Scikit-learn ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ: ആഗോള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായുള്ള ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷനിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുന്നു

വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഈ ലോകത്ത്, ഫീച്ചറുകളുടെ എണ്ണം ഏറ്റവും മികച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെപ്പോലും മറികടന്നേക്കാം. "ഡൈമെൻഷണാലിറ്റിയുടെ ശാപം" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഈ പ്രതിഭാസം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും, മോഡലിൻ്റെ കൃത്യത കുറയ്ക്കുന്നതിനും, വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള കഴിവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഇടയാക്കും. ഭാഗ്യവശാൽ, ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ, ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഇതിന് ശക്തമായ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നു. പൈത്തണിൻ്റെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് രംഗത്തെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമായ Scikit-learn, ഈ വെല്ലുവിളികളെ ഫലപ്രദമായി നേരിടാൻ വിപുലമായ ടൂളുകൾ നൽകുന്നു, ഇത് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകൾക്ക് ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഒരു വിഭവമാക്കി മാറ്റുന്നു.

ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് Scikit-learn-ൻ്റെ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ കഴിവുകളെക്കുറിച്ച്, പ്രത്യേകിച്ച് ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷനിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച്, വിശദമായി ചർച്ചചെയ്യും. ഞങ്ങൾ വിവിധ രീതിശാസ്ത്രങ്ങൾ, അവയുടെ അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ, കോഡ് ഉദാഹരണങ്ങളോടുകൂടിയ പ്രായോഗിക നടപ്പാക്കൽ, വൈവിധ്യമാർന്ന ആഗോള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കുള്ള പരിഗണനകൾ എന്നിവയെല്ലാം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള തുടക്കക്കാരും പരിചയസമ്പന്നരുമായ ഡാറ്റാ പ്രാക്ടീഷണർമാർക്ക് ഫീച്ചർ സെലക്ഷനെക്കുറിച്ച് അറിവോടെയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുള്ള അറിവ് നൽകുക, അതുവഴി കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും കൃത്യവും വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയുന്നതുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിലേക്ക് നയിക്കുക എന്നതാണ്.

ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ മനസ്സിലാക്കാം

Scikit-learn-ൻ്റെ പ്രത്യേക ടൂളുകളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ്റെ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ പ്രക്രിയയിൽ, ഡാറ്റയെ ഉയർന്ന ഡൈമെൻഷനിലുള്ള ഒരു സ്പേസിൽ നിന്ന് താഴ്ന്ന ഡൈമെൻഷനിലുള്ള ഒരു സ്പേസിലേക്ക്, കഴിയുന്നത്ര പ്രധാനപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിച്ചുകൊണ്ട്, മാറ്റുന്നു. ഇതിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ പലതാണ്:

• ഓവർഫിറ്റിംഗ് കുറയ്ക്കുന്നു: കുറഞ്ഞ ഫീച്ചറുകൾ ലളിതമായ മോഡലിന് കാരണമാകുന്നു, ഇത് ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റയിലെ അനാവശ്യമായ നോയിസ് പഠിക്കാൻ സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.
• വേഗത്തിലുള്ള ട്രെയിനിംഗ് സമയം: കുറഞ്ഞ ഫീച്ചറുകളുള്ള മോഡലുകൾ വളരെ വേഗത്തിൽ ട്രെയിൻ ചെയ്യുന്നു.
• മെച്ചപ്പെട്ട മോഡൽ ഇൻ്റർപ്രെറ്റബിലിറ്റി: കുറഞ്ഞ ഫീച്ചറുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പമാണ്.
• കുറഞ്ഞ സ്റ്റോറേജ് സ്പേസ്: കുറഞ്ഞ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റിക്ക് കുറഞ്ഞ മെമ്മറി മതി.
• നോയിസ് റിഡക്ഷൻ: അപ്രസക്തമായതോ ആവർത്തന സ്വഭാവമുള്ളതോ ആയ ഫീച്ചറുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ സാധിക്കും, ഇത് ഡാറ്റയെ കൂടുതൽ വൃത്തിയുള്ളതാക്കുന്നു.

ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷനെ പ്രധാനമായും രണ്ട് രീതികളായി തിരിക്കാം:

1. ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ

ഈ രീതിയിൽ, നമ്മുടെ പ്രശ്നത്തിന് ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ യഥാർത്ഥ ഫീച്ചറുകളുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ഫീച്ചറുകൾ നിലനിർത്തുന്നു, എന്നാൽ അവയുടെ എണ്ണം കുറയുന്നു. ഒരു വിഭവത്തിന് ഏറ്റവും ആവശ്യമുള്ള ചേരുവകൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് ബാക്കിയുള്ളവ ഒഴിവാക്കുന്നത് പോലെയാണിത്.

2. ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ

ഈ രീതിയിൽ, യഥാർത്ഥ ഫീച്ചറുകളെ ഒരു പുതിയതും ചെറുതുമായ ഫീച്ചറുകളുടെ കൂട്ടമാക്കി മാറ്റുന്നു. ഈ പുതിയ ഫീച്ചറുകൾ യഥാർത്ഥ ഫീച്ചറുകളുടെ സംയോജനമോ പ്രൊജക്ഷനോ ആയിരിക്കും, ഇത് ഡാറ്റയിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വേരിയൻസ് അല്ലെങ്കിൽ വിവരങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഇത് യഥാർത്ഥ ചേരുവകളുടെ ഒരു ശുദ്ധീകരിച്ച സത്ത് ഉണ്ടാക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്.

