Elastic net regularization
புள்ளிவிவரங்களிலும், குறிப்பாக, நேரியல் அல்லது தளவாட பின்னடைவு மாதிரிகளைப் பொருத்துவதிலும், நெகிழ்வான வலை என்பது ஒரு ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட பின்னடைவு முறையாகும், இது லாசோ மற்றும் ரிட்ஜ் முறைகளின் எல் 1 மற்றும் எல் 2 அபராதங்களை நேரியல் ரீதியாக ஒருங்கிணைக்கிறது. விவரக்குறிப்பு எலாஸ்டிக் நெட் முறை லாஸ்ஸோ (குறைந்தபட்ச முழுமையான ஷ்ரிங்கேஜ் மற்றும் செலக்ஷன் ஆபரேட்டர்) முறையின் வரம்புகளை மீறுகிறது, இது இந்த பெனால்டி செயல்பாட்டின் பயன்பாட்டின் அடிப்படையில் பெனால்டி செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பல வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, "பெரிய p, சிறிய n" வழக்கில் (சில எடுத்துக்காட்டுகளுடன் கூடிய உயர் பரிமாண தரவு), லாஸோ அது நிறைவுறுவதற்கு முன்பு அதிகபட்சம் n மாறிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது. மேலும் மிகவும் தொடர்புடைய மாறிகளின் குழு இருந்தால், லாஸோ ஒரு குழுவிலிருந்து ஒரு மாறியைத் தேர்ந்தெடுத்து மற்றவற்றைப் புறக்கணிக்க முனைகிறது. இந்த வரம்புகளை சமாளிக்க, நெகிழ்வான வலை அபராதத்திற்கு ஒரு இருபடி பகுதியை () சேர்க்கிறது, இது தனியாகப் பயன்படுத்தப்படும்போது ரிட்ஜ் பின்னடைவு (திகோனோவ் ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது). நெகிழ்வான நிகர முறையின் மதிப்பீடுகள் இருபடி அபராதம் என்ற சொல் இழப்பு செயல்பாட்டை வலுவாக குவிந்ததாக ஆக்குகிறது, எனவே இது ஒரு தனித்துவமான குறைந்தபட்சத்தைக் கொண்டுள்ளது. நெகிழ்வான நிகர முறை லாஸ்ஸோ மற்றும் ரிட்ஜ் பின்னடைவை உள்ளடக்கியதுஃ வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், அவை ஒவ்வொன்றும் ஒரு சிறப்பு வழக்கு. இதற்கிடையில், நெகிழ்வான வலை முறையின் அப்பாவி பதிப்பு இரண்டு கட்ட நடைமுறையில் ஒரு மதிப்பீட்டாளரைக் கண்டறிகிறதுஃ முதலில் ஒவ்வொரு நிலையானவற்றிற்கும் அது ரிட்ஜ் பின்னடைவு குணகங்களைக் கண்டறிந்து, பின்னர் ஒரு லாஸ்ஸோ வகை சுருக்கத்தைச் செய்கிறது. இந்த வகையான மதிப்பீடு இரு மடங்கு அளவு சுருக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது, இது அதிகரித்த சார்பு மற்றும் மோசமான கணிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. முன்கணிப்பு செயல்திறனை மேம்படுத்த, சில நேரங்களில் மீள் வலையின் அப்பாவித்தனமான பதிப்பின் குணகங்கள் மதிப்பிடப்பட்ட குணகங்களை பெருக்குவதன் மூலம் மறுபரிசீலனை செய்யப்படுகின்றன. நெகிழ்வான வலை முறை எங்கு பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது என்பதற்கான எடுத்துக்காட்டுகள்ஃ திசையன் இயந்திரத்தை ஆதரிக்கவும் மெட்ரிக் கற்றல் போர்ட்ஃபோலியோ உகப்பாக்கம் திசையன் இயந்திரத்தை ஆதரிக்க புற்றுநோய் முன்கணிப்பு குறைப்பு 2014 ஆம் ஆண்டின் பிற்பகுதியில், நெகிழ்வான வலையை நேரியல் ஆதரவு திசையன் இயந்திரமாக குறைக்க முடியும் என்பது நிரூபிக்கப்பட்டது. இதேபோன்ற குறைப்பு முன்பு 2014 இல் லாஸோவிற்கு நிரூபிக்கப்பட்டது. நெகிழ்வான வலையின் ஒவ்வொரு நிகழ்வுக்கும், ஒரு நேரியல் ஆதரவு திசையன் இயந்திரத்தின் (எஸ். வி. எம்) ஹைப்பர்-பிளேன் தீர்வு தீர்வுக்கு (மறு அளவீட்டிற்குப் பிறகு) ஒத்ததாக இருக்கும் வகையில் ஒரு செயற்கை பைனரி வகைப்பாடு சிக்கலை உருவாக்க முடியும் என்று ஆசிரியர்கள் காட்டினர். இந்த குறைப்பு உடனடியாக நெகிழ்வான நிகர சிக்கல்களுக்கு மிகவும் உகந்த எஸ். வி. எம் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த உதவுகிறது. இது ஜி. பி. யூ முடுக்கத்தைப் பயன்படுத்தவும் உதவுகிறது, இது ஏற்கனவே பெரிய அளவிலான எஸ். வி. எம் தீர்வுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. குறைப்பு என்பது அசல் தரவு மற்றும் ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் மாறிலிகளை புதிய செயற்கை தரவு நிகழ்வுகளாக மாற்றுவது மற்றும் ஒரு பைனரி வகைப்பாடு