Contrast set learning
कंट्रास्ट सेट लर्निंग एसोसिएशन रूल लर्निंग का एक रूप है जो प्रत्येक विशेष समूह के लिए पहचान करने वाले प्रमुख भविष्यवक्ताओं को रिवर्स-इंजीनियरिंग करके अलग-अलग समूहों के बीच सार्थक अंतर की पहचान करने का प्रयास करता है। उदाहरण के लिए, छात्रों के एक समूह के लिए विशेषताओं के एक समूह को देखते हुए (डिग्री प्रकार द्वारा लेबल किया गया), एक विपरीत सेट शिक्षार्थी स्नातक की डिग्री की मांग करने वाले छात्रों और पीएचडी डिग्री की दिशा में काम करने वालों के बीच विपरीत विशेषताओं की पहचान करेगा। अवलोकन डेटा माइनिंग में एक आम प्रथा है वर्गीकृत करना, किसी वस्तु या स्थिति की विशेषताओं को देखना और यह अनुमान लगाना कि देखी गई वस्तु किस श्रेणी से संबंधित है। जैसे-जैसे नए सबूतों की जांच की जाती है (आमतौर पर एक प्रशिक्षण सेट को सीखने के एल्गोरिदम को फीड करके), ये अनुमान परिष्कृत और बेहतर होते हैं। कंट्रास्ट सेट लर्निंग विपरीत दिशा में काम करता है। जबकि वर्गीकरणकर्ता डेटा के संग्रह को पढ़ते हैं और जानकारी एकत्र करते हैं जिसका उपयोग नए डेटा को असतत श्रेणियों की एक श्रृंखला में रखने के लिए किया जाता है, कंट्रास्ट सेट लर्निंग उस श्रेणी को लेती है जिससे एक वस्तु संबंधित है और सांख्यिकीय साक्ष्य को उलटने का प्रयास करती है जो एक वस्तु को एक वर्ग के सदस्य के रूप में पहचानती है। अर्थात्, कंट्रास्ट सेट शिक्षार्थी वर्ग वितरण में परिवर्तन के साथ विशेषता मूल्यों को जोड़ने वाले नियमों की तलाश करते हैं। वे उन प्रमुख भविष्यवक्ताओं की पहचान करना चाहते हैं जो एक वर्गीकरण को दूसरे से अलग करते हैं। उदाहरण के लिए, एक एयरोस्पेस इंजीनियर एक नए रॉकेट के परीक्षण प्रक्षेपण पर डेटा रिकॉर्ड कर सकता है। रॉकेट के प्रक्षेपवक्र, संचालन तापमान, बाहरी दबाव आदि जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए पूरे प्रक्षेपण के दौरान नियमित अंतराल पर माप लिया जाएगा। यदि कई सफल परीक्षणों के बाद रॉकेट प्रक्षेपण विफल हो जाता है, तो इंजीनियर सफल और असफल परीक्षणों के बीच अंतर करने के लिए कंट्रास्ट सेट लर्निंग का उपयोग कर सकता है। एक कंट्रास्ट सेट शिक्षार्थी संघ नियमों का एक समूह तैयार करेगा, जो लागू होने पर, प्रत्येक असफल परीक्षण बनाम सफल परीक्षणों (तापमान बहुत अधिक था, हवा का दबाव बहुत अधिक था, आदि) के प्रमुख भविष्यवक्ताओं को इंगित करेगा। कंट्रास्ट सेट लर्निंग एसोसिएशन रूल लर्निंग का एक रूप है। एसोसिएशन नियम शिक्षार्थी आम तौर पर एक प्रशिक्षण समूह में आमतौर पर एक साथ होने वाली विशेषताओं को जोड़ने वाले नियमों की पेशकश करते हैं (उदाहरण के लिए, जो लोग चार साल के कार्यक्रमों में नामांकित होते हैं और एक पूर्ण पाठ्यक्रम भार लेते हैं, वे भी परिसर के पास रहते हैं)। वर्तमान स्थिति का वर्णन करने वाले नियमों को खोजने के