പൈത്തൺ സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ: അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സമഗ്ര ഗൈഡ്

മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ശക്തവും വ്യാപകവുമായ പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ് സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ. ഇതിൽ മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ ശേഖരം ഉണ്ടെങ്കിലും, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കേണ്ട സാഹചര്യങ്ങൾ ഉണ്ടാവാം. ഭാഗ്യവശാൽ, സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ ഫ്രെയിംവർക്ക് നൽകുന്നു, ഇത് നിങ്ങളുടെ അൽഗോരിതങ്ങളെ സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ ഇക്കോസിസ്റ്റവുമായി എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ്, കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയയിലൂടെ നിങ്ങളെ നയിക്കും - അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ മുതൽ നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വരെ. കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകളുടെ പ്രായോഗിക ഉപയോഗങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങളും നമ്മൾ പരിശോധിക്കുന്നതാണ്.

എന്തിന് കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കണം?

നിർമ്മാണ വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുൻപ്, എന്തിനാണ് കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കേണ്ടതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാം:

• പുതിയ അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ: സൈക്കിറ്റ്-ലേണിൽ എല്ലാ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും ലഭ്യമല്ല. നിങ്ങൾ ഒരു പുതിയ അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുകയോ ഒരു ഗവേഷണ പ്രബന്ധം നടപ്പിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുകയോ ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്റർ നിർമ്മിക്കുന്നത് നല്ലൊരു മാർഗമാണ്.
• നിലവിലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ: നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് നിലവിലുള്ള ഒരു സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ അൽഗോരിതം പരിഷ്കരിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിച്ചേക്കാം. കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിലവിലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളെ വികസിപ്പിക്കാനോ പൊരുത്തപ്പെടുത്താനോ സഹായിക്കുന്നു.
• ബാഹ്യ ലൈബ്രറികളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ: സൈക്കിറ്റ്-ലേണുമായി നേരിട്ട് പൊരുത്തപ്പെടാത്ത മറ്റ് പൈത്തൺ ലൈബ്രറികളിൽ നിന്നുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിച്ചേക്കാം. കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ ഈ ലൈബ്രറികൾക്കും സൈക്കിറ്റ്-ലേണിന്റെ API-നും ഇടയിലുള്ള ഒരു പാലമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
• കോഡിന്റെ പുനരുപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ: നിങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം ഒരു കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് അത് വിവിധ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ എളുപ്പത്തിൽ പുനരുപയോഗിക്കാനും മറ്റുള്ളവരുമായി പങ്കിടാനും കഴിയും.
• പൈപ്പ്ലൈൻ സംയോജനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ: കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ സൈക്കിറ്റ്-ലേണിന്റെ പൈപ്പ്ലൈനുകളുമായി സുഗമമായി സംയോജിക്കുന്നു, ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ എസ്റ്റിമേറ്ററുകളുടെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാം

യഥാർത്ഥത്തിൽ, സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ എസ്റ്റിമേറ്റർ എന്നത് fit, predict എന്നീ മെത്തേഡുകൾ (ചിലപ്പോൾ transform അല്ലെങ്കിൽ fit_transform പോലുള്ള മറ്റ് മെത്തേഡുകളും) നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു പൈത്തൺ ക്ലാസ്സാണ്. ഈ മെത്തേഡുകൾ പരിശീലനത്തിലും പ്രവചനത്തിലും എസ്റ്റിമേറ്ററിന്റെ സ്വഭാവം നിർവചിക്കുന്നു. പ്രധാനമായും രണ്ട് തരം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ ഉണ്ട്:

• ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ: ഈ എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ ഡാറ്റയെ ഒരു ഫോർമാറ്റിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറ്റുന്നു. StandardScaler, PCA, OneHotEncoder എന്നിവ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. അവ സാധാരണയായി fit, transform മെത്തേഡുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു.
• മോഡലുകൾ (പ്രെഡിക്ടറുകൾ): ഈ എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു മോഡൽ പഠിക്കുകയും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ അത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. LinearRegression, DecisionTreeClassifier, KMeans എന്നിവ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. അവ സാധാരണയായി fit, predict മെത്തേഡുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു.

