Feature scaling
فیچر اسکیلنگ ایک ایسا طریقہ ہے جو آزاد متغیرات یا ڈیٹا کی خصوصیات کی حد کو معمول پر لانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ ڈیٹا پروسیسنگ میں، اسے ڈیٹا نارملائزیشن کے نام سے بھی جانا جاتا ہے اور عام طور پر ڈیٹا پری پروسیسنگ مرحلے کے دوران انجام دیا جاتا ہے۔ محرک چونکہ خام ڈیٹا کی اقدار کی حد وسیع پیمانے پر مختلف ہوتی ہے، کچھ مشین لرننگ الگورتھم میں، معروضی افعال معمول کے بغیر مناسب طریقے سے کام نہیں کریں گے۔ مثال کے طور پر، بہت سے درجہ بندی کرنے والے دو نکات کے درمیان فاصلے کا حساب یوکلڈین فاصلے سے لگاتے ہیں۔ اگر خصوصیات میں سے کسی ایک میں اقدار کی وسیع رینج ہے، تو فاصلہ اس خاص خصوصیت کے ذریعے طے کیا جائے گا۔ لہذا، تمام خصوصیات کی حد کو معمول پر لایا جانا چاہیے تاکہ ہر خصوصیت حتمی فاصلے میں تقریبا متناسب طور پر حصہ ڈال سکے۔ فیچر اسکیلنگ کا اطلاق کرنے کی ایک اور وجہ یہ ہے کہ گریڈینٹ ڈیسنٹ فیچر اسکیلنگ کے ساتھ اس کے بغیر کے مقابلے میں بہت تیزی سے یکجا ہوتا ہے۔ فیچر اسکیلنگ کا اطلاق کرنا بھی ضروری ہے اگر ریگولرائزیشن کو لاس فنکشن کے حصے کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے (تاکہ کوفیشنٹس کو مناسب طریقے سے سزا دی جائے)۔ ری اسکیلنگ کے طریقے (منی میکس نارملائزیشن) جسے منی میکس اسکیلنگ یا منی میکس نارملائزیشن بھی کہا جاتا ہے، ری اسکیلنگ سب سے آسان طریقہ ہے اور یہ [0، 1] یا [−1، 1] میں رینج کو اسکیل کرنے کے لیے خصوصیات کی رینج کو ری اسکیل کرنے پر مشتمل ہوتا ہے۔ ہدف کی حد کا انتخاب ڈیٹا کی نوعیت پر منحصر ہے۔ [0,1] کے کم از کم زیادہ سے زیادہ کے لیے عمومی فارمولا اس طرح دیا گیا ہے: جہاں ایک اصل قدر ہے، معمول کی قدر ہے۔ مثال کے طور پر، فرض کریں کہ ہمارے پاس طلباء کے وزن کا ڈیٹا ہے، اور طلباء کا وزن [160 پاؤنڈ، 200 پاؤنڈ] ہے۔ اس ڈیٹا کو دوبارہ حاصل کرنے کے لیے، ہم پہلے ہر طالب علم کے وزن سے 160 گھٹاتے ہیں اور نتیجہ کو 40 سے تقسیم کرتے ہیں (زیادہ سے زیادہ اور کم سے کم وزن کے درمیان فرق)۔ اقدار کے صوابدیدی سیٹ [a، b] کے درمیان رینج کو ری سیل کرنے کے لیے، فارمولا بن جاتا ہے: کم از کم زیادہ سے زیادہ اقدار کہاں ہیں۔ مین نارملائزیشن جہاں ایک اصل ویلیو ہے، نارملائزڈ ویلیو ہے، اس فیچر ویکٹر کا اوسط ہے۔ ذرائع نارملائزیشن کی ایک اور شکل ہے جو معیاری انحراف سے تقسیم ہوتی ہے جسے معیاری کاری بھی کہا جاتا ہے۔ معیاری کاری (زیڈ اسکور نارملائزیشن) مشین لرننگ میں، ہم مختلف قسم کے ڈیٹا کو سنبھال سکتے ہیں، جیسے۔ تصویری ڈیٹا کے لیے آڈیو سگنلز اور پکسل ویلیوز، اور اس ڈیٹا میں متعدد جہتیں شامل ہو سکتی ہیں۔ فیچر اسٹینڈرڈائزیشن ڈیٹا میں ہر خصوصیت کی اقدار کو صفر کا مطلب (جب عدد میں اوسط کو گھٹاتے ہیں) اور یونٹ-تغیر بناتی ہے۔ یہ طریقہ بہت سے مشین لرننگ الگورتھم (مثال کے طور پر، سپورٹ ویکٹر مشینیں، لاجسٹک ریگریشن، اور مصنوعی نیورل نیٹ ورک) میں معمول کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔ حساب کا عمومی طریقہ ہر خصوصیت کے لیے تقسیم کے اوسط اور معیاری انحراف کا تعین کرنا ہے۔ اگلا ہم ہر خصوصیت سے اوسط کو گھٹاتے ہیں۔ پھر ہم ہر خصوصیت کی اقدار (اوسط پہلے ہی گھٹا دیا گیا ہے) کو اس کے معیاری انحراف سے تقسیم کرتے ہیں۔ اصل فیچر ویکٹر کہاں ہے، اس فیچر ویکٹر کا اوسط ہے، اور اس کا معیاری انحراف ہے۔ یونٹ کی لمبائی تک اسکیلنگ ایک اور آپشن جو مشین لرننگ میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے وہ ہے فیچر ویکٹر کے اجزاء کو اس طرح اسکیل کرنا کہ مکمل ویکٹر کی لمبائی ایک ہو۔ عام طور پر اس کا مطلب ہر جزو کو ویکٹر کی یوکلڈین لمبائی سے تقسیم کرنا ہے: کچھ ایپلی کیشنز میں (مثال کے طور پر ہسٹوگرام کی خصوصیات) فیچر ویکٹر کے ایل 1 معیار (یعنی ٹیکسی کیب جیومیٹری) کا استعمال کرنا زیادہ عملی ہو سکتا ہے۔ یہ خاص طور پر اہم ہے اگر سیکھنے کے درج ذیل مراحل میں اسکیلر میٹرک کو فاصلے کی پیمائش کے طور پر استعمال کیا جائے۔ نوٹ کریں کہ یہ صرف کام کرتا ہے۔ اسٹوچسٹک گریڈینٹ ڈیسنٹ میں، فیچر اسکیلنگ بعض اوقات الگورتھم کی کنورجنس سپیڈ کو بہتر بنا سکتی ہے۔ سپورٹ ویکٹر مشینوں میں، یہ سپورٹ ویکٹر تلاش کرنے کے وقت کو کم کر سکتا ہے۔ نوٹ کریں کہ فیچر اسکیلنگ ایس وی ایم کے نتائج کو تبدیل کرتی ہے۔ مزید دیکھیں نارملائزیشن (شماریات) معیاری اسکور ایف ایم ایل ایل آر، فیچر اسپیس زیادہ سے زیادہ امکانات لکیری ریگریشن حوالہ جات مزید پڑھنا بیرونی لنکس اینڈریو این جی کا فیچر اسکیلنگ مشین لرننگ شماریاتی ڈیٹا ٹرانسفارمیشن پر لیکچر