बजाय, कंट्रास्ट सेट शिक्षार्थी ऐसे नियमों की तलाश करते हैं जो समूहों में उनके वितरण में सार्थक रूप से भिन्न होते हैं (और इस प्रकार, उन समूहों के लिए भविष्यवक्ता के रूप में उपयोग किया जा सकता है)। उदाहरण के लिए, एक कंट्रास्ट सेट शिक्षार्थी पूछ सकता है, "स्नातक की डिग्री वाले व्यक्ति या पीएचडी वाले व्यक्ति के प्रमुख पहचानकर्ता क्या हैं, और पीएचडी और स्नातक की डिग्री वाले लोग कैसे भिन्न होते हैं? ऐसे शिक्षार्थी कुछ वांछित वर्गों के प्रति पूर्वाग्रह या अपनी भविष्यवाणियों को फ़िल्टर नहीं कर सकते हैं। चूंकि कंट्रास्ट सेट लर्निंग का लक्ष्य समूहों के बीच सार्थक अंतर की खोज करना है, इसलिए कुछ वर्गीकरणों की दिशा में सीखे गए नियमों को लक्षित करने में सक्षम होना उपयोगी है। कई कंट्रास्ट सेट शिक्षार्थी, जैसे कि MINWAL या TAR एल्गोरिदम के परिवार, प्रत्येक वर्ग को वेट्स असाइन करते हैं ताकि सीखा गए सिद्धांतों को उन परिणामों की ओर केंद्रित किया जा सके जो किसी विशेष दर्शक के लिए रुचि रखते हैं। इस प्रकार, कंट्रास्ट सेट लर्निंग को भारित वर्ग सीखने के एक रूप के रूप में सोचा जा सकता है। उदाहरण-सुपरमार्केट खरीद मानक वर्गीकरण, एसोसिएशन रूल लर्निंग और कंट्रास्ट सेट लर्निंग के बीच के अंतर को एक सरल सुपरमार्केट रूपक के साथ चित्रित किया जा सकता है। निम्नलिखित छोटे डेटासेट में, प्रत्येक पंक्ति एक सुपरमार्केट लेनदेन है और प्रत्येक "1" इंगित करता है कि वस्तु खरीदी गई थी (एक "0" इंगित करता है कि वस्तु नहीं खरीदी गई थी): इस डेटा को देखते हुए, एसोसिएशन नियम सीखने से पता चल सकता है कि जो ग्राहक प्याज और आलू एक साथ खरीदते हैं, वे भी हैमबर्गर मांस खरीद सकते हैं। वर्गीकरण से पता चल सकता है कि जिन ग्राहकों ने प्याज, आलू और हैमबर्गर का मांस खरीदा था, वे खाना पकाने के लिए सामान खरीद रहे थे। कंट्रास्ट सेट लर्निंग से पता चल सकता है कि कुकआउट के लिए खरीदारी करने वाले ग्राहकों और एनिवर्सरी डिनर के लिए खरीदारी करने वालों के बीच प्रमुख अंतर यह है कि ग्राहक कुकआउट के लिए सामान प्राप्त करते हुए प्याज, आलू और हैमबर्गर मांस (और फोई ग्रास या शैम्पेन नहीं खरीदते हैं) खरीदते हैं। उपचार सीखना भारित कंट्रास्ट-सेट सीखने का एक रूप है जो एक वांछनीय समूह को लेता है और इसे शेष अवांछनीय समूहों (वांछनीयता के स्तर को भारित वर्गों द्वारा दर्शाया जाता है) से अलग करता है। परिणामी "उपचार" नियमों के एक समूह का सुझाव देता है, जो लागू होने पर वांछित परिणाम की ओर ले जाएगा। उपचार सीखना निम्नलिखित बाधाओं के माध्यम से मानक कंट्रास्ट सेट सीखने से अलग हैः सभी समूहों के बीच अंतर की तलाश करने के बजाय, उपचार सीखना एक विशेष समूह को ध्यान केंद्रित करने के लिए निर्दिष्ट करता है, इस वांछित समूह पर एक भार लागू करता है, और शेष समूहों को एक "अवांछित" श्रेणी