രണ്ട് തരം എസ്റ്റിമേറ്ററുകളും ഒരു പൊതു API പങ്കിടുന്നു, ഇത് പൈപ്പ്ലൈനുകളിലും മറ്റ് സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ ടൂളുകളിലും അവയെ പരസ്പരം മാറ്റിയുപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

ലളിതമായ ഒരു കസ്റ്റം ട്രാൻസ്ഫോർമർ നിർമ്മിക്കാം

ഒരു കസ്റ്റം ട്രാൻസ്ഫോർമറിന്റെ ലളിതമായ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം. ഈ ട്രാൻസ്ഫോർമർ ഓരോ ഫീച്ചറിനെയും ഒരു സ്ഥിരമായ ഫാക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് സ്കെയിൽ ചെയ്യും. ഈ ട്രാൻസ്ഫോർമർ `StandardScaler` ന് സമാനമാണ്, പക്ഷേ ലളിതവും ഒരു കസ്റ്റം സ്കെയിലിംഗ് ഫാക്ടർ വ്യക്തമാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതുമാണ്.

            
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

            

              
                Copy
              
            
          

കോഡിന്റെ വിശദീകരണം താഴെ നൽകുന്നു:

• ഇൻഹെറിറ്റൻസ്: നമ്മൾ BaseEstimator, TransformerMixin എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഇൻഹെറിറ്റ് ചെയ്യുന്നു. BaseEstimator, get_params, set_params പോലുള്ള അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ നൽകുന്നു. അതേസമയം TransformerMixin, fit_transform-ന്റെ ഡിഫോൾട്ട് ഇമ്പ്ലിമെൻ്റേഷൻ നൽകുന്നു (ഇത് fit-നെയും തുടർന്ന് transform-നെയും വിളിക്കുന്നു).
• __init__: ഇത് കൺസ്ട്രക്ടർ ആണ്. ഇത് സ്കെയിലിംഗ് ഫാക്ടറിനെ ഒരു ആർഗ്യുമെന്റായി എടുക്കുകയും അത് self.factor ആട്രിബ്യൂട്ടിൽ സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്ററിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ കൺസ്ട്രക്ടറിൽ നിർവചിക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്.
• fit: ഡാറ്റയിലേക്ക് ട്രാൻസ്ഫോർമറിനെ ഫിറ്റ് ചെയ്യാൻ ഈ മെത്തേഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒന്നും പഠിക്കേണ്ടതില്ല, അതിനാൽ നമ്മൾ self തിരികെ നൽകുന്നു. y ആർഗ്യുമെൻ്റ് സാധാരണയായി ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാറില്ല, പക്ഷേ സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ API-യുമായുള്ള അനുയോജ്യതയ്ക്ക് ഇത് ആവശ്യമാണ്.
• transform: ഡാറ്റയെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ ഈ മെത്തേഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. നമ്മൾ ഓരോ ഫീച്ചറിനെയും സ്കെയിലിംഗ് ഫാക്ടറുമായി ഗുണിക്കുന്നു.

ഇനി, ഈ കസ്റ്റം ട്രാൻസ്ഫോർമർ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് നോക്കാം:

            
# 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.]]

            

              
                Copy
              
            
          

ലളിതമായ ഒരു കസ്റ്റം മോഡൽ (പ്രെഡിക്ടർ) നിർമ്മിക്കാം

അടുത്തതായി, നമുക്കൊരു ലളിതമായ കസ്റ്റം മോഡൽ നിർമ്മിക്കാം. ഈ മോഡൽ ഭാവിയിലെ എല്ലാ പ്രവചനങ്ങൾക്കും പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ശരാശരി പ്രവചിക്കും. ഇത് അത്ര ഉപയോഗപ്രദമല്ലെങ്കിലും, ഒരു കസ്റ്റം പ്രെഡിക്ടറിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടന ഇത് വ്യക്തമാക്കുന്നു.

