Multifactor dimensionality reduction
ملٹی فیکٹر طول و عرض میں کمی (ایم ڈی آر) ایک شماریاتی نقطہ نظر ہے، جو مشین لرننگ خودکار طریقوں میں بھی استعمال ہوتا ہے، صفات یا آزاد متغیرات کے امتزاج کا پتہ لگانے اور ان کی خصوصیت کے لیے جو انحصار یا کلاس متغیر کو متاثر کرنے کے لیے تعامل کرتے ہیں۔ ایم ڈی آر کو خاص طور پر مجرد متغیرات کے درمیان غیر اضافی تعاملات کی نشاندہی کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا جو بائنری نتائج کو متاثر کرتے ہیں اور اسے لاجسٹک ریگریشن جیسے روایتی شماریاتی طریقوں کا غیر پیرامیٹرک اور ماڈل فری متبادل سمجھا جاتا ہے۔ ایم ڈی آر طریقہ کار کی بنیاد ایک تعمیری انڈکشن یا فیچر انجینئرنگ الگورتھم ہے جو دو یا زیادہ متغیرات یا صفات کو ایک ہی خاصیت میں تبدیل کرتا ہے۔ نئی خاصیت کی تعمیر کا یہ عمل ڈیٹا کی نمائندگی کی جگہ کو تبدیل کرتا ہے۔ حتمی مقصد ایک ایسی نمائندگی بنانا یا دریافت کرنا ہے جو صفات کے درمیان غیر لکیری یا غیر اضافی تعاملات کا پتہ لگانے میں سہولت فراہم کرے جیسے کہ کلاس متغیر کی پیش گوئی کو ڈیٹا کی اصل نمائندگی کے مقابلے میں بہتر بنایا جائے۔ مثالی مثال خصوصی OR (XOR) فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے درج ذیل سادہ مثال پر غور کریں۔ ایکس او آر ایک منطقی آپریٹر ہے جو عام طور پر ڈیٹا مائننگ اور مشین لرننگ میں ایک فنکشن کی مثال کے طور پر استعمال ہوتا ہے جو لکیری طور پر الگ نہیں ہوتا ہے۔ نیچے دیا گیا جدول ایک سادہ ڈیٹا سیٹ کی نمائندگی کرتا ہے جہاں صفات (X1 اور X2) اور کلاس متغیر (Y) کے درمیان تعلق کو XOR فنکشن کے ذریعے اس طرح بیان کیا جاتا ہے کہ Y = X1 XOR X2۔ ٹیبل 1 ایک مشین لرننگ الگورتھم کو X1 اور X2 کے بارے میں معلومات کا استعمال کرتے ہوئے Y کی درست پیش گوئی کرنے کے لیے XOR فنکشن کو دریافت کرنے یا اس کا تخمینہ لگانے کی ضرورت ہوگی۔ ایک متبادل حکمت عملی یہ ہوگی کہ پیش گوئی کرنے والے ماڈلنگ کو آسان بنانے کے لیے پہلے تعمیری انڈکشن کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی نمائندگی کو تبدیل کیا جائے۔ ایم ڈی آر الگورتھم ڈیٹا (ایکس 1 اور ایکس 2) کی نمائندگی کو درج ذیل طریقے سے تبدیل کرے گا۔ ایم ڈی آر دو صفات کو منتخب کرنے سے شروع ہوتا ہے۔ اس سادہ سی مثال میں X1 اور X2 کو منتخب کیا گیا ہے۔ X1 اور X2 کے لیے اقدار کے ہر امتزاج کا جائزہ لیا جاتا ہے اور Y = 1 اور/یا Y = 0 کی تعداد شمار کی جاتی ہے۔ اس سادہ سی مثال میں، X1 = 0 اور X2 = 0 کے امتزاج کے لیے Y = 1 صفر بار ہوتا ہے اور Y = 0 ایک بار ہوتا ہے۔ ایم ڈی آر کے ساتھ، ان گنتی کے تناسب کا حساب لگایا جاتا ہے اور ایک مقررہ حد سے موازنہ کیا جاتا ہے۔ یہاں گنتی کا تناسب 0/1 ہے جو ہماری مقررہ حد 1 سے کم ہے۔ چونکہ 0/1 <1 ہم ایک نئی خاصیت (Z) کو 0 کے طور پر انکوڈ کرتے ہیں۔ جب تناسب ایک سے زیادہ ہوتا ہے تو ہم Z کو 1 کے طور پر انکوڈ کرتے ہیں۔ یہ عمل X1 اور X2 کے لیے اقدار کے تمام منفرد امتزاج کے لیے دہرایا جاتا ہے۔ ٹیبل 2 ڈیٹا کی ہماری نئی تبدیلی کی وضاحت کرتا ہے۔ ٹیبل 2 مشین لرننگ الگورتھم کو اب ایک اچھا پیشن گوئی فنکشن تلاش کرنے کے لیے بہت کم کام کرنا ہے۔ درحقیقت، اس بہت ہی آسان مثال میں، فنکشن Y = Z کی درجہ بندی کی درستگی 1 ہے۔ ایم ڈی آر جیسے تعمیری انڈکشن طریقوں کی ایک اچھی خصوصیت ڈیٹا کی نئی نمائندگی کا تجزیہ کرنے کے لیے کسی بھی ڈیٹا مائننگ یا مشین لرننگ طریقہ کو استعمال کرنے کی صلاحیت ہے۔ فیصلہ کے درخت، عصبی نیٹ ورک، یا بے وقوف بائز درجہ بندی کو ماڈل کے معیار کے اقدامات جیسے متوازن درستگی اور باہمی معلومات کے ساتھ مل کر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایم ڈی آر کے ساتھ مشین لرننگ جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے، ایم ڈی آر میں بنیادی تعمیری انڈکشن الگورتھم بہت آسان ہے۔ تاہم، حقیقی ڈیٹا سے کان کنی کے نمونوں کے لیے اس کا نفاذ کمپیوٹیشنل طور پر پیچیدہ ہو سکتا ہے۔ کسی بھی مشین لرننگ الگورتھم کی طرح ہمیشہ اوورفٹنگ کے بارے میں تشویش رہتی ہے۔ یعنی مشین لرننگ الگورتھم مکمل طور پر بے ترتیب ڈیٹا میں نمونوں کو تلاش کرنے میں اچھے ہوتے ہیں۔ یہ تعین کرنا اکثر مشکل ہوتا ہے کہ آیا رپورٹ شدہ نمونہ ایک اہم اشارہ ہے یا محض موقع۔ ایک نقطہ نظر یہ ہے کہ کراس ویلڈیشن جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے آزاد ڈیٹا سیٹوں میں ماڈل کی عمومییت کا اندازہ لگایا جائے۔ بے ترتیب ڈیٹا کو بیان کرنے والے ماڈل عام طور پر عام نہیں ہوتے ہیں۔ ایک اور طریقہ یہ ہے کہ اعداد و شمار کی بہت سی بے ترتیب تغیرات پیدا کی جائیں تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ ڈیٹا مائننگ الگورتھم کو زیادہ فٹ ہونے کا موقع ملنے پر کیا ملتا ہے۔ ترتیب کی جانچ سے نتیجہ کے لیے تجرباتی پی-ویلیو پیدا کرنا ممکن ہو جاتا ہے۔ آزاد ڈیٹا میں نقل بھی ایم ڈی آر ماڈل کے لیے ثبوت فراہم کر سکتی ہے لیکن ڈیٹا سیٹوں میں فرق کے لیے حساس ہو سکتی ہے۔ ان تمام طریقوں کو ایم ڈی آر ماڈلز کے انتخاب اور تشخیص کے لیے مفید ثابت کیا گیا ہے۔ مشین لرننگ کی مشق میں ایک اہم قدم تشریح ہے۔ ایم ڈی آر کے ساتھ کئی طریقوں کا استعمال کیا گیا ہے جن میں اینٹروپی تجزیہ اور راستے کا تجزیہ شامل ہیں۔ جین-جین تعاملات کو ماڈل بنانے کے لیے ایم ڈی آر کے استعمال کے لیے تجاویز اور طریقوں کا جائزہ لیا گیا ہے۔ ایم ڈی آر میں توسیع ایم ڈی آر میں متعدد توسیع متعارف کرائی گئی ہیں۔ ان میں خاندان پر مبنی طریقے، مبہم طریقے، متغیر ایڈجسٹمنٹ، مشکلات کا تناسب، رسک اسکور، بقا کے طریقے، مضبوط طریقے، مقداری خصلتوں کے طریقے، اور بہت سے دوسرے شامل ہیں۔ ایم ڈی آر ایم ڈی آر کی ایپلی کیشنز زیادہ تر عام انسانی بیماریوں جیسے ایٹریل فائبرلیشن، آٹزم، مثانے کے کینسر، چھاتی کے کینسر، قلبی بیماری، ہائی بلڈ پریشر، موٹاپا، پینکریٹک کینسر، پروسٹیٹ کینسر اور تپ دق کے جینیاتی مطالعات میں جین جین کے تعاملات یا ایپسٹاسس کا پتہ لگانے کے لیے استعمال کی گئی ہیں۔ اس کا اطلاق دیگر بائیو میڈیکل مسائل جیسے فارماکولوجی کے نتائج کے جینیاتی تجزیے پر بھی کیا گیا ہے۔ ایک مرکزی چیلنج ایم ڈی آر کو بڑے ڈیٹا جیسے کہ جینوم وائڈ ایسوسی ایشن اسٹڈیز (جی ڈبلیو اے ایس) تک بڑھانا ہے۔ کئی طریقے استعمال کیے گئے ہیں۔ ایک طریقہ یہ ہے کہ ایم ڈی آر تجزیہ سے پہلے خصوصیات کو فلٹر کیا جائے۔ یہ بائیو فلٹر جیسے ٹولز کے ذریعے حیاتیاتی علم کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے۔ یہ ریلیف ایف جیسے کمپیوٹیشنل ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے بھی کیا جا سکتا ہے۔ ایک اور طریقہ یہ ہے کہ فیچر کے امتزاج کی تلاش کی جگہ کو تلاش کرنے کے لیے جینیاتی پروگرامنگ جیسے اسٹاکسٹک سرچ الگورتھم کا استعمال کیا جائے۔ ایک اور نقطہ نظر اعلی کارکردگی والے کمپیوٹنگ کا استعمال کرتے ہوئے بروٹ فورس سرچ ہے۔ نفاذ www.epistasis.org ایک اوپن سورس اور آزادانہ طور پر دستیاب MDR سافٹ ویئر پیکیج فراہم کرتا ہے۔ ایم ڈی آر کے لیے ایک آر پیکج۔ ایک سکلیرن ہم آہنگ ازگر کا نفاذ۔ ماڈل پر مبنی ایم ڈی آر کے لیے ایک آر پیکج۔ ویکا میں ایم ڈی آر۔ عام کردہ ایم ڈی آر۔ ڈیٹا مائننگ ڈائیمینشنلٹی ریڈکشن ایپسٹاسس فیچر انجینئرنگ مشین لرننگ ملٹی لینیر سب اسپیس لرننگ حوالہ جات مزید پڑھنے کے لیے مائیکلسکی، آر ایس، "پیٹرن ریکگنیشن ایز نالج گائیڈڈ کمپیوٹر انڈکشن"، ڈیپارٹمنٹ آف کمپیوٹر سائنس رپورٹس، نمبر۔ 927، یونیورسٹی آف الینوائے، اربانا، جون 1978۔ ڈیٹا مائننگ طول و عرض میں کمی درجہ بندی الگورتھم