Statistical classification
اعداد و شمار میں، درجہ بندی اس بات کی نشاندہی کرنے کا مسئلہ ہے کہ زمرہ جات (ذیلی آبادی) میں سے کسی مشاہدے (یا مشاہدات) کا تعلق کس سے ہے۔ مثال کے طور پر دی گئی ای میل کو "اسپیم" یا "غیر اسپیم" کلاس کو تفویض کرنا، اور مریض کی مشاہدہ کردہ خصوصیات (جنس، بلڈ پریشر، بعض علامات کی موجودگی یا عدم موجودگی وغیرہ) کی بنیاد پر کسی مریض کو تشخیص تفویض کرنا ہے۔ اکثر، انفرادی مشاہدات کا تجزیہ قابل قدر خصوصیات کے ایک سیٹ میں کیا جاتا ہے، جسے وضاحتی متغیرات یا خصوصیات کے طور پر جانا جاتا ہے۔ یہ خصوصیات مختلف قسم کی ہو سکتی ہیں (مثال کے طور پر۔ "اے"، "بی"، "اے بی" یا "او"، خون کی قسم کے لیے)، آرڈینل (مثال کے طور پر۔ "بڑا"، "درمیانہ" یا "چھوٹا")، انٹیجر ویلیوڈ (مثال کے طور پر۔ ای میل میں کسی خاص لفظ کے واقع ہونے کی تعداد) یا حقیقی قدر (جیسے. بلڈ پریشر کی پیمائش)۔ دیگر درجہ بندی کرنے والے مماثلت یا فاصلاتی فعل کے ذریعے مشاہدات کا پچھلے مشاہدات سے موازنہ کرکے کام کرتے ہیں۔ ایک الگورتھم جو درجہ بندی کو لاگو کرتا ہے، خاص طور پر ٹھوس نفاذ میں، درجہ بندی کے نام سے جانا جاتا ہے۔ اصطلاح "درجہ بندی" بعض اوقات ریاضیاتی فنکشن سے بھی مراد ہے، جسے درجہ بندی الگورتھم کے ذریعے نافذ کیا جاتا ہے، جو ان پٹ ڈیٹا کو کسی زمرے میں نقشہ بناتا ہے۔ تمام شعبوں میں اصطلاحات کافی متنوع ہیں۔ اعداد و شمار میں، جہاں درجہ بندی اکثر لاجسٹک رجعت یا اسی طرح کے طریقہ کار کے ساتھ کی جاتی ہے، مشاہدات کی خصوصیات کو وضاحتی متغیرات (یا آزاد متغیرات، رجعت کار وغیرہ) کہا جاتا ہے۔ )، اور جن زمروں کی پیش گوئی کی جانی ہے انہیں نتائج کے طور پر جانا جاتا ہے، جنہیں منحصر متغیر کی ممکنہ اقدار سمجھا جاتا ہے۔ مشین لرننگ میں، مشاہدات کو اکثر مثالوں کے طور پر جانا جاتا ہے، وضاحتی متغیرات کو خصوصیات کہا جاتا ہے (ایک فیچر ویکٹر میں گروپ کیا جاتا ہے)، اور جن ممکنہ زمروں کی پیش گوئی کی جاتی ہے وہ کلاسیں ہیں۔ دیگر فیلڈز مختلف اصطلاحات استعمال کر سکتے ہیں: مثال کے طور پر کمیونٹی ایکولوجی میں، اصطلاح "درجہ بندی" عام طور پر کلسٹر تجزیہ سے مراد ہے۔ دیگر مسائل سے تعلق درجہ بندی اور کلسٹرنگ پیٹرن کی شناخت کے زیادہ عام مسئلے کی مثالیں ہیں، جو کسی دی گئی ان پٹ ویلیو کے لیے کسی قسم کی آؤٹ پٹ ویلیو کی تفویض ہے۔ دیگر مثالیں ریگریشن ہیں، جو ہر ان پٹ کو حقیقی قدر والی آؤٹ پٹ تفویض کرتی ہے۔ سیکوینس لیبلنگ، جو اقدار کی ترتیب کے ہر ممبر کو کلاس تفویض کرتی ہے (مثال کے طور پر، اسپیچ ٹیگنگ کا حصہ، جو ان پٹ جملے میں ہر لفظ کو تقریر کا ایک حصہ تفویض کرتا ہے) ؛ پارسنگ، جو ایک ان پٹ جملے کو پارس ٹری تفویض کرتا ہے، جملے کے نحو ڈھانچے کو بیان کرتا ہے ؛ وغیرہ۔ درجہ بندی کا ایک عام ذیلی زمرہ ممکنہ درجہ بندی ہے۔ اس نوعیت کے الگورتھم کسی دی گئی مثال کے لیے بہترین کلاس تلاش کرنے کے لیے شماریاتی تخمینے کا استعمال کرتے ہیں۔ دوسرے الگورتھم کے برعکس، جو محض ایک "بہترین" کلاس کو آؤٹ پٹ کرتے ہیں، ممکنہ الگورتھم اس مثال کے ہر ممکنہ کلاس کا رکن ہونے کا امکان پیدا کرتے ہیں۔ اس کے بعد عام طور پر بہترین کلاس کو سب سے زیادہ امکان کے ساتھ منتخب کیا جاتا ہے۔ تاہم، اس طرح کے الگورتھم کے غیر ممکنہ درجہ بندی کرنے والوں کے مقابلے میں بے شمار فوائد ہیں: یہ اپنی پسند سے وابستہ اعتماد کی قدر پیدا کر سکتا ہے (عام طور پر، ایک درجہ بندی کرنے والا جو ایسا کر سکتا ہے اسے اعتماد پر مبنی درجہ بندی کے نام سے جانا جاتا ہے)۔ اسی کے مطابق، یہ اس وقت پرہیز کر سکتا ہے جب کسی خاص پیداوار کو منتخب کرنے کا اس کا اعتماد بہت کم ہو۔ پیدا ہونے والے امکانات کی وجہ سے، ممکنہ درجہ بندی کرنے والوں کو مشین لرننگ کے بڑے کاموں میں زیادہ مؤثر طریقے سے شامل کیا جا سکتا ہے، اس طرح سے کہ جزوی یا مکمل طور پر غلطی کے پھیلاؤ کے مسئلے سے بچ جائے۔ شماریاتی درجہ بندی پر ابتدائی کام فشر نے دو گروپ کے مسائل کے تناظر میں کیا تھا، جس کی وجہ سے فشر کا لکیری امتیازی فعل ایک نئے مشاہدے کے لیے ایک گروپ کو تفویض کرنے کے لیے اصول کے طور پر ہوتا ہے۔ اس ابتدائی کام نے فرض کیا کہ دونوں گروپوں میں سے ہر ایک کے اندر ڈیٹا ویلیوز میں ملٹی ویریٹ نارمل ڈسٹری بیوشن تھی۔ اسی سیاق و سباق کو دو سے زیادہ گروہوں تک بڑھانے پر بھی اس پابندی کے ساتھ غور کیا گیا ہے کہ درجہ بندی کا اصول لکیری ہونا چاہیے۔ بعد میں ملٹی ویریٹ نارمل ڈسٹری بیوشن کے لیے کیے گئے کام نے درجہ بندی کو غیر لکیری ہونے کی اجازت دی: درجہ بندی کے کئی اصول محلنوبس فاصلے کی مختلف ایڈجسٹمنٹ کی بنیاد پر اخذ کیے جا سکتے ہیں، جس میں ایک نیا مشاہدہ اس گروپ کو تفویض کیا گیا ہے جس کے مرکز میں مشاہدے سے سب سے کم ایڈجسٹ فاصلہ ہے۔ بایسین کے طریقہ کار کثرت پسندانہ طریقہ کار کے برعکس، بایسین کی درجہ بندی کے طریقہ کار مجموعی آبادی میں مختلف گروہوں کے متعلقہ سائز کے بارے میں کسی بھی دستیاب معلومات کو مدنظر رکھنے کا ایک قدرتی طریقہ فراہم کرتے ہیں۔ بایسیائی طریقہ کار کمپیوٹیشنل طور پر مہنگے ہوتے ہیں اور، مارکوف چین مونٹی کارلو کے حسابات تیار ہونے سے پہلے کے دنوں میں، بایسیائی کلسٹرنگ کے قوانین کے لیے تخمینے وضع کیے گئے تھے۔ کچھ بایسیائی طریقہ کار میں گروپ کی رکنیت کے امکانات کا حساب شامل ہوتا ہے: یہ ہر نئے مشاہدے کے لیے ایک گروپ لیبل کے سادہ انتساب سے زیادہ معلوماتی نتیجہ فراہم کرتے ہیں۔ بائنری اور ملٹی کلاس درجہ بندی کی درجہ بندی کو دو الگ الگ مسائل کے طور پر سوچا جا سکتا ہے-بائنری درجہ بندی اور ملٹی کلاس درجہ بندی۔ بائنری درجہ بندی میں، ایک بہتر طور پر سمجھا جانے والا کام، صرف دو کلاسیں شامل ہیں، جبکہ ملٹی کلاس درجہ بندی میں کسی شے کو کئی کلاسوں میں سے کسی ایک کو تفویض کرنا شامل ہے۔ چونکہ درجہ بندی کے بہت سے طریقے خاص طور پر بائنری درجہ بندی کے لیے تیار کیے گئے ہیں، اس لیے ملٹی کلاس درجہ بندی میں اکثر متعدد بائنری درجہ بندی کے مشترکہ استعمال کی ضرورت ہوتی ہے۔ فیچر ویکٹر زیادہ تر الگورتھم ایک انفرادی مثال کی وضاحت کرتے ہیں جس کے زمرے کی پیش گوئی انفرادی، پیمائش کے قابل خصوصیات کے فیچر ویکٹر کا استعمال کرتے ہوئے کی جانی چاہیے۔ ہر خاصیت کو ایک خصوصیت کہا جاتا ہے، جسے اعداد و شمار میں ایک وضاحتی متغیر (یا آزاد متغیر کے طور پر بھی جانا جاتا ہے، حالانکہ خصوصیات شماریاتی طور پر آزاد ہوسکتی ہیں یا نہیں بھی ہو سکتی ہیں)۔ خصوصیات مختلف طور پر بائنری ہو سکتی ہیں (جیسے۔ "آن" یا "آف") ؛ زمرہ جاتی (مثال کے طور پر۔ "اے"، "بی"، "اے بی" یا "او"، خون کی قسم کے لیے) ؛ عام (مثال کے طور پر۔ "بڑا"، "درمیانہ" یا "چھوٹا") ؛ عدد قدر (مثال کے طور پر۔ ای میل میں کسی خاص لفظ کے واقعات کی تعداد) ؛ یا حقیقی قدر (مثال کے طور پر۔ بلڈ پریشر کی پیمائش)۔ اگر مثال ایک تصویر ہے، تو خصوصیت کی اقدار کسی تصویر کے پکسلز سے مطابقت رکھتی ہیں۔ اگر مثال متن کا ایک ٹکڑا ہے، تو خصوصیت کی اقدار مختلف الفاظ کی موجودگی کی تعدد ہو سکتی ہیں۔ کچھ الگورتھم صرف مجرد ڈیٹا کے لحاظ سے کام کرتے ہیں اور اس کی ضرورت ہوتی ہے کہ حقیقی قدر یا انٹیجر ویلیو والے ڈیٹا کو گروپوں میں تقسیم کیا جائے (جیسے۔ 5 سے کم، 5 اور 10 کے درمیان، یا 10 سے زیادہ)۔ لکیری درجہ بندی کے لیے الگورتھم کی ایک بڑی تعداد کو لکیری فنکشن کے لحاظ سے بیان کیا جا سکتا ہے جو ڈاٹ پروڈکٹ کا استعمال کرتے ہوئے کسی مثال کے فیچر ویکٹر کو وزن کے ویکٹر کے ساتھ ملا کر ہر ممکنہ زمرہ k کو اسکور تفویض کرتا ہے۔ پیش گوئی شدہ زمرہ وہ ہوتا ہے جس میں سب سے زیادہ نمبر ہوتے ہیں۔ اس قسم کے اسکور فنکشن کو لکیری پریڈیکٹر فنکشن کے طور پر جانا جاتا ہے اور اس کی مندرجہ ذیل عمومی شکل ہوتی ہے: جہاں xi فیچر ویکٹر ہے مثال کے طور پر i، βk زمرہ k سے متعلق وزن کا ویکٹر ہے، اور اسکور (xi، k) زمرہ k کو مثال i تفویض کرنے سے وابستہ اسکور ہے۔ مجرد انتخاب کے نظریہ میں، جہاں مثالیں لوگوں کی نمائندگی کرتی ہیں اور زمرے انتخاب کی نمائندگی کرتے ہیں، اسکور کو زمرہ k کا انتخاب کرنے والے شخص i سے وابستہ افادیت سمجھا جاتا ہے۔ اس بنیادی ترتیب کے ساتھ الگورتھم لکیری درجہ بندی کے نام سے جانا جاتا ہے۔ جو چیز ان میں فرق کرتی ہے وہ زیادہ سے زیادہ وزن/گتانک کا تعین کرنے (تربیت) کا طریقہ کار اور اسکور کی تشریح کا طریقہ ہے۔ اس طرح کے الگورتھم کی مثالوں میں پرسیپٹرون الگورتھم الگورتھم شامل ہیں چونکہ درجہ بندی کی کوئی ایک شکل تمام ڈیٹا سیٹوں کے لیے موزوں نہیں ہے، اس لیے درجہ بندی الگورتھم کا ایک بڑا ٹول کٹ تیار کیا گیا ہے۔ سب سے زیادہ استعمال ہونے والے میں شامل ہیں: تشخیصی درجہ بندی کی کارکردگی درجہ بندی کیے جانے والے ڈیٹا کی خصوصیات پر بہت زیادہ منحصر ہوتی ہے۔ کوئی واحد درجہ بندی نہیں ہے جو تمام مسائل پر بہترین کام کرتی ہے (ایک ایسا رجحان جس کی وضاحت مفت دوپہر کے کھانے کے نظریہ سے کی جا سکتی ہے)۔ درجہ بندی کی کارکردگی کا موازنہ کرنے اور درجہ بندی کی کارکردگی کا تعین کرنے والے ڈیٹا کی خصوصیات کو تلاش کرنے کے لیے مختلف تجرباتی ٹیسٹ کیے گئے ہیں۔ تاہم کسی دیئے گئے مسئلے کے لیے موزوں درجہ بندی کا تعین کرنا اب بھی سائنس سے زیادہ ایک فن ہے۔ پیمائش کی درستگی اور یاد دہانی مقبول میٹرکس ہیں جو درجہ بندی کے نظام کے معیار کا اندازہ کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ حال ہی میں، رسیور آپریٹنگ خصوصیت (آر او سی) منحنی خطوط کو درجہ بندی کے الگورتھم کی صحیح اور غلط مثبت شرحوں کے درمیان تجارت کا اندازہ کرنے کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ کارکردگی میٹرک کے طور پر، غیر یقینی گتانک کو سادہ درستگی پر فائدہ ہوتا ہے کیونکہ یہ مختلف کلاسوں کے متعلقہ سائز سے متاثر نہیں ہوتا ہے۔ مزید یہ کہ یہ صرف کلاسوں کو دوبارہ ترتیب دینے کے لیے کسی الگورتھم کو سزا نہیں دے گا۔ ایپلیکیشن ڈومینز کی درجہ بندی میں بہت سی ایپلی کیشنز ہیں۔ ان میں سے کچھ میں، اسے ڈیٹا مائننگ کے طریقہ کار کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، جبکہ دیگر میں مزید تفصیلی شماریاتی ماڈلنگ کی جاتی ہے۔ شناخت طبی تصویری تجزیہ اور منشیات کی دریافت اور انٹرنیٹ مائیکرو صف کی درجہ بندی حوالہ جات بھی دیکھیں