ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ: ಆಯಾಮದ ಕಡಿತಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಆಯಾಮಗಳಿಂದ ಕೂಡಿರುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಹೊಂದಿರುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಎಂದು ತೋರಬಹುದಾದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿದ ಗಣನಾ ವೆಚ್ಚ, ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆಯ ಇಳಿಕೆಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸ್ತುತ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅದರ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳು, ಅವುಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ವಿವರವಾದ ನೋಟವಿದೆ:

• ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆ: ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಅಥವಾ ಅನಗತ್ಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ, ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಗದ್ದಲವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಅತ್ಯಂತ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಕಡಿತ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಣದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ಅಪಾಯವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ವೇಗದ ತರಬೇತಿ ಸಮಯ: ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿದ ಫೀಚರ್ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಕಡಿಮೆ ಗಣನಾ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆ: ಕಡಿಮೆ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾದೊಳಗಿನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸಿನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಣೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
• ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಕಡಿತ: ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸ್ಥಳ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಬಹುದು.

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳ ವಿಧಗಳು

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು:

1. ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿಧಾನಗಳು

ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿಧಾನಗಳು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅವು ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಗ್ರ ಶ್ರೇಣಿಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿಧಾನಗಳು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದಕ್ಷವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯ ಮೊದಲು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿಧಾನಗಳು:

• ಮಾಹಿತಿ ಗಳಿಕೆ (Information Gain): ಒಂದು ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ ನಂತರ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್ ಬಗ್ಗೆ ಎಂಟ್ರೊಪಿ ಅಥವಾ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಕಡಿತವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ ಗಳಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತ ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕೈ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆ (Chi-Square Test): ಒಂದು ಫೀಚರ್ ಮತ್ತು ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್ ನಡುವಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೈ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ANOVA (ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಆಫ್ ವೇರಿಯನ್ಸ್): ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಂಪುಗಳ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆ. ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ, ANOVA ವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫೀಚರ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
• ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮಿತಿ (Variance Threshold): ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಥಿರ ಅಥವಾ ಬಹುತೇಕ ಸ್ಥಿರ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸರಳ ಆದರೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
• ಸಹಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕ (Correlation Coefficient): ಎರಡು ಫೀಚರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಅಥವಾ ಒಂದು ಫೀಚರ್ ಮತ್ತು ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್ ನಡುವಿನ ರೇಖೀಯ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಹಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಹಸಂಬಂಧವು ಕಾರಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಪರಸ್ಪರ ಹೆಚ್ಚು ಸಹಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರಿಂದ ಬಹುಸಂಬಂಧವನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಗಳಿಕೆ

ಒಂದು ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಕಂಪನಿಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ವಯಸ್ಸು, ಒಪ್ಪಂದದ ಅವಧಿ, ಮಾಸಿಕ ಶುಲ್ಕಗಳು, ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಮಾಹಿತಿ ಗಳಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಯಾವ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಪ್ಪಂದದ ಅವಧಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ ಗಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರು ಚರ್ನ್ ಆಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಂತರ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿತ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

2. ವ್ರ್ಯಾಪರ್ ವಿಧಾನಗಳು

ವ್ರ್ಯಾಪರ್ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರತಿ ಉಪವಿಭಾಗದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅವು ಫೀಚರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ವ್ರ್ಯಾಪರ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿವೆ ಆದರೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ರ್ಯಾಪರ್ ವಿಧಾನಗಳು:

• ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಆಯ್ಕೆ (Forward Selection): ಖಾಲಿ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಲುಗಡೆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬ್ಯಾಕ್‌ವರ್ಡ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ (Backward Elimination): ಎಲ್ಲಾ ಫೀಚರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಲುಗಡೆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಭರವಸೆಯ ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
• ರಿಕರ್ಸಿವ್ ಫೀಚರ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ (RFE): ಮಾದರಿಯ ಗುಣಾಂಕಗಳು ಅಥವಾ ಫೀಚರ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಯಸಿದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.
• ಸೀಕ್ವೆನ್ಷಿಯಲ್ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ (SFS): ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್‌ವರ್ಡ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಎರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟು. ಇದು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ರಿಕರ್ಸಿವ್ ಫೀಚರ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್

