Feature scaling
ફીચર સ્કેલિંગ એ એક પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ સ્વતંત્ર ચલ અથવા ડેટાની સુવિધાઓની શ્રેણીને સામાન્ય બનાવવા માટે થાય છે. ડેટા પ્રોસેસિંગમાં, તેને ડેટા નોર્મલાઇઝેશન તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે અને સામાન્ય રીતે ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ પગલું દરમિયાન કરવામાં આવે છે. પ્રેરણા કાચા ડેટાના મૂલ્યોની શ્રેણી વ્યાપક રીતે બદલાતી હોવાથી, કેટલાક મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સમાં, સામાન્યીકરણ વિના ઉદ્દેશ્ય કાર્યો યોગ્ય રીતે કાર્ય કરશે નહીં. ઉદાહરણ તરીકે, ઘણા વર્ગીકરકો યુક્લિડિયન અંતર દ્વારા બે બિંદુઓ વચ્ચેના અંતરની ગણતરી કરે છે. જો લક્ષણોમાંથી એકમાં મૂલ્યોની વ્યાપક શ્રેણી હોય, તો અંતર આ ચોક્કસ સુવિધા દ્વારા સંચાલિત થશે. તેથી, તમામ સુવિધાઓની શ્રેણીને સામાન્ય બનાવવી જોઈએ જેથી દરેક સુવિધા અંતિમ અંતરના પ્રમાણમાં યોગદાન આપે. ફીચર સ્કેલિંગ લાગુ કરવાનું બીજું કારણ એ છે કે ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ તેના વિના કરતાં ફીચર સ્કેલિંગ સાથે વધુ ઝડપથી એકરૂપ થાય છે. જો લોસ ફંક્શનના ભાગ રૂપે નિયમિતકરણનો ઉપયોગ કરવામાં આવે તો ફીચર સ્કેલિંગ લાગુ કરવું પણ મહત્વપૂર્ણ છે (જેથી ગુણાંકને યોગ્ય રીતે દંડ કરવામાં આવે). રીસ્કેલિંગ પદ્ધતિઓ (લઘુતમ-મહત્તમ સામાન્યીકરણ) લઘુતમ-મહત્તમ સ્કેલિંગ અથવા લઘુતમ-મહત્તમ સામાન્યીકરણ તરીકે પણ ઓળખાય છે, રીસ્કેલિંગ એ સૌથી સરળ પદ્ધતિ છે અને તેમાં [0,1] અથવા [−1,1] માં શ્રેણીને માપવા માટે સુવિધાઓની શ્રેણીને ફરીથી માપવાનો સમાવેશ થાય છે. લક્ષ્ય શ્રેણીની પસંદગી ડેટાની પ્રકૃતિ પર આધારિત છે. [0,1] ના લઘુતમ-મહત્તમ માટેનું સામાન્ય સૂત્ર આ રીતે આપવામાં આવ્યું છેઃ જ્યાં મૂળ મૂલ્ય છે, તે સામાન્ય મૂલ્ય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ધારો કે આપણી પાસે વિદ્યાર્થીઓના વજનનો ડેટા છે, અને વિદ્યાર્થીઓના વજનનો વિસ્તાર [160 પાઉન્ડ, 200 પાઉન્ડ] છે. આ માહિતીને ફરીથી મેળવવા માટે, આપણે પહેલા દરેક વિદ્યાર્થીના વજનમાંથી 160ને બાદ કરીએ છીએ અને પરિણામને 40 વડે વિભાજીત કરીએ છીએ (મહત્તમ અને લઘુત્તમ વજન વચ્ચેનો તફાવત). મૂલ્યોના મનસ્વી સમૂહ [a, b] વચ્ચેની શ્રેણીને ફરીથી માપવા માટે સૂત્ર બને છેઃ લઘુતમ-મહત્તમ મૂલ્યો ક્યાં છે. સરેરાશ સામાન્યીકરણ જ્યાં મૂળ મૂલ્ય છે, તે સામાન્યકૃત મૂલ્ય છે, તે લક્ષણ વેક્ટરનું સરેરાશ છે. સાધન સામાન્યીકરણનું