Classifier chains
वर्गीकरण श्रृंखला बहु-लेबल वर्गीकरण में समस्या परिवर्तन के लिए एक मशीन सीखने की विधि है। यह द्विआधारी प्रासंगिकता विधि की कम्प्यूटेशनल दक्षता को जोड़ती है जबकि अभी भी वर्गीकरण के लिए लेबल निर्भरताओं को ध्यान में रखने में सक्षम है। समस्या परिवर्तन कई समस्या परिवर्तन विधियाँ मौजूद हैं। उनमें से एक द्विआधारी प्रासंगिकता विधि (बी. आर.) है। लेबलों का एक सेट और फॉर्म के उदाहरणों के साथ एक डेटा सेट दिया गया है जहां एक सुविधा वेक्टर है और उदाहरण को सौंपे गए लेबलों का एक सेट है। बी. आर. डेटा सेट को डेटा सेट में बदल देता है और प्रत्येक लेबल के लिए द्विआधारी वर्गीकरण सीखता है। इस प्रक्रिया के दौरान लेबलों के बीच निर्भरता के बारे में जानकारी संरक्षित नहीं की जाती है। इससे ऐसी स्थिति पैदा हो सकती है जहां किसी उदाहरण को लेबल का एक सेट सौंपा जाता है, हालांकि ये लेबल डेटा सेट में कभी भी एक साथ नहीं होते हैं। इस प्रकार, लेबल सह-घटना के बारे में जानकारी सही लेबल संयोजन निर्धारित करने में मदद कर सकती है। इस जानकारी के नुकसान से कुछ मामलों में वर्गीकरण प्रदर्शन में कमी आ सकती है। एक अन्य दृष्टिकोण, जो लेबल सहसंबंधों को ध्यान में रखता है, लेबल पावरसेट विधि (एल. पी.) है। डेटा सेट में लेबल के प्रत्येक संयोजन को एकल लेबल माना जाता है। परिवर्तन के बाद एक एकल-लेबल वर्गीकरणकर्ता को प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें सभी लेबलों का पावर सेट होता है। इस दृष्टिकोण की मुख्य कमी यह है कि लेबल संयोजनों की संख्या लेबलों की संख्या के साथ तेजी से बढ़ती है। उदाहरण के लिए, 10 लेबलों के साथ एक बहु-लेबल डेटा सेट में लेबल संयोजन हो सकते हैं। यह वर्गीकरण के रन-टाइम को बढ़ाता है। क्लासिफायर चेन विधि बी. आर. विधि पर आधारित है और यह बड़ी संख्या में लेबलों पर भी कुशल है। इसके अलावा, यह लेबलों के बीच निर्भरता पर विचार करता है। विधि विवरण लेबल के दिए गए समूह के लिए क्लासिफायर चेन मॉडल (सी. सी.) द्विआधारी प्रासंगिकता विधि के रूप में क्लासिफायर सीखता है। सभी वर्गीकरणकर्ताओं को फीचर स्पेस के माध्यम से एक श्रृंखला में जोड़ा जाता है। एक डेटा सेट दिया गया है जहां-th उदाहरण में रूप है जहां लेबल का एक उपसमुच्चय है, सुविधाओं का एक समूह है। डेटा सेट को डेटा सेट में बदल दिया जाता है जहां-th डेटा सेट के उदाहरणों का रूप होता है। यदि-th लेबल उदाहरण को सौंपा गया था तो है, अन्यथा यह है। इस प्रकार, वर्गीकरणकर्ता एक श्रृंखला का निर्माण करते हैं जहाँ उनमें से प्रत्येक एक एकल लेबल का द्विआधारी वर्गीकरण सीखता है। प्रत्येक वर्गीकरणकर्ता को दी गई विशेषताओं को द्विआधारी मूल्यों के साथ विस्तारित किया जाता है जो इंगित करते हैं कि पिछले लेबलों में से कौन सा उदाहरण को सौंपा गया था। नए उदाहरणों को वर्गीकृत करके वर्गीकरणकर्ताओं की एक श्रृंखला बनाकर लेबल की फिर से भविष्यवाणी की जाती है। वर्गीकरण पहले वर्गीकरणकर्ता से शुरू होता है और विशेषता स्थान के माध्यम से वर्गीकरणकर्ताओं के बीच लेबल की जानकारी पारित करके अंतिम तक जाता है। इसलिए, अंतर-लेबल निर्भरता को संरक्षित किया जाता है। हालांकि, श्रृंखलाओं के अलग-अलग क्रम के लिए परिणाम अलग-अलग हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई लेबल अक्सर किसी अन्य लेबल के साथ सह-घटित होता है, तो केवल लेबल के उदाहरण जो बाद में श्रृंखला में आते हैं, उनके फीचर वेक्टर में दूसरे के बारे में जानकारी होगी। इस समस्या को हल करने और सटीकता बढ़ाने के लिए वर्गीकरणकों के समूह का उपयोग करना संभव है। एनसेम्बल ऑफ क्लासिफायर चेन्स (ई. सी. सी.) में कई सी. सी. क्लासिफायर को चेन के यादृच्छिक क्रम के साथ प्रशिक्षित किया जा सकता है। डेटा सेट के यादृच्छिक उपसमुच्चय पर लेबल का यादृच्छिक क्रम)। एक नए उदाहरण के लेबल की भविष्यवाणी प्रत्येक वर्गीकरणकर्ता द्वारा अलग से की जाती है। उसके बाद, प्रत्येक लेबल के लिए भविष्यवाणियों या "वोटों" की कुल संख्या की गणना की जाती है। लेबल को स्वीकार किया जाता है यदि यह वर्गीकरणकर्ताओं के प्रतिशत द्वारा भविष्यवाणी की गई थी जो कुछ सीमा मूल्य से बड़ा है। अनुकूलन रिग्रेसर श्रृंखलाएँ भी हैं, जो स्वयं वेक्टर ऑटोरेग्रेशन मॉडल के समान हो सकती हैं यदि श्रृंखला का क्रम यह सुनिश्चित करता है कि अस्थायी क्रम का सम्मान किया जाता है। संदर्भ बाहरी लिंक जेसी रीड और फर्नांडो पेरेज़ क्रूज़ वर्गीकरण एल्गोरिदम द्वारा वर्गीकरण श्रृंखलाओं पर बहु-लेबल वर्गीकरण प्रस्तुति के लिए बेहतर वर्गीकरण श्रृंखलाएँ