ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು, ಅದರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳವರೆಗೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೂ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕಸ್ಟಮ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳಿವೆ. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ, ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ. ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ನಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕೆ ರಚಿಸಬೇಕು?
ಅನುಷ್ಠಾನದ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ಏಕೆ ರಚಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ:
- ನವೀನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ: ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಪ್ರತಿ ಸಂಭವನೀಯ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
- ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಬಹುದು. ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಅಥವಾ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ.
- ಬಾಹ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ: ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಇತರ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ನೀವು ಬಯಸಬಹುದು. ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ಈ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನ API ನಡುವೆ ಸೇತುವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
- ಕೋಡ್ ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗೆ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಅದನ್ನು ವಿವಿಧ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ: ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಅದರ ಮೂಲದಲ್ಲಿ, ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಒಂದು ಪೈಥಾನ್ ಕ್ಲಾಸ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು fit ಮತ್ತು predict ವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ transform ಅಥವಾ fit_transform ನಂತಹ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು) ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ರೀತಿಯ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳಿವೆ:
- ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು: ಈ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದು ಸ್ವರೂಪದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ
StandardScaler,PCA, ಮತ್ತುOneHotEncoderಸೇರಿವೆ. ಇವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿfitಮತ್ತುtransformವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. - ಮಾದರಿಗಳು (ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್‌ಗಳು): ಈ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ
LinearRegression,DecisionTreeClassifier, ಮತ್ತುKMeansಸೇರಿವೆ. ಇವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿfitಮತ್ತುpredictವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಎರಡೂ ರೀತಿಯ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ API ಅನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಯಿಸಿ ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಸರಳ ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ನ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ. ಈ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಅಂಶದಿಂದ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ `StandardScaler` ಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಂಶವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
import numpy as np
class FeatureScaler(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, factor=1.0):
self.factor = factor
def fit(self, X, y=None):
# No fitting needed for this transformer
return self
def transform(self, X):
return X * self.factor
ಕೋಡ್‌ನ ವಿವರ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ಅನುವಂಶಿಕತೆ (Inheritance): ನಾವು
BaseEstimatorಮತ್ತುTransformerMixinನಿಂದ ಅನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ.BaseEstimatorget_paramsಮತ್ತುset_paramsನಂತಹ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆTransformerMixinfit_transformನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ (ಇದುfitಅನ್ನು ಕರೆದು ನಂತರtransformಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ). __init__: ಇದು ಕನ್‌ಸ್ಟ್ರಕ್ಟರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಂಶವನ್ನು ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನುself.factorಗುಣಲಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕನ್‌ಸ್ಟ್ರಕ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ.fit: ಡೇಟಾಗೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಡೇಟಾದಿಂದ ಏನನ್ನೂ ಕಲಿಯಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಸರಳವಾಗಿselfಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತೇವೆ.yಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ API ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಇದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.transform: ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಂಶದಿಂದ ಗುಣಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಈಗ ನೋಡೋಣ:
# Example Usage
from sklearn.pipeline import Pipeline
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# Create a FeatureScaler with a factor of 2
scaler = FeatureScaler(factor=2.0)
# Transform the data
X_transformed = scaler.transform(X)
print(X_transformed)
# Output:
# [[ 2. 4.]
# [ 6. 8.]
# [10. 12.]]
# Using in a pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', FeatureScaler(factor=3.0))])
X_transformed_pipeline = pipe.fit_transform(X)
print(X_transformed_pipeline)