में जोड़ता है। उपचार अधिगम में न्यूनतम सिद्धांतों पर ध्यान केंद्रित किया गया है। व्यवहार में, उपचार अधिकतम चार बाधाओं तक सीमित है (यानी, सभी कारणों को बताने के बजाय कि एक रॉकेट एक स्केटबोर्ड से अलग है, एक उपचार शिक्षार्थी एक से चार प्रमुख अंतर बताएगा जो उच्च स्तर पर रॉकेट के लिए भविष्यवाणी करते हैं। सरलता पर ध्यान केंद्रित करना उपचार सीखने वालों के लिए एक महत्वपूर्ण लक्ष्य है। उपचार सीखना सबसे छोटे परिवर्तन की तलाश करता है जिसका वर्ग वितरण पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ता है। अवधारणात्मक रूप से, उपचार शिक्षार्थी सभी विशेषताओं के लिए मूल्यों की सीमा के सभी संभावित उपसमुच्चय का पता लगाते हैं। इस तरह की खोज अक्सर व्यवहार में अव्यवहार्य होती है, इसलिए उपचार सीखना अक्सर इसके बजाय जल्दी से छंटाई करने और विशेषता श्रेणियों को नजरअंदाज करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जब लागू किया जाता है, तो एक वर्ग वितरण की ओर ले जाता है जहां वांछित वर्ग अल्पांश में होता है। उदाहरण के लिएः बोस्टन आवास डेटा निम्नलिखित उदाहरण बोस्टन शहर से आवास डेटा के डेटासेट पर उपचार शिक्षार्थी TAR3 के आउटपुट को प्रदर्शित करता है (500 से अधिक उदाहरणों के साथ एक गैर-तुच्छ सार्वजनिक डेटासेट)। इस डेटासेट में, प्रत्येक घर के लिए कई कारक एकत्र किए जाते हैं, और प्रत्येक घर को इसकी गुणवत्ता (निम्न, मध्यम-निम्न, मध्यम-उच्च और उच्च) के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है। वांछित वर्ग को "उच्च" पर सेट किया गया है, और अन्य सभी वर्गों को अवांछनीय के रूप में एक साथ जोड़ा गया है। उपचार शिक्षार्थी का परिणाम इस प्रकार हैः आधारभूत वर्ग वितरणः निम्नः 29 प्रतिशत मध्यमः 29 प्रतिशत मध्यमः 21 प्रतिशत उच्चः 21 प्रतिशत सुझाए गए उपचारः [पी. टी. आर. ए. टी. आई. ओ. = [12.6.16, आर. एम. = [6.7.9.78] नया वर्ग वितरणः निम्नः 0 प्रतिशत मध्यमः 0 प्रतिशत मध्यमः 3 प्रतिशत उच्चः 97 प्रतिशत बिना किसी लागू उपचार (नियमों) के, वांछित वर्ग वर्ग वितरण का केवल 21 प्रतिशत दर्शाता है। हालाँकि, यदि कोई 6.7 से 9.78 कमरों वाले घरों के लिए डेटा सेट को फ़िल्टर करता है और पड़ोस के माता-पिता-शिक्षक अनुपात 12.6 से 16 है, तो शेष उदाहरणों में से 97 प्रतिशत वांछित वर्ग (उच्च गुणवत्ता वाले घर) में आते हैं। एल्गोरिदम कई एल्गोरिदम हैं जो कंट्रास्ट सेट लर्निंग करते हैं। निम्नलिखित उपखंड दो उदाहरणों का वर्णन करते हैं। STUCCO कंट्रास्ट सेट शिक्षार्थी कंट्रास्ट सेट से सीखने के कार्य को ट्री खोज समस्या के रूप में मानता है जहां ट्री का रूट नोड एक खाली कंट्रास्ट सेट होता है। बच्चों को विशेषताओं के एक विहित क्रम (एक ही नोड्स पर दो बार जाने से बचने के लिए) के माध्यम से चुनी गई अतिरिक्त वस्तुओं के साथ सेट में