சிக்கல் மற்றும் எஸ். வி. எம் ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் மாறிலியைக் குறிப்பிடும் ஒரு ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் மாறிலி இங்கே, பைனரி லேபிள்களைக் கொண்டுள்ளது. இது பொதுவாக முதன்மையான நேரியல் SVM ஐ தீர்க்க வேகமாக இருக்கும்போது, இல்லையெனில் இரட்டை உருவாக்கம் வேகமாக இருக்கும். சில எழுத்தாளர்கள் மாற்றத்தை சப்போர்ட் வெக்டர் எலாஸ்டிக் நெட் (SVEN) என்று குறிப்பிட்டுள்ளனர், மேலும் பின்வரும் MATLAB போலி-குறியீட்டை வழங்கியுள்ளனர்ஃ செயல்பாடு β = SVEN (X, y, t, λ2); [n, p] = அளவு (X); X2 = [bsxfun (@minus, X, y./t); bsxfun (@plus, X, y./t)] '; Y2 = [ஒன்று (p, 1);-ஒன்ஸ் (p, 1)]; 2p> n என்றால் w = SVMPRIMAL (X2, Y2, C = 1/(2 * λ2)) * (X2 * w), 0); இல்லையெனில் α = SVMDual (X2, Y2, C = 1/(2 * λ2)); β = t * (α (1: p)-α (p + 1:2p))/கூட்டுத்தொகை (α) ஆக இருந்தால் முடிவடையும்; மென்பொருள் "ஜிஎல்எம்நெட்ஃ லாஸ்ஸோ மற்றும் எலாஸ்டிக்-நெட் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட பொதுவான நேரியல் மாதிரிகள்" என்பது ஒரு மென்பொருளாகும், இது ஆர் மூல தொகுப்பாகவும், MATLAB கருவிப்பெட்டியாகவும் செயல்படுத்தப்படுகிறது. எல்1 (லாசோ), எல்2 (ரிட்ஜ் ரெக்ரேஷன்) கொண்ட பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட நேரியல் மாதிரிகள் மற்றும் சுழற்சி ஒருங்கிணைப்பு வம்சாவளியைப் பயன்படுத்தி இரண்டு அபராதங்களின் (நெகிழ்வான வலை) கலவைகளை மதிப்பிடுவதற்கான விரைவான வழிமுறைகள் இதில் அடங்கும், இது ஒரு ஒழுங்குமுறைப்படுத்தும் பாதையில் கணக்கிடப்படுகிறது. JMP புரோ 11 இல் நெகிழ்வான நிகர ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் அடங்கும், இது ஃபிட் மாடலுடன் பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட பின்னடைவு ஆளுமையைப் பயன்படுத்துகிறது. "பென்சிம்ஃ உயர் பரிமாண தரவுகளின் உருவகப்படுத்துதல் மற்றும் இணையாக மீண்டும் மீண்டும் தண்டிக்கப்பட்ட பின்னடைவு" எல் அளவுருக்களின் மாற்று, இணையான "2 டி" ட்யூனிங் முறையை செயல்படுத்துகிறது, இது மேம்பட்ட முன்கணிப்பு துல்லியத்தை விளைவிப்பதாகக் கூறப்படும் ஒரு முறையாகும். ஸ்கிகிட்-லர்னில் லீனியர் ரெக்ரேஷன், லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரேஷன் மற்றும் லீனியர் சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின்கள் ஆகியவை எலாஸ்டிக் நெட் ரெகுலரைசேஷனுடன் அடங்கும். SVEN, ஆதரவு திசையன் நெகிழ் வலையின் ஒரு MATLAB செயல்படுத்தல். இந்த தீர்வு எலாஸ்டிக் நெட் சிக்கலை எஸ். வி. எம் பைனரி வகைப்பாட்டின் ஒரு நிகழ்வாகக் குறைக்கிறது மற்றும் தீர்வைக் கண்டுபிடிக்க ஒரு மேட்லேப் எஸ். வி. எம் தீர்வைப் பயன்படுத்துகிறது. எஸ். வி. எம் எளிதில் இணையாக இருப்பதால், நவீன வன்பொருளில் உள்ள க்ளெம்நெட்டை விட குறியீடு வேகமாக இருக்கும். ஸ்பாஎஸ்எம், நெகிழ்வான நிகர ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட பின்னடைவு உட்பட, குறைவான பின்னடைவு, வகைப்பாடு மற்றும் முக்கிய கூறு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றின் மேட் லேப் செயல்படுத்தல். அப்பாச்சி ஸ்பார்க் அதன் எம். எல். எல். ஐ. பி இயந்திர கற்றல் நூலகத்தில் நெகிழ்வான நிகர பின்னடைவுக்கு ஆதரவை வழங்குகிறது. இந்த முறை மிகவும் பொதுவான லீனியர் ரெக்ரேஷன் வகுப்பின் அளவுருவாக கிடைக்கிறது. SAS (மென்பொருள்) SAS செயல்முறை Glmselect மற்றும் SAS Via செயல்முறை Regselect மாதிரி தேர்வுக்கு நெகிழ்வான நிகர ஒழுங்குபடுத்தலின் பயன்பாட்டை ஆதரிக்கின்றன. குறிப்புகள் மேலும் வாசிப்பு வெளிப்புற இணைப்புகள் நெகிழ்வான வலை (விளக்கக்காட்சி) லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு பின்னடைவு பகுப்பாய்வு இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் வழியாக ஒழுங்குபடுத்தல் மற்றும் மாறி தேர்வு