બીજું એક સ્વરૂપ છે જે પ્રમાણભૂત વિચલન દ્વારા વિભાજિત થાય છે જેને માનકીકરણ પણ કહેવામાં આવે છે. માનકીકરણ (ઝેડ-સ્કોર નોર્મલાઇઝેશન) મશીન લર્નિંગમાં, આપણે વિવિધ પ્રકારના ડેટાને હેન્ડલ કરી શકીએ છીએ, દા. ત. છબી ડેટા માટે ઑડિઓ સંકેતો અને પિક્સેલ મૂલ્યો, અને આ ડેટામાં બહુવિધ પરિમાણો શામેલ હોઈ શકે છે. સુવિધાનું માનકીકરણ ડેટામાં દરેક સુવિધાના મૂલ્યોને શૂન્ય-અર્થ (અંશમાં સરેરાશ બાદ કરતી વખતે) અને એકમ-ભિન્નતા બનાવે છે. આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ ઘણા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ (દા. ત., સપોર્ટ વેક્ટર મશીનો, લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન અને આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ) માં સામાન્યીકરણ માટે વ્યાપકપણે થાય છે. ગણતરીની સામાન્ય પદ્ધતિ એ છે કે દરેક લક્ષણ માટે વિતરણ સરેરાશ અને પ્રમાણભૂત વિચલન નક્કી કરવું. આગળ આપણે દરેક લક્ષણમાંથી સરેરાશ બાદ કરીએ છીએ. પછી આપણે દરેક લક્ષણના મૂલ્યોને (સરેરાશ પહેલેથી જ બાદ કરવામાં આવે છે) તેના પ્રમાણભૂત વિચલન દ્વારા વિભાજીત કરીએ છીએ. મૂળ લક્ષણ વેક્ટર ક્યાં છે, તે લક્ષણ વેક્ટરનું સરેરાશ છે, અને તેનું પ્રમાણભૂત વિચલન છે. એકમ લંબાઈ સુધી સ્કેલિંગ મશીન-લર્નિંગમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતો બીજો વિકલ્પ એ છે કે લક્ષણ વેક્ટરના ઘટકોને એવી રીતે માપવા કે જેથી સંપૂર્ણ વેક્ટરની લંબાઈ એક હોય. આનો અર્થ સામાન્ય રીતે દરેક ઘટકને વેક્ટરની યુક્લિડિયન લંબાઈ દ્વારા વિભાજીત કરવાનો થાય છેઃ કેટલીક એપ્લિકેશનોમાં (દા. ત., હિસ્ટોગ્રામ સુવિધાઓ) લક્ષણ વેક્ટરના L1 ધોરણ (એટલે કે, ટેક્સીકેબ ભૂમિતિ) નો ઉપયોગ કરવો વધુ વ્યવહારુ હોઈ શકે છે. આ ખાસ કરીને મહત્વનું છે જો નીચેના શીખવાના પગલાંઓમાં સ્કેલર મેટ્રિકનો ઉપયોગ અંતર માપ તરીકે થાય છે. નોંધ લો કે આ માત્ર કામ કરે છે. ઉપયોગ સ્ટોકેસ્ટિક ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટમાં, ફીચર સ્કેલિંગ કેટલીકવાર અલ્ગોરિધમની કન્વર્જન્સ સ્પીડમાં સુધારો કરી શકે છે. સહાયક વેક્ટર મશીનોમાં, તે સહાયક વેક્ટર શોધવાનો સમય ઘટાડી શકે છે. નોંધ લો કે ફીચર સ્કેલિંગ SVM પરિણામને બદલે છે. આ પણ જુઓ સામાન્યીકરણ (આંકડાશાસ્ત્ર) પ્રમાણભૂત સ્કોર એફ. એમ. એલ. એલ. આર., ફીચર સ્પેસ મહત્તમ સંભાવના રેખીય રીગ્રેસન સંદર્ભો વધુ વાંચન બાહ્ય કડીઓ એન્ડ્રુ એન. જી. દ્વારા ફીચર સ્કેલિંગ મશીન લર્નિંગ આંકડાકીય માહિતી પરિવર્તન પર વ્યાખ્યાન