# Output:
# [[ 3. 6.]
# [ 9. 12.]
# [15. 18.]]
ಒಂದು ಸರಳ ಕಸ್ಟಮ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್) ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಮುಂದೆ, ಒಂದು ಸರಳ ಕಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸೋಣ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಎಲ್ಲಾ ಭವಿಷ್ಯದ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಇದು ಕಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್‌ನ ಮೂಲ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
from sklearn.base import BaseEstimator, RegressorMixin
import numpy as np
class MeanPredictor(BaseEstimator, RegressorMixin):
def __init__(self):
self.mean_ = None
def fit(self, X, y):
self.mean_ = np.mean(y)
return self
def predict(self, X):
return np.full(X.shape[0], self.mean_)
ಕೋಡ್‌ನ ವಿವರ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ಅನುವಂಶಿಕತೆ (Inheritance): ನಾವು
BaseEstimatorಮತ್ತುRegressorMixinನಿಂದ ಅನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ.RegressorMixinರಿಗ್ರೆಷನ್-ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ (ಆದರೂ ನಾವು ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ). __init__: ನಾವುself.mean_ಅನ್ನುNoneಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಅಳವಡಿಕೆಯ ನಂತರ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ನ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.fit: ಈ ವಿಧಾನವು ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್yನ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನುself.mean_ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.predict: ಈ ವಿಧಾನವು ಇನ್‌ಪುಟ್Xನಷ್ಟೇ ಉದ್ದದ ಅರೇಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಅಂಶವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಸರಾಸರಿಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ಕಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಈಗ ನೋಡೋಣ:
# Example Usage
X = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([10, 20, 30])
# Create a MeanPredictor
predictor = MeanPredictor()
# Fit the model
predictor.fit(X, y)
# Predict on new data
X_new = np.array([[4], [5], [6]])
y_pred = predictor.predict(X_new)
print(y_pred)
# Output:
# [20. 20. 20.]
ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಿಳಿವಳಿಕೆ ನೀಡುವ ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪಾಸಣೆಗಳ ಸಮೂಹದ ವಿರುದ್ಧ ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನೀವು sklearn.utils.estimator_checks ನಿಂದ check_estimator ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಮೊದಲು, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಲು FeatureScaler ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸೋಣ:
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.utils import validation
class FeatureScaler(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, factor=1.0):
self.factor = factor
def fit(self, X, y=None):
# Validate the input
self.factor = validation.check_scalar(
self.factor,
'factor',
target_type=float,
min_val=0.0,
include_boundaries=True
)
return self
def transform(self, X):
validation.check_is_fitted(self)
X = validation.check_array(X)
return X * self.factor
ನಾವು ಏನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:
validation.check_scalar:factorಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ 0 ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ಲೋಟ್ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಾವುfitವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.validation.check_is_fitted: ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೊದಲು ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು `transform` ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.validation.check_array: ಇನ್‌ಪುಟ್ `X` ಮಾನ್ಯವಾದ ಅರೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಾವು ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಈಗ, ನಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು check_estimator ಅನ್ನು ಬಳಸೋಣ:
from sklearn.utils.estimator_checks import check_estimator
# Perform checks
check_estimator(FeatureScaler)
ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿದ್ದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಪ್ಪಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ವಿಧಾನಗಳು), check_estimator ದೋಷವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ API ಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
GridSearchCV ನೊಂದಿಗೆ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದರೆ, ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು GridSearchCV ಮತ್ತು RandomizedSearchCV ನಂತಹ ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು, ಅದರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದವು ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. BaseEstimator ಕ್ಲಾಸ್‌ಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
FeatureScaler ನೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸೋಣ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಾವು GridSearchCV ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ:
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
import numpy as np
# Create a pipeline with the FeatureScaler
pipe = Pipeline([('scaler', FeatureScaler())])
# Define the parameter grid
param_grid = {'scaler__factor': [0.5, 1.0, 1.5, 2.0]}
# Create a GridSearchCV object
grid_search = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=3, scoring='r2') # Using R^2 as an example scoring metric.