विशेषज्ञता देकर जोड़ा जाता है। बच्चों का गठन उन शब्दों को जोड़कर किया जाता है जो दिए गए क्रम में सभी मौजूदा शब्दों का पालन करते हैं। बने हुए पेड़ की चौड़ाई-पहले तरीके से खोज की जाती है। प्रत्येक स्तर पर नोड्स को देखते हुए, डेटासेट को स्कैन किया जाता है और प्रत्येक समूह के लिए समर्थन की गणना की जाती है। प्रत्येक नोड की यह निर्धारित करने के लिए जांच की जाती है कि क्या यह महत्वपूर्ण और बड़ा है, क्या इसकी छंटाई की जानी चाहिए, और क्या नए बच्चे उत्पन्न किए जाने चाहिए। सभी महत्वपूर्ण कंट्रास्ट सेट स्थित होने के बाद, एक पोस्ट-प्रोसेसर उपयोगकर्ता को दिखाने के लिए एक सबसेट का चयन करता है-निम्न क्रम, सरल परिणाम पहले दिखाए जाते हैं, इसके बाद उच्च क्रम के परिणाम जो "आश्चर्यजनक और काफी अलग" होते हैं। समर्थन गणना एक शून्य परिकल्पना के परीक्षण से आती है कि कंट्रास्ट सेट समर्थन सभी समूहों में समान है (यानी, कि कंट्रास्ट सेट समर्थन समूह सदस्यता से स्वतंत्र है)। प्रत्येक समूह के लिए समर्थन गणना एक आवृत्ति मूल्य है जिसका विश्लेषण एक आकस्मिकता तालिका में किया जा सकता है जहां प्रत्येक पंक्ति कंट्रास्ट सेट के सत्य मूल्य का प्रतिनिधित्व करती है और प्रत्येक कॉलम चर समूह सदस्यता आवृत्ति को इंगित करता है। यदि कंट्रास्ट सेट आवृत्तियों और शून्य परिकल्पना के बीच अनुपात में अंतर है, तो एल्गोरिथ्म को यह निर्धारित करना होगा कि क्या अनुपात में अंतर चर के बीच संबंध का प्रतिनिधित्व करते हैं या क्या इसे यादृच्छिक कारणों से जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। यह एक ची-वर्ग परीक्षण के माध्यम से निर्धारित किया जा सकता है जो देखी गई आवृत्ति गणना की अपेक्षित गणना से तुलना करता है। नोड को पेड़ से काट दिया जाता है जब नोड के सभी विशेषज्ञता कभी भी एक महत्वपूर्ण और बड़े कंट्रास्ट सेट की ओर नहीं ले जा सकते हैं। छंटाई का निर्णय निम्न पर आधारित हैः न्यूनतम विचलन आकारः किसी भी दो समूहों के समर्थन के बीच अधिकतम अंतर उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट सीमा से अधिक होना चाहिए। प्रत्याशित कोशिका आवृत्तियाँः एक आकस्मिकता तालिका की प्रत्याशित कोशिका आवृत्तियाँ केवल कम हो सकती हैं क्योंकि कंट्रास्ट सेट विशेष होता है। जब ये आवृत्तियाँ बहुत कम होती हैं, तो ची-वर्ग परीक्षण की वैधता का उल्लंघन किया जाता है। सीमाः शून्य परिकल्पना के सही होने पर गणना की गई सांख्यिकी के वितरण पर एक ऊपरी सीमा रखी जाती है। जब इस कटऑफ को पूरा करना संभव नहीं होता है तो नोड्स की छंटाई की जाती है। टी. ए. आर. 3 भारित कंट्रास्ट सेट शिक्षार्थी दो मौलिक अवधारणाओं पर आधारित है-एक नियम सेट का उत्थान और समर्थन। नियमों के एक समूह का उत्थान वह परिवर्तन है जो कुछ निर्णय उस निर्णय को लागू करने के बाद उदाहरणों के एक समूह में करते