ಒಂದು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಾಲ ಅರ್ಜಿದಾರರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಅರ್ಜಿದಾರರ ಹಣಕಾಸು ಇತಿಹಾಸ, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಮತ್ತು ಸಾಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ RFE ಬಳಸಿ, ಅವರು ಮಾದರಿಯ ಗುಣಾಂಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

3. ಎಂಬೆಡೆಡ್ ವಿಧಾನಗಳು

ಎಂಬೆಡೆಡ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಎಂಬೆಡೆಡ್ ವಿಧಾನಗಳು ಗಣನಾತ್ಮಕ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ನಡುವೆ ಉತ್ತಮ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ವಿಧಾನಗಳು:

• LASSO (ಲೀಸ್ಟ್ ಅಬ್ಸಲ್ಯೂಟ್ ಶ್ರಿಂಕೇಜ್ ಅಂಡ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ಆಪರೇಟರ್): ಮಾದರಿಯ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಗೆ ದಂಡದ ಪದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಒಂದು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ ತಂತ್ರ, ಕೆಲವು ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಶೂನ್ಯ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• ರಿಡ್ಜ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: LASSO ದಂತೆಯೇ, ರಿಡ್ಜ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಯ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಗೆ ದಂಡದ ಪದವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಬದಲು, ಅದು ಅವುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು: ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಗಳು ಮತ್ತು ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರತಿ ಫೀಚರ್ ಟ್ರೀ ನೋಡ್‌ಗಳ ಅಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಎಷ್ಟು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫೀಚರ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾದವುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ LASSO ರಿಗ್ರೆಷನ್

ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಜೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು (ಜೀನ್‌ಗಳು) ಮತ್ತು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. LASSO ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸ್ತುತ ಜೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಲವಾರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ:

• ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ಫೀಚರ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್: ದೂರ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ನಿಯಮಿತೀಕರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದಂತಹ ಕೆಲವು ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳು ಫೀಚರ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡೈಸೇಶನ್ (Z-ಸ್ಕೋರ್ ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್) ಮತ್ತು ಮಿನ್-ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಸೇರಿವೆ.
• ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ, ಪ್ರೆಸಿಷನ್, ರೀಕಾಲ್, F1-ಸ್ಕೋರ್, ಮತ್ತು AUC ಸೇರಿವೆ. ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ (MSE), ರೂಟ್ ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ (RMSE), ಮತ್ತು R-ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಸೇರಿವೆ.
• ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್: ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಕಾಣದ ಡೇಟಾಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹು ಫೋಲ್ಡ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಫೋಲ್ಡ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನ: ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾದೊಳಗಿನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಗಣನಾ ವೆಚ್ಚ: ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳ ಗಣನಾ ವೆಚ್ಚವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ದಕ್ಷವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ವ್ರ್ಯಾಪರ್ ವಿಧಾನಗಳು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ. ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ ಗಣನಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
• ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫೀಚರ್ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿವಿಧ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.

ಸುಧಾರಿತ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳು

ಫಿಲ್ಟರ್, ವ್ರ್ಯಾಪರ್, ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಭೂತ ವರ್ಗಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ಹಲವಾರು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ:

• ನಿಯಮಿತೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳು (L1 ಮತ್ತು L2): LASSO (L1 ನಿಯಮಿತೀಕರಣ) ಮತ್ತು ರಿಡ್ಜ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ (L2 ನಿಯಮಿತೀಕರಣ) ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಫೀಚರ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯದ ಕಡೆಗೆ ಕುಗ್ಗಿಸುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. L1 ನಿಯಮಿತೀಕರಣವು ಸ್ಪಾರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (ಅನೇಕ ಶೂನ್ಯ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು) ಕಾರಣವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು, ಇದು ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಟ್ರೀ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು (ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್): ಟ್ರೀ-ಆಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಫೀಚರ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಟ್ರೀ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
• ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು: ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಅವು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತವೆ, ತೃಪ್ತಿದಾಯಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವವರೆಗೆ ಫೀಚರ್ ಉಪವಿಭಾಗಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸುತ್ತವೆ.
• ಸೀಕ್ವೆನ್ಷಿಯಲ್ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ (SFS): SFS ಒಂದು ದುರಾಸೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲಿನ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಸೀಕ್ವೆನ್ಷಿಯಲ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ (SFS) ಮತ್ತು ಸೀಕ್ವೆನ್ಷಿಯಲ್ ಬ್ಯಾಕ್‌ವರ್ಡ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ (SBS) ನಂತಹ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಫೀಚರ್ ಉಪವಿಭಾಗ ಆಯ್ಕೆಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
• ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಫೀಚರ್ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ: ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅಟೆನ್ಷನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಯರ್-ವೈಸ್ ರೆಲೆವೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ (LRP) ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.

ಫೀಚರ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ vs. ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಫೀಚರ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಎರಡೂ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ಮೂಲ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಫೀಚರ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಮೂಲ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಫೀಚರ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು:

• ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (PCA): ಮೂಲ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಒಂದು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ತಂತ್ರ, ಇದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.
• ಲೀನಿಯರ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (LDA): ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ತಂತ್ರ.
• ನಾನ್-ನೆಗೆಟಿವ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ (NMF): ಒಂದು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಒಂದು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ತಂತ್ರ, ಇದು ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.

ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು:

• ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ: ಮೂಲ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಫೀಚರ್ ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
• ಫೀಚರ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ಮೂಲ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಫೀಚರ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಫೀಚರ್ ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳು

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

• ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ರೋಗ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಮುನ್ನರಿವುಗಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಜೈವಿಕ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಔಷಧಿಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಆನುವಂಶಿಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು.
• ಹಣಕಾಸು: ಪ್ರಮುಖ ಹಣಕಾಸು ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು. ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೋಸದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
• ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್: ಸಂಬಂಧಿತ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಗುರಿ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು.
• ತಯಾರಿಕೆ: ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪನ್ನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು. ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂವೇದಕ ಓದುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು.
• ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ: ಸಂಬಂಧಿತ ಹವಾಮಾನ ಮತ್ತು ಮಾಲಿನ್ಯ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಾಯು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು. ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಸರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಒಂದು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಮೋಸದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಅವರು ಪ್ರತಿ ವಹಿವಾಟಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ಥಳ, IP ವಿಳಾಸ, ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ, ಪಾವತಿ ವಿಧಾನ, ಮತ್ತು ಆರ್ಡರ್ ಮೊತ್ತದಂತಹ ವಿವಿಧ ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಅವರು ವಂಚನೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಖರೀದಿ ಮಾದರಿಗಳು, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಅಥವಾ ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ವಿಳಾಸಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸಂಗತತೆಗಳು. ಈ ಪ್ರಮುಖ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಯು ತಮ್ಮ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಪಾಸಿಟಿವ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯ

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಹೊಸ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫೀಚರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವವುಗಳಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಸ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ.
• ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ: ಫೀಚರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸ್ತುತ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
• ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI (XAI): ಕೆಲವು ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನ್ಯಾಯಯುತ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು XAI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
• ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫೀಚರ್ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಬಹುಮಾನ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದ್ದು, ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆ, ಕಡಿಮೆ ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್, ವೇಗದ ತರಬೇತಿ ಸಮಯ, ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳು, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು, ಮತ್ತು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಗುರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಕೀಲಿಯಾಗಬಹುದು.