            
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_)

            

              
                Copy
              
            
          

കോഡിന്റെ വിശദീകരണം താഴെ നൽകുന്നു:

• ഇൻഹെറിറ്റൻസ്: നമ്മൾ BaseEstimator, RegressorMixin എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഇൻഹെറിറ്റ് ചെയ്യുന്നു. RegressorMixin റിഗ്രഷനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മെത്തേഡുകൾക്ക് ഡിഫോൾട്ട് ഇമ്പ്ലിമെൻ്റേഷനുകൾ നൽകുന്നു (ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ നമ്മൾ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലെങ്കിലും).
• __init__: നമ്മൾ self.mean_ എന്നതിനെ None ആയി സജ്ജീകരിക്കുന്നു. ഈ ആട്രിബ്യൂട്ട് ഫിറ്റിംഗിന് ശേഷം ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിളിന്റെ ശരാശരി സംഭരിക്കും.
• fit: ഈ മെത്തേഡ് ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിൾ y-യുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുകയും അത് self.mean_-ൽ സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• predict: ഈ മെത്തേഡ് ഇൻപുട്ട് X-ന്റെ അതേ നീളമുള്ള ഒരു അറേ നൽകുന്നു, ഓരോ എലമെന്റും സംഭരിച്ച ശരാശരിക്ക് തുല്യമായിരിക്കും.

ഇനി, ഈ കസ്റ്റം മോഡൽ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് നോക്കാം:

            
# 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.]

            

              
                Copy
              
            
          

പാരാമീറ്റർ വാലിഡേഷൻ നടപ്പിലാക്കൽ

നിങ്ങളുടെ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകളിലേക്ക് നൽകുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ സാധൂകരിക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഇത് അപ്രതീക്ഷിതമായ പെരുമാറ്റം തടയാനും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വിവരദായകമായ പിശക് സന്ദേശങ്ങൾ നൽകാനും സഹായിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്റർ സാധാരണ പരിശോധനകൾക്കെതിരെ സ്വയമേവ പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് sklearn.utils.estimator_checks-ൽ നിന്ന് check_estimator ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാം.

ആദ്യം, നമുക്ക് FeatureScaler-ൽ പാരാമീറ്റർ വാലിഡേഷൻ ഉൾപ്പെടുത്താം:

            
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

            

              
                Copy
              
            
          

ഇവിടെ നമ്മൾ ചേർത്തത്:

• validation.check_scalar: factor പാരാമീറ്റർ പൂജ്യത്തേക്കാൾ വലുതോ തുല്യമോ ആയ ഒരു ഫ്ലോട്ട് ആണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നമ്മൾ ഈ ഫംഗ്ഷൻ fit മെത്തേഡിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• validation.check_is_fitted: ഡാറ്റയെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിന് മുൻപ് എസ്റ്റിമേറ്റർ ഫിറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നമ്മൾ ഈ ഫംഗ്ഷൻ `transform` മെത്തേഡിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• validation.check_array: ഇൻപുട്ട് `X` ഒരു സാധുവായ അറേ ആണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നമ്മൾ ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഇനി, നമ്മുടെ എസ്റ്റിമേറ്റർ പരീക്ഷിക്കാൻ check_estimator ഉപയോഗിക്കാം:

            
from sklearn.utils.estimator_checks import check_estimator

# Perform checks
check_estimator(FeatureScaler)

            

              
                Copy
              
            
          

നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്ററിൽ എന്തെങ്കിലും പ്രശ്നങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, തെറ്റായ പാരാമീറ്റർ തരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ മെത്തേഡുകളുടെ അഭാവം), check_estimator ഒരു പിശക് കാണിക്കും. നിങ്ങളുടെ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ API-ക്ക് അനുസൃതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു ഉപകരണമാണിത്.

GridSearchCV ഉപയോഗിച്ച് ഹൈപ്പർപരാമീറ്ററുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ

കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്റെ പ്രധാന നേട്ടങ്ങളിലൊന്ന്, GridSearchCV, RandomizedSearchCV പോലുള്ള സൈക്കിറ്റ്-ലേണിന്റെ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ ട്യൂണിംഗ് ടൂളുകൾക്കൊപ്പം അവ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും എന്നതാണ്. ഈ ടൂളുകളുമായി നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്റർ അനുയോജ്യമാക്കുന്നതിന്, അതിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യാനും പരിഷ്കരിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കണം. `BaseEstimator` ക്ലാസ് ഉള്ളതുകൊണ്ട് ഇത് സാധാരണയായി സ്വയമേവ കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു.

FeatureScaler ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് ഇത് പ്രകടമാക്കാം. ഏറ്റവും മികച്ച സ്കെയിലിംഗ് ഫാക്ടർ കണ്ടെത്താൻ നമ്മൾ GridSearchCV ഉപയോഗിക്കും:

            
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_)

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, നമ്മൾ factor പാരാമീറ്ററിന്റെ മൂല്യങ്ങൾക്കായി ഒരു പാരാമീറ്റർ ഗ്രിഡ് നിർവചിക്കുന്നു. GridSearchCV തുടർന്ന് ഓരോ പാരാമീറ്റർ കോമ്പിനേഷനുമായി പൈപ്പ്ലൈൻ വിലയിരുത്തുകയും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്ന സെറ്റ് നൽകുകയും ചെയ്യും. ഒരു പൈപ്പ്ലൈനിനുള്ളിലെ പാരാമീറ്ററുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള `scaler__factor` എന്ന പേരിടൽ രീതി ശ്രദ്ധിക്കുക.

നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ: സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ടൈപ്പുകളും കാണാതായ മൂല്യങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യൽ

സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ടൈപ്പുകളും കാണാതായ മൂല്യങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രത്യേക ഡൊമെയ്ൻ സ്ട്രാറ്റജി ഉപയോഗിച്ച് കാണാതായ മൂല്യങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കുന്നതോ അല്ലെങ്കിൽ കാറ്റഗറിക്കൽ ഫീച്ചറുകളെ സംഖ്യാ പ്രാതിനിധ്യത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നതോ ആയ ഒരു ട്രാൻസ്ഫോർമർ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാം. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യകതകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കുകയും fit, transform മെത്തേഡുകളിൽ ഉചിതമായ ലോജിക് നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് പ്രധാനം.

മീഡിയൻ ഉപയോഗിച്ച് കാണാതായ മൂല്യങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കുന്ന ഒരു കസ്റ്റം ട്രാൻസ്ഫോർമറിന്റെ ഉദാഹരണം നോക്കാം:

            
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

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, fit മെത്തേഡ് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിലെ ഓരോ കോളത്തിന്റെയും മീഡിയൻ കണക്കാക്കുന്നു, കാണാതായ മൂല്യങ്ങളെ (np.nan) അവഗണിക്കുന്നു. transform മെത്തേഡ് പിന്നീട് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിലെ ഏതെങ്കിലും കാണാതായ മൂല്യങ്ങളെ അനുബന്ധ മീഡിയൻ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്ന് നോക്കാം:

            
# 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. ]]

            

              
                Copy
              
            
          

യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങളും ഉപയോഗങ്ങളും

കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാകുന്ന ചില യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ നമുക്ക് നോക്കാം:

• ടൈം സീരീസ് ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ്: റോളിംഗ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ ലാഗ്ഡ് വാല്യൂസ് പോലുള്ള ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്ന ഒരു കസ്റ്റം ട്രാൻസ്ഫോർമർ നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ആഗ്രഹിച്ചേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, സാമ്പത്തിക വിപണികളിൽ, ഒരു പ്രത്യേക വിൻഡോയിൽ സ്റ്റോക്ക് വിലകളുടെ മൂവിംഗ് ആവറേജും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനും കണക്കാക്കുന്ന ഒരു എസ്റ്റിമേറ്റർ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാം. ഭാവിയിലെ സ്റ്റോക്ക് വിലകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിന് ഈ എസ്റ്റിമേറ്റർ പിന്നീട് ഒരു പൈപ്പ്ലൈനിൽ ഉപയോഗിക്കാം. വിൻഡോയുടെ വലുപ്പം `GridSearchCV` ഉപയോഗിച്ച് ട്യൂൺ ചെയ്യാവുന്ന ഒരു ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ ആകാം.
• നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP): സൈക്കിറ്റ്-ലേണിൽ നേരിട്ട് ലഭ്യമല്ലാത്ത സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് ക്ലീനിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ നടത്തുന്ന ഒരു കസ്റ്റം ട്രാൻസ്ഫോർമർ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രത്യേക ഭാഷയ്‌ക്കോ ഡൊമെയ്‌നിനോ വേണ്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌ത ഒരു കസ്റ്റം സ്റ്റെമ്മറോ ലെമ്മറ്റൈസറോ നടപ്പിലാക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിച്ചേക്കാം. NLTK അല്ലെങ്കിൽ spaCy പോലുള്ള ബാഹ്യ ലൈബ്രറികൾ നിങ്ങളുടെ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററിൽ സംയോജിപ്പിക്കാനും കഴിയും.
• ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്: ചിത്രങ്ങൾ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിലേക്ക് നൽകുന്നതിന് മുൻപ്, ഫിൽട്ടറിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ പോലുള്ള പ്രത്യേക ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്ന ഒരു കസ്റ്റം ട്രാൻസ്ഫോർമർ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാം. ഇതിന് OpenCV അല്ലെങ്കിൽ scikit-image പോലുള്ള ലൈബ്രറികളുമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു എസ്റ്റിമേറ്റർ, ട്യൂമറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് മുൻപ് മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളുടെ ബ്രൈറ്റ്നസും കോൺട്രാസ്റ്റും സാധാരണ നിലയിലാക്കിയേക്കാം.
• ശുപാർശ സിസ്റ്റങ്ങൾ: വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ശുപാർശകൾ നൽകുന്നതിന് മാട്രിക്സ് ഫാക്ടറൈസേഷൻ പോലുള്ള കൊളാബറേറ്റീവ് ഫിൽട്ടറിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്റർ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഇതിന് Surprise അല്ലെങ്കിൽ implicit പോലുള്ള ലൈബ്രറികളുമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സിനിമ ശുപാർശ സിസ്റ്റം ഉപയോക്താക്കളുടെ മുൻഗണനകളും മറ്റ് ഉപയോക്താക്കളുടെ റേറ്റിംഗുകളും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപയോക്തൃ റേറ്റിംഗുകൾ പ്രവചിക്കാൻ ഒരു കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്റർ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
• ജിയോസ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റാ അനാലിസിസ്: ലൊക്കേഷൻ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കസ്റ്റം ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ നിർമ്മിക്കുക. ഇതിൽ പോയിന്റുകൾക്കിടയിലുള്ള ദൂരം കണക്കാക്കുക, സ്പേഷ്യൽ ജോയിനുകൾ നടത്തുക, അല്ലെങ്കിൽ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ രൂപങ്ങളിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുക എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഓരോ ഉപഭോക്താവിൽ നിന്നും അടുത്തുള്ള സ്റ്റോറിലേക്കുള്ള ദൂരം നിങ്ങൾക്ക് കണക്കാക്കാം.

കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികൾ

നിങ്ങളുടെ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ ശക്തവും, പരിപാലിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതും, സൈക്കിറ്റ്-ലേണുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഈ മികച്ച രീതികൾ പാലിക്കുക:

• BaseEstimator, ഉചിതമായ Mixin എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഇൻഹെറിറ്റ് ചെയ്യുക: ഇത് അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ നൽകുകയും സൈക്കിറ്റ്-ലേണിന്റെ API-യുമായി പൊരുത്തം ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• __init__, fit, transform (അല്ലെങ്കിൽ predict) എന്നിവ നടപ്പിലാക്കുക: ഈ മെത്തേഡുകൾ നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്ററിന്റെ കാതലാണ്.
• ഇൻപുട്ട് പാരാമീറ്ററുകൾ സാധൂകരിക്കുക: നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്ററിലേക്ക് നൽകുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ സാധൂകരിക്കാൻ sklearn.utils.validation ഉപയോഗിക്കുക.
• കാണാതായ മൂല്യങ്ങൾ ഉചിതമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്റർ കാണാതായ മൂല്യങ്ങളെ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും ഉചിതമായ ലോജിക് നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുക.
• നിങ്ങളുടെ കോഡ് ഡോക്യുമെൻ്റ് ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്ററിന് വ്യക്തവും സംക്ഷിപ്തവുമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ നൽകുക, അതിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം, പാരാമീറ്ററുകൾ, ഉപയോഗം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ. സ്ഥിരതയ്ക്കായി NumPy/SciPy കൺവെൻഷൻ പാലിക്കുന്ന ഡോക്സ്ട്രിംഗുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• നിങ്ങളുടെ കോഡ് പരീക്ഷിക്കുക: നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്റർ സാധാരണ പരിശോധനകൾക്കെതിരെ പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് sklearn.utils.estimator_checks ഉപയോഗിക്കുക. കൂടാതെ, നിങ്ങളുടെ എസ്റ്റിമേറ്റർ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ എഴുതുക.
• സൈക്കിറ്റ്-ലേണിന്റെ കൺവെൻഷനുകൾ പാലിക്കുക: സ്ഥിരതയും പരിപാലനക്ഷമതയും ഉറപ്പാക്കാൻ സൈക്കിറ്റ്-ലേണിന്റെ കോഡിംഗ് ശൈലിയും API കൺവെൻഷനുകളും പാലിക്കുക.
• ഡെക്കറേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക: ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ, പാരാമീറ്റർ വാലിഡേഷൻ ലളിതമാക്കുന്നതിന് `typing-extensions` പോലുള്ള ലൈബ്രറികളിൽ നിന്നുള്ള @validate_arguments പോലുള്ള ഡെക്കറേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

ഉപസംഹാരം

സൈക്കിറ്റ്-ലേണിൽ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് അതിൻ്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത വികസിപ്പിക്കാനും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ഗൈഡിൽ പറഞ്ഞിട്ടുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും മികച്ച രീതികളും പാലിക്കുന്നതിലൂടെ, സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ ഇക്കോസിസ്റ്റവുമായി സുഗമമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ശക്തവും, പരിപാലിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതും, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതുമായ എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ പുതിയ അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുകയാണെങ്കിലും, നിലവിലുള്ളവയെ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുകയാണെങ്കിലും, അല്ലെങ്കിൽ ബാഹ്യ ലൈബ്രറികളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലും, സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു ഉപകരണമാണ് കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ.

നിങ്ങളുടെ കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകളുടെ ഗുണനിലവാരവും ഉപയോഗക്ഷമതയും ഉറപ്പാക്കാൻ അവയെ സമഗ്രമായി പരീക്ഷിക്കുകയും ഡോക്യുമെൻ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. സൈക്കിറ്റ്-ലേൺ API-യെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തമായ ധാരണയും അല്പം സർഗ്ഗാത്മകതയും ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കസ്റ്റം എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം. എല്ലാവിധ ആശംസകളും!