# Generate some sample data
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# Fit the grid search
grid_search.fit(X, y)
# Print the best parameters and score
print("Best parameters:", grid_search.best_params_)
print("Best score:", grid_search.best_score_)
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಹುಡುಕಲು factor ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. GridSearchCV ನಂತರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಪ್ರತಿ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಹಂತದೊಳಗಿನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು `scaler__factor` ಹೆಸರಿಸುವ ಸಂಪ್ರದಾಯವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು: ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು fit ಮತ್ತು transform ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ತರ್ಕವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಇಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಮಧ್ಯಮವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ:
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
import numpy as np
class MedianImputer(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self):
self.median_ = None
def fit(self, X, y=None):
# Calculate the median for each column
self.median_ = np.nanmedian(X, axis=0)
return self
def transform(self, X):
# Impute missing values with the median
X_imputed = np.where(np.isnan(X), self.median_, X)
return X_imputed
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, fit ವಿಧಾನವು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (np.nan) ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್‌ಗೆ ಮಧ್ಯಮವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. transform ವಿಧಾನವು ನಂತರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಗುಣವಾದ ಮಧ್ಯಮದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕೆಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:
# Example Usage
X = np.array([[1, 2, np.nan], [3, np.nan, 5], [np.nan, 4, 6]])
# Create a MedianImputer
imputer = MedianImputer()
# Fit the imputer
imputer.fit(X)
# Transform the data
X_imputed = imputer.transform(X)
print(X_imputed)
# Output:
# [[1. 2. 5.5]
# [3. 4. 5. ]
# [2. 4. 6. ]]
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:
- ಸಮಯ ಶ್ರೇಣಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ರೋಲಿಂಗ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಲ್ಯಾಗ್ಡ್ ಮೌಲ್ಯಗಳಂತಹ ಸಮಯ ಶ್ರೇಣಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳ ಚಲಿಸುವ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ನೀವು ರಚಿಸಬಹುದು. ಈ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ವಿಂಡೋ ಗಾತ್ರವು `GridSearchCV` ನಿಂದ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಗಿರಬಹುದು.
- ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP): ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಠ್ಯ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ನೀವು ರಚಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಷೆ ಅಥವಾ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಟೆಮ್ಮರ್ ಅಥವಾ ಲೆಮ್ಮಟೈಸರ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ನಲ್ಲಿ NLTK ಅಥವಾ spaCy ನಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀವು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.
- ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಅಂಚು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಬಹುದು. ಇದು OpenCV ಅಥವಾ scikit-image ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೆಡ್ಡೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ಹೊಳಪು ಮತ್ತು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು: ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್‌ನಂತಹ ಸಹಕಾರಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಇದು Surprise ಅಥವಾ implicit ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಲನಚಿತ್ರ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಹಿಂದಿನ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರ ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರ ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಭೂಸ್ಥಳೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸ್ಥಳ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಇದು ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಭೌಗೋಳಿಕ ಆಕಾರಗಳಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಲು ಹತ್ತಿರದ ಅಂಗಡಿ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಅಂತರವನ್ನು ನೀವು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು.
ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ದೃಢವಾದ, ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
BaseEstimatorಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ Mixin ನಿಂದ ಅನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯಿರಿ: ಇದು ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನ API ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.__init__,fit, ಮತ್ತುtransform(ಅಥವಾpredict) ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ: ಈ ವಿಧಾನಗಳು ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ.- ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಲಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು
sklearn.utils.validationಅನ್ನು ಬಳಸಿ. - ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ತರ್ಕವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ನ ಉದ್ದೇಶ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ NumPy/SciPy ಸಂಪ್ರದಾಯಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವ ಡಾಕ್‌ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪಾಸಣೆಗಳ ಸಮೂಹದ ವಿರುದ್ಧ ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು
sklearn.utils.estimator_checksಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಅಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. - ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ: ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನ ಕೋಡಿಂಗ್ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು API ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಡೆಕೊರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಸೂಕ್ತವಾದಾಗ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸಲು `typing-extensions` ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಂದ
@validate_argumentsನಂತಹ ಡೆಕೊರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರಿಂದ ಅದರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿರುವ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ದೃಢವಾದ, ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ನೀವು ನವೀನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವವುಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ದಾಖಲಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ API ಯ ಬಗ್ಗೆ ದೃಢವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೀವು ಕಸ್ಟಮ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಶುಭವಾಗಲಿ!