Elastic net regularization
اعداد و شمار میں اور، خاص طور پر، لکیری یا لاجسٹک ریگریشن ماڈلز کی فٹنگ میں، لچکدار جال ایک باقاعدہ رجعت کا طریقہ ہے جو لکیری طور پر لاسو اور رج طریقوں کے ایل 1 اور ایل 2 جرمانوں کو یکجا کرتا ہے۔ وضاحتیں لچکدار نیٹ طریقہ لاسو (کم از کم مطلق سکڑنا اور سلیکشن آپریٹر) طریقہ کی حدود پر قابو پاتا ہے جو اس پنالٹی فنکشن کے استعمال پر مبنی پنالٹی فنکشن کا استعمال کرتا ہے اس کی کئی حدود ہیں۔ مثال کے طور پر، "بڑے پی، چھوٹے این" کیس (چند مثالوں کے ساتھ اعلی جہتی ڈیٹا) میں، لاسو زیادہ سے زیادہ این متغیرات کا انتخاب کرتا ہے اس سے پہلے کہ وہ سنترپت ہو۔ اس کے علاوہ اگر انتہائی مربوط متغیرات کا ایک گروپ ہے، تو لاسو گروپ میں سے ایک متغیر کو منتخب کرتا ہے اور دوسروں کو نظر انداز کرتا ہے۔ ان حدود پر قابو پانے کے لیے، لچکدار جال جرمانے میں ایک کواڈریٹک حصہ () کا اضافہ کرتا ہے، جسے جب اکیلے استعمال کیا جاتا ہے تو رج ریگریشن ہوتا ہے (جسے تیکھونوف ریگولرائزیشن بھی کہا جاتا ہے)۔ لچکدار خالص طریقہ سے تخمینوں کی وضاحت کی جاتی ہے کواڈریٹک پینلٹی کی اصطلاح نقصان کی تقریب کو مضبوطی سے کنویکس بناتی ہے، اور اس وجہ سے اس کی ایک منفرد کم از کم ہوتی ہے۔ لچکدار نیٹ طریقہ میں لاسو اور رج ریگریشن شامل ہیں: دوسرے لفظوں میں، ان میں سے ہر ایک ایک خاص معاملہ ہے جہاں یا۔ دریں اثنا، لچکدار نیٹ طریقہ کار کا سادہ ورژن دو مراحل کے طریقہ کار میں ایک تخمینہ تلاش کرتا ہے: پہلے ہر فکسڈ کے لیے یہ رج ریگریشن کوفیشنٹس تلاش کرتا ہے، اور پھر لاسو قسم کا سکڑتا ہے۔ اس قسم کا تخمینہ سکڑنے کی دوگنی مقدار کا باعث بنتا ہے، جس کی وجہ سے تعصب میں اضافہ اور ناقص پیش گوئیاں ہوتی ہیں۔ پیشن گوئی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے، بعض اوقات لچکدار جال کے سادہ ورژن کے کوفیشنٹس کو تخمینہ شدہ کوفیشنٹس کو ضرب دے کر دوبارہ حاصل کیا جاتا ہے۔ جہاں لچکدار نیٹ طریقہ کار کا اطلاق کیا گیا ہے اس کی مثالیں یہ ہیں: سپورٹ ویکٹر مشین میٹرک لرننگ پورٹ فولیو آپٹیمائزیشن کینسر کی تشخیص ویکٹر مشین کی حمایت میں کمی 2014 کے آخر میں، یہ ثابت ہوا کہ لچکدار نیٹ کو لکیری سپورٹ ویکٹر مشین تک کم کیا جا سکتا ہے۔ اسی طرح کی کمی اس سے قبل 2014 میں لاسو کے لیے ثابت ہوئی تھی۔ مصنفین نے دکھایا کہ لچکدار جال کی ہر مثال کے لیے، ایک مصنوعی بائنری درجہ بندی کا مسئلہ اس طرح بنایا جا سکتا ہے کہ لکیری سپورٹ ویکٹر مشین (ایس وی ایم) کا ہائپر پلین حل حل سے ملتا جلتا ہو (دوبارہ اسکیلنگ کے بعد)۔ یہ کمی لچکدار نیٹ کے مسائل کے لیے انتہائی بہتر ایس وی ایم حل کرنے والوں کے استعمال کو فوری طور پر قابل بناتی ہے۔ یہ جی پی یو ایکسلریشن کے استعمال کو بھی قابل بناتا ہے، جو اکثر پہلے سے ہی بڑے پیمانے پر ایس وی ایم حل کرنے والوں کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ کمی اصل ڈیٹا اور باقاعدگی کے مستقل کو نئے مصنوعی ڈیٹا کے مثالوں میں ایک آسان تبدیلی ہے اور ایک باقاعدگی کا مستقل جو بائنری درجہ بندی کے مسئلے اور ایس وی ایم باقاعدگی کے مستقل کی وضاحت کرتا ہے۔ یہاں، بائنری لیبل پر مشتمل ہے۔ جب پرائمل میں لکیری ایس وی ایم کو حل کرنا عام طور پر تیز ہوتا ہے، جب کہ بصورت دیگر دوہری تشکیل تیز ہوتی ہے۔ کچھ مصنفین نے اس تبدیلی کو سپورٹ ویکٹر ایلسٹک نیٹ (SVEN) کے طور پر حوالہ دیا ہے، اور مندرجہ ذیل MATLAB فرضی کوڈ فراہم کیا ہے: فنکشن β = SVEN (X, y, t, λ2) ؛ [n, p] = سائز (X) ؛ X2 = [bsxfun (@minus، X, y./t) ؛ bsxfun (@plus، X, y./t)] '؛ Y2 = [ایک (p, 1) ؛-ایک (p, 1)] ؛ اگر 2p> n تو w = SVMPRIMAL (X2, Y2, C = 1/(2 * λ2) * (X2 * w)، 0) ؛ بصورت دیگر α = SVMDual (X2, Y2, C = 1/(2 * λ2)) ؛ اختتام اگر β = t * (α (1: p)-α (p + 1:2p))/sum (α) ؛ سافٹ ویئر "Glmnet: Lasso and elastic-Net ریگولرائزڈ جنرلائزڈ لینیر ماڈل" ایک ایسا سافٹ ویئر ہے جسے R سورس پیکیج کے طور پر اور MATLAB ٹول باکس کے طور پر لاگو کیا جاتا ہے۔ اس میں ایل 1 (لاسو)، ایل 2 (رج ریگریشن) کے ساتھ عمومی لکیری ماڈلز کے تخمینے کے لیے تیز الگورتھم اور سائیکلکل کوآرڈینیٹ ڈیسنٹ کا استعمال کرتے ہوئے دو پنالٹیز (لچکدار نیٹ) کے مرکب شامل ہیں، جو باقاعدگی کے راستے کے ساتھ شمار کیے جاتے ہیں۔ جے ایم پی پرو 11 میں لچکدار نیٹ ریگولرائزیشن شامل ہے، جس میں فٹ ماڈل کے ساتھ جنرلائزڈ ریگریشن پرسنالٹی کا استعمال کیا گیا ہے۔ "پینسم: اعلی جہتی ڈیٹا کا تخروپن اور متوازی بار بار سزا یافتہ رجعت" ایل پیرامیٹرز کا ایک متبادل، متوازی "2 ڈی" ٹیوننگ طریقہ نافذ کرتا ہے، ایک ایسا طریقہ جس کے نتیجے میں پیش گوئی کی درستگی میں بہتری آنے کا دعوی کیا جاتا ہے۔ اسککیٹ لرن میں لکیری ریگریشن، لاجسٹک ریگریشن اور لچکدار نیٹ ریگولرائزیشن کے ساتھ لکیری سپورٹ ویکٹر مشینیں شامل ہیں۔ ایس وی ای این، سپورٹ ویکٹر ایلسٹک نیٹ کا ایک میٹ لیب نفاذ ہے۔ یہ حل کنندہ لچکدار نیٹ کے مسئلے کو ایس وی ایم بائنری درجہ بندی کی مثال تک کم کر دیتا ہے اور حل تلاش کرنے کے لیے میٹ لیب ایس وی ایم حل کنندہ کا استعمال کرتا ہے۔ چونکہ ایس وی ایم آسانی سے متوازی ہے، اس لیے کوڈ جدید ہارڈ ویئر پر جی ایل ایم نیٹ سے زیادہ تیز ہو سکتا ہے۔ ایس پی اے ایس ایم، غیر معمولی رجعت، درجہ بندی اور بنیادی اجزاء کے تجزیے کا ایک میٹ لیب نفاذ، جس میں لچکدار خالص باقاعدہ رجعت شامل ہے۔ اپاچی سپارک اپنی ایم ایل ایل آئی بی مشین لرننگ لائبریری میں لچکدار نیٹ ریگریشن کے لیے مدد فراہم کرتا ہے۔ یہ طریقہ زیادہ عام لکیری ریگریشن کلاس کے پیرامیٹر کے طور پر دستیاب ہے۔ ایس اے ایس (سافٹ ویئر) ایس اے ایس طریقہ کار جی ایل ایم سلیکٹ اور ایس اے ایس ویا طریقہ کار ریجیلیکٹ ماڈل کے انتخاب کے لیے لچکدار نیٹ ریگولرائزیشن کے استعمال کی حمایت کرتے ہیں۔ حوالہ جات مزید پڑھنے بیرونی روابط لچکدار نیٹ (پریزنٹیشن) لاجسٹک رجعت رجعت تجزیہ مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے باقاعدگی اور متغیر انتخاب