Classifier chains
વર્ગીકરણ સાંકળો એ બહુ-લેબલ વર્ગીકરણમાં સમસ્યા પરિવર્તન માટેની મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિ છે. તે દ્વિસંગી સુસંગતતા પદ્ધતિની ગણતરીની કાર્યક્ષમતાને જોડે છે જ્યારે હજુ પણ વર્ગીકરણ માટે લેબલ અવલંબનને ધ્યાનમાં લેવામાં સક્ષમ છે. સમસ્યા પરિવર્તન ઘણી સમસ્યા પરિવર્તન પદ્ધતિઓ અસ્તિત્વમાં છે. તેમાંથી એક દ્વિસંગી સુસંગતતા પદ્ધતિ (બી. આર.) છે. લેબલ્સનો સમૂહ અને ફોર્મના ઉદાહરણો સાથેનો ડેટા સેટ આપવામાં આવ્યો છે જ્યાં એક લક્ષણ વેક્ટર છે અને ઉદાહરણને સોંપેલ લેબલ્સનો સમૂહ છે. બીઆર ડેટા સેટને ડેટા સેટમાં પરિવર્તિત કરે છે અને દરેક લેબલ માટે દ્વિસંગી વર્ગીકરણ શીખે છે. આ પ્રક્રિયા દરમિયાન લેબલો વચ્ચેના અવલંબન વિશેની માહિતી સચવાયેલી નથી. આ એવી પરિસ્થિતિ તરફ દોરી શકે છે કે જ્યાં લેબલ્સનો સમૂહ એક ઉદાહરણને સોંપવામાં આવે છે, જો કે આ લેબલ્સ ડેટા સેટમાં ક્યારેય એકસાથે મળતા નથી. આમ, લેબલ સહ-ઘટના વિશેની માહિતી યોગ્ય લેબલ સંયોજનો સોંપવામાં મદદ કરી શકે છે. આ માહિતી ગુમાવવાથી કેટલાક કિસ્સાઓમાં વર્ગીકરણની કામગીરીમાં ઘટાડો થઈ શકે છે. લેબલના સહસંબંધોને ધ્યાનમાં લેતો બીજો અભિગમ લેબલ પાવરસેટ પદ્ધતિ (એલ. પી.) છે. ડેટા સેટમાં લેબલના દરેક સંયોજનને એક લેબલ માનવામાં આવે છે. પરિવર્તન પછી સિંગલ-લેબલ ક્લાસિફાયરને તાલીમ આપવામાં આવે છે જ્યાં તમામ લેબલ્સનો પાવર સેટ હોય છે. આ અભિગમની મુખ્ય ખામી એ છે કે લેબલ સંયોજનોની સંખ્યા લેબલની સંખ્યા સાથે ઝડપથી વધે છે. ઉદાહરણ તરીકે, 10 લેબલો સાથેના મલ્ટી-લેબલ ડેટા સેટમાં લેબલ સંયોજનો હોઈ શકે છે. આ વર્ગીકરણનો રન-ટાઇમ વધારે છે. ક્લાસિફાયર ચેઇન્સ પદ્ધતિ બી. આર. પદ્ધતિ પર આધારિત છે અને તે મોટી સંખ્યામાં લેબલો પર પણ કાર્યક્ષમ છે. વધુમાં, તે લેબલ વચ્ચેના અવલંબનને ધ્યાનમાં લે છે. પદ્ધતિનું વર્ણન લેબલના આપેલ સમૂહ માટે વર્ગીકરણ સાંકળ મોડેલ (CC) દ્વિસંગી સુસંગતતા પદ્ધતિની જેમ વર્ગીકરણ શીખે છે. બધા વર્ગીકરણો સુવિધા જગ્યા દ્વારા સાંકળમાં જોડાયેલા છે. ડેટા સેટ આપવામાં આવે છે જ્યાં-th ઉદાહરણમાં ફોર્મ હોય છે જ્યાં લેબલ્સનો સબસેટ હોય છે, તે