ঠী জুড়ে সমান (অর্থাৎ, বৈসাদৃশ্য সেট সমর্থন গোষ্ঠী সদস্যপদ থেকে স্বাধীন)। প্রতিটি গ্রুপের জন্য সমর্থন গণনা একটি ফ্রিকোয়েন্সি মান যা একটি কন্টিনজেন্সি টেবিলে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে যেখানে প্রতিটি সারি বৈসাদৃশ্য সেটের সত্য মানকে উপস্থাপন করে এবং প্রতিটি কলাম পরিবর্তনশীল গ্রুপ সদস্যতার ফ্রিকোয়েন্সি নির্দেশ করে। যদি বৈসাদৃশ্য সেট ফ্রিকোয়েন্সি এবং নাল হাইপোথিসিসের মধ্যে অনুপাতে পার্থক্য থাকে, তবে অ্যালগরিদমকে অবশ্যই নির্ধারণ করতে হবে যে অনুপাতের পার্থক্যগুলি ভেরিয়েবলের মধ্যে কোনও সম্পর্ককে উপস্থাপন করে কিনা বা এটি এলোমেলো কারণে দায়ী করা যেতে পারে কিনা। এটি একটি চি-বর্গ পরীক্ষার মাধ্যমে নির্ধারিত হতে পারে যা পর্যবেক্ষিত ফ্রিকোয়েন্সি গণনার সাথে প্রত্যাশিত গণনার তুলনা করে। নোডগুলি গাছ থেকে ছাঁটাই করা হয় যখন নোডের সমস্ত বিশেষত্ব কখনই একটি উল্লেখযোগ্য এবং বড় বৈসাদৃশ্য সেটের দিকে পরিচালিত করতে পারে না। ছাঁটাইয়ের সিদ্ধান্তটি নির্ভর করেঃ ন্যূনতম বিচ্যুতি আকারঃ যে কোনও দুটি গোষ্ঠীর সমর্থনের মধ্যে সর্বাধিক পার্থক্য অবশ্যই ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট প্রান্তিকের চেয়ে বেশি হতে হবে। প্রত্যাশিত কোষের ফ্রিকোয়েন্সিঃ একটি কন্টিনজেন্সি টেবিলের প্রত্যাশিত কোষের ফ্রিকোয়েন্সি কেবল হ্রাস পেতে পারে কারণ কনট্রাস্ট সেটটি বিশেষ। যখন এই ফ্রিকোয়েন্সিগুলি খুব ছোট হয়, তখন চি-বর্গ পরীক্ষার বৈধতা লঙ্ঘন করা হয়। সীমাঃ শূন্য অনুমানটি সত্য হলে গণনা করা একটি পরিসংখ্যানের বিতরণের উপর একটি উপরের সীমা রাখা হয়। এই কাটঅফ পূরণ করা আর সম্ভব না হলে নোডগুলি ছাঁটাই করা হয়। টিএআর3 ভারযুক্ত বৈসাদৃশ্য সেট শিক্ষার্থী দুটি মৌলিক ধারণার উপর ভিত্তি করে-একটি নিয়ম সেটের উত্তোলন এবং সমর্থন। নিয়মের একটি সেটের উত্তোলন হল সেই সিদ্ধান্ত চাপিয়ে দেওয়ার পরে কিছু সিদ্ধান্ত উদাহরণের একটি সেটে যে পরিবর্তন করে (অর্থাৎ, কোনও নিয়ম চাপিয়ে দেওয়ার প্রতিক্রিয়ায় শ্রেণী বিতরণ কীভাবে পরিবর্তিত হয়)। টিএআর3 নিয়মের ক্ষুদ্রতম সেট চায় যা প্রতিটি শ্রেণীর সাথে সংযুক্ত ওজনের যোগফলের বৃহত্তম পরিবর্তনকে প্রতিটি শ্রেণীর উপস্থিতির ফ্রিকোয়েন্সি দ্বারা গুণিত করে। লিফট গণনা করা হয় সেটের স্কোরকে ভাগ করে যেখানে নিয়মের সেটটি বেসলাইন সেটের স্কোর দ্বারা আরোপ করা হয় (অর্থাৎ, কোনও নিয়ম প্রয়োগ করা হয় না)। লক্ষ্য করুন যে লিফট স্কোরিং ফাংশনটি বিপরীত করে, টিএআর3 শিক্ষার্থী বাকি ক্লাসগুলির জন্যও নির্বাচন করতে পারে এবং টার্গেট ক্লাসটি প্রত্যাখ্যান করতে পারে। শুধুমাত্র একটি নিয়মের লিফটের উপর নির্ভর করা সমস্যাযুক্ত। ভুল বা বিভ্রান্তিকর ডেটা গোলমাল, যদি ব্যর্থ উদাহরণের সাথে সম্পর্কযুক্ত হয়, তবে এর ফলে একটি অতিরিক্ত নিয়ম সেট হতে পারে। এই ধরনের অতিরিক্ত ফিট করা মডেলের একটি বড় উত্তোলন স্কোর থাকতে পারে, তবে এটি ডেটাসেটের মধ্যে বিদ্যমান পরিস্থিতি সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে না। ওভারফিটিং এড়াতে, টিএআর3 একটি সাপোর্ট থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করে এবং এই থ্রেশহোল্ডের ভুল দিকে পড়ে এমন সমস্ত নিয়ম প্রত্যাখ্যান করে। একটি টার্গেট ক্লাস দেওয়া হলে, সাপোর্ট থ্রেশহোল্ড হল একটি ব্যবহারকারী-সরবরাহকৃত মান (সাধারণত 0.20) যা টার্গেট ক্লাসের ফ্রিকোয়েন্সির অনুপাতের সাথে তুলনা করা হয় যখন সামগ্রিক ডেটাসেটে সেই ক্লাসের ফ্রিকোয়েন্সির জন্য নিয়ম সেট প্রয়োগ করা হয়। টিএআর3 এই সীমার চেয়ে কম সমর্থন সহ সমস্ত নিয়মকে প্রত্যাখ্যান করে। একটি উচ্চ উত্তোলন এবং একটি উচ্চ সমর্থন মান উভয়ের প্রয়োজন দ্বারা, টিএআর3 শুধুমাত্র আদর্শ নিয়ম সেট প্রদান করে না, বরং নিয়মের ছোট সেটগুলিকেও সমর্থন করে। যত কম নিয়ম গৃহীত হবে, সেই নিয়মগুলিকে সমর্থন করার জন্য তত বেশি প্রমাণ থাকবে। টিএআর3 অ্যালগরিদম শুধুমাত্র একটি উচ্চ অনুসন্ধানমূলক মান সহ অ্যাট্রিবিউট মান পরিসীমা থেকে নিয়মের সেট তৈরি করে। অ্যালগরিদম নির্ধারণ করে যে কোন পরিসর ব্যবহার করতে হবে প্রথমে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মান পরিসরের উত্তোলন স্কোর নির্ধারণ করে। এই পৃথক স্কোরগুলি তারপর সাজানো হয় এবং একটি ক্রমবর্ধমান সম্ভাব্যতা বিতরণে রূপান্তরিত হয়। টিএআর3 এলোমেলোভাবে এই ডিস্ট্রিবিউশন থেকে মান নির্বাচন করে, যার অর্থ কম স্কোরিং রেঞ্জ নির্বাচন করার সম্ভাবনা নেই। একটি প্রার্থী নিয়ম সেট তৈরি করতে, বেশ কয়েকটি পরিসর নির্বাচন করা হয় এবং একত্রিত করা হয়। এই প্রার্থী নিয়ম সেটগুলি তারপর স্কোর এবং সাজানো হয়। ব্যবহারকারী-নির্ধারিত সংখ্যক রাউন্ডের পরে যদি কোনও উন্নতি না দেখা যায়, তবে অ্যালগরিদমটি শেষ হয়ে যায় এবং শীর্ষ-স্কোরিং নিয়ম সেটগুলি ফেরত দেয়। তথ্যসূত্র তথ্য ব্যবস্থাপনা তথ্য খনন