हैं (यानी, एक नियम के लागू होने के जवाब में वर्ग वितरण कैसे बदलता है)। टी. ए. आर. 3 नियमों का सबसे छोटा समूह चाहता है जो प्रत्येक वर्ग से जुड़े भार के योग में सबसे बड़े परिवर्तन को उस आवृत्ति से गुणा करता है जिस पर प्रत्येक वर्ग होता है। लिफ्ट की गणना सेट के स्कोर को विभाजित करके की जाती है जिसमें नियमों का सेट बेसलाइन सेट के स्कोर द्वारा लगाया जाता है (यानी, कोई नियम लागू नहीं होते हैं)। ध्यान दें कि लिफ्ट स्कोरिंग फ़ंक्शन को उलटकर, टी. ए. आर. 3 शिक्षार्थी शेष कक्षाओं के लिए भी चयन कर सकता है और लक्ष्य वर्ग को अस्वीकार कर सकता है। अकेले निर्धारित नियम के उत्थान पर भरोसा करना समस्याग्रस्त है। गलत या भ्रामक डेटा शोर, यदि असफल उदाहरणों के साथ सहसंबद्ध है, तो इसके परिणामस्वरूप एक अति-फिट नियम सेट हो सकता है। इस तरह के ओवरफिटेड मॉडल में एक बड़ा लिफ्ट स्कोर हो सकता है, लेकिन यह डेटासेट के भीतर प्रचलित स्थितियों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है। ओवरफिटिंग से बचने के लिए, टी. ए. आर. 3 एक समर्थन सीमा का उपयोग करता है और इस सीमा के गलत पक्ष में आने वाले सभी नियमों को अस्वीकार कर देता है। एक लक्ष्य वर्ग को देखते हुए, समर्थन सीमा एक उपयोगकर्ता-आपूर्ति मूल्य (आमतौर पर 2) है जिसकी तुलना लक्ष्य वर्ग की आवृत्ति के अनुपात से की जाती है जब नियम सेट को समग्र डेटासेट में उस वर्ग की आवृत्ति पर लागू किया जाता है। टी. ए. आर. 3 इस सीमा से कम समर्थन के साथ नियमों के सभी सेटों को अस्वीकार करता है। एक उच्च लिफ्ट और एक उच्च समर्थन मूल्य दोनों की आवश्यकता के कारण, टी. ए. आर. 3 न केवल आदर्श नियम सेट देता है, बल्कि नियमों के छोटे सेटों का भी समर्थन करता है। जितने कम नियम अपनाए जाएंगे, उन नियमों का समर्थन करने वाले अधिक सबूत मौजूद होंगे। टी. ए. आर. 3 एल्गोरिथ्म केवल उच्च शोध मूल्य के साथ विशेषता मूल्य श्रेणियों से नियमों के सेट बनाता है। एल्गोरिथ्म यह निर्धारित करता है कि प्रत्येक विशेषता के मूल्य श्रेणियों के लिफ्ट स्कोर को पहले निर्धारित करके किस श्रेणी का उपयोग करना है। इन व्यक्तिगत अंकों को फिर क्रमबद्ध किया जाता है और एक संचयी संभावना वितरण में परिवर्तित किया जाता है। टी. ए. आर. 3 यादृच्छिक रूप से इस वितरण से मूल्यों का चयन करता है, जिसका अर्थ है कि कम स्कोर वाली श्रेणियों का चयन होने की संभावना नहीं है। उम्मीदवार नियम सेट बनाने के लिए, कई श्रेणियों का चयन और संयोजन किया जाता है। इन उम्मीदवार नियम सेटों को फिर स्कोर किया जाता है और क्रमबद्ध किया जाता है। यदि उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित राउंड की संख्या के बाद कोई सुधार नहीं देखा जाता है, तो एल्गोरिथ्म समाप्त हो जाता है और शीर्ष-स्कोरिंग नियम सेट को वापस कर देता है। संदर्भ डेटा प्रबंधन डेटा माइनिंग