સુવિધાઓનો સમૂહ છે. ડેટા સેટ ડેટા સેટમાં રૂપાંતરિત થાય છે જ્યાં-th ડેટા સેટના ઉદાહરણોમાં ફોર્મ હોય છે. જો-th લેબલ ઉદાહરણને સોંપવામાં આવ્યું હોય તો તે છે, અન્યથા તે છે. આમ, વર્ગીકરણકર્તાઓ એક સાંકળ બનાવે છે જ્યાં તેમાંથી દરેક એક લેબલનું દ્વિસંગી વર્ગીકરણ શીખે છે. દરેક વર્ગીકરણકર્તાને આપવામાં આવેલી સુવિધાઓ દ્વિસંગી મૂલ્યો સાથે વિસ્તૃત કરવામાં આવે છે જે સૂચવે છે કે અગાઉના કયા લેબલોને ઉદાહરણ તરીકે સોંપવામાં આવ્યા હતા. નવા ઉદાહરણોને વર્ગીકૃત કરીને લેબલ્સની ફરીથી વર્ગીકરણની સાંકળ બનાવીને આગાહી કરવામાં આવે છે. વર્ગીકરણ પ્રથમ વર્ગીકરણથી શરૂ થાય છે અને લક્ષણ અવકાશ દ્વારા વર્ગીકરણકર્તાઓ વચ્ચે લેબલની માહિતી પસાર કરીને છેલ્લા એક તરફ આગળ વધે છે. તેથી, આંતર-લેબલ નિર્ભરતા જાળવી રાખવામાં આવે છે. જો કે, સાંકળોના વિવિધ ક્રમ માટે પરિણામ બદલાઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો લેબલ ઘણીવાર કોઈ અન્ય લેબલ સાથે સહ-બને છે, તો પછી લેબલના ઉદાહરણો કે જે પછીથી સાંકળમાં આવે છે તે તેના ફીચર વેક્ટરમાં બીજા વિશેની માહિતી હશે. આ સમસ્યાને ઉકેલવા અને ચોકસાઈ વધારવા માટે ક્લાસિફાયર્સના સમૂહનો ઉપયોગ કરવો શક્ય છે. એનસેમ્બલ ઓફ ક્લાસિફાયર ચેઇન્સ (ECC) માં કેટલાક CC ક્લાસિફાયરને રેન્ડમ ઓર્ડર ઓફ ચેઇન્સ (એટલે કે. ડેટા સેટના રેન્ડમ સબસેટ પર લેબલ્સનો રેન્ડમ ક્રમ). નવા ઉદાહરણના લેબલોની આગાહી દરેક વર્ગીકરણકર્તા દ્વારા અલગથી કરવામાં આવે છે. તે પછી, દરેક લેબલ માટે આગાહીઓ અથવા "મત" ની કુલ સંખ્યા ગણવામાં આવે છે. લેબલ સ્વીકારવામાં આવે છે જો તે વર્ગીકરણકારોની ટકાવારી દ્વારા આગાહી કરવામાં આવી હોય જે અમુક થ્રેશોલ્ડ મૂલ્ય કરતાં મોટી હોય. અનુકૂલન ત્યાં રીગ્રેસર સાંકળો પણ છે, જે પોતે વેક્ટર ઓટોરેગ્રેસન મોડેલો જેવી લાગે છે જો સાંકળનો ક્રમ ખાતરી કરે કે ટેમ્પોરલ ઓર્ડરનું સન્માન કરવામાં આવે છે. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ જેસી રીડ અને ફર્નાન્ડો પેરેઝ ક્રૂઝ વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા વર્ગીકરણ સાંકળો પર બહુ-લેબલ વર્ગીકરણ પ્રસ્તુતિ માટે વધુ સારી વર્ગીકરણ સાંકળો