Scikit-learn ഈ രണ്ട് രീതികൾക്കും ശക്തമായ ടൂളുകൾ നൽകുന്നു. ഞങ്ങൾ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷന് സഹായിക്കുന്ന ടെക്നിക്കുകളിൽ, അതായത് ഫീച്ചർ സെലക്ഷനിലും എക്സ്ട്രാക്ഷനിലും, ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും.

Scikit-learn-ലെ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ രീതികൾ

Scikit-learn ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ നടത്താൻ നിരവധി വഴികൾ നൽകുന്നു. ഇവയെ പ്രധാനമായും മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളായി തിരിക്കാം:

1. ഫിൽട്ടർ രീതികൾ

ഫിൽട്ടർ രീതികൾ ഏതെങ്കിലും പ്രത്യേക മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിനെ ആശ്രയിക്കാതെ, ഫീച്ചറുകളുടെ ആന്തരിക ഗുണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവയുടെ പ്രസക്തി വിലയിരുത്തുന്നു. അവ പൊതുവെ വേഗതയേറിയതും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമാണ്. അതുകൊണ്ട് തന്നെ പ്രാഥമിക ഡാറ്റാ പരിശോധനകൾക്കോ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോഴോ ഇത് അനുയോജ്യമാണ്. കോറിലേഷൻ, മ്യൂച്വൽ ഇൻഫർമേഷൻ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റുകൾ എന്നിവ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മെട്രിക്കുകളാണ്.

a) കോറിലേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ

ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിളുമായി ഉയർന്ന കോറിലേഷൻ ഉള്ള ഫീച്ചറുകൾ പ്രധാനപ്പെട്ടതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. അതുപോലെ, പരസ്പരം ഉയർന്ന കോറിലേഷൻ ഉള്ള ഫീച്ചറുകൾ (മൾട്ടികൊലീനിയാരിറ്റി) ആവർത്തന സ്വഭാവമുള്ളവയായിരിക്കാം, അവ ഒഴിവാക്കുന്നത് പരിഗണിക്കാവുന്നതാണ്. Scikit-learn-ൻ്റെ feature_selection മൊഡ്യൂൾ ഇതിന് സഹായിക്കുന്ന ടൂളുകൾ നൽകുന്നു.

ഉദാഹരണം: വേരിയൻസ് ത്രെഷോൾഡ്

വളരെ കുറഞ്ഞ വേരിയൻസ് ഉള്ള ഫീച്ചറുകൾക്ക് കാര്യമായ പ്രവചന ശക്തി നൽകാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല. VarianceThreshold ക്ലാസ് ഒരു നിശ്ചിത ത്രെഷോൾഡിൽ താഴെ വേരിയൻസ് ഉള്ള ഫീച്ചറുകളെ നീക്കംചെയ്യുന്നു. ന്യൂമെറിക്കൽ ഫീച്ചറുകൾക്ക് ഇത് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

            
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import numpy as np

X = [[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]]
selector = VarianceThreshold(threshold=0.0)
selector.fit_transform(X)
# Output: array([[2, 0, 3], [1, 4, 3], [1, 1, 3]])

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, ആദ്യത്തെ ഫീച്ചറിന് (എല്ലാം പൂജ്യം) പൂജ്യം വേരിയൻസ് ഉള്ളതിനാൽ അത് നീക്കം ചെയ്യപ്പെട്ടു. പ്രവചന ശക്തിയില്ലാത്ത സ്ഥിരമായതോ ഏകദേശം സ്ഥിരമായതോ ആയ ഫീച്ചറുകളെ ഒഴിവാക്കാനുള്ള ഒരു ലളിതവും ഫലപ്രദവുമായ മാർഗ്ഗമാണിത്.

ഉദാഹരണം: ടാർഗെറ്റുമായി കോറിലേഷൻ (Pandas, SciPy ഉപയോഗിച്ച്)

Scikit-learn-ൽ എല്ലാ ഫീച്ചർ ടൈപ്പുകൾക്കും ടാർഗെറ്റുമായി നേരിട്ടുള്ള കോറിലേഷൻ കാണാൻ ഒരു ഹൈ-ലെവൽ ഫംഗ്ഷൻ ഇല്ലെങ്കിലും, ഇതൊരു സാധാരണ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടമാണ്. ഇതിനായി നമുക്ക് Pandas, SciPy എന്നിവ ഉപയോഗിക്കാം.

            
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# Sample data
data = {
    'feature1': np.random.rand(100),
    'feature2': np.random.rand(100) * 2,
    'feature3': np.random.rand(100) - 1,
    'target': np.random.randint(0, 2, 100)
}
df = pd.DataFrame(data)

# Calculate Pearson correlation with the target
correlations = df.corr()['target'].drop('target')

# Select features with correlation above a certain threshold (e.g., 0.2)
selected_features = correlations[abs(correlations) > 0.2].index.tolist()
print(f"Features correlated with target: {selected_features}")

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ സ്നിപ്പെറ്റ്, ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിളുമായി ഒരു ലീനിയർ ബന്ധമുള്ള ഫീച്ചറുകളെ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. ബൈനറി ടാർഗെറ്റുകൾക്ക്, പോയിൻ്റ്-ബൈസീരിയൽ കോറിലേഷൻ പ്രസക്തമാണ്, കൂടാതെ കാറ്റഗോറിക്കൽ ടാർഗെറ്റുകൾക്ക് മറ്റ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റുകൾ കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാണ്.

b) സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റുകൾ

ഫീച്ചറുകളും ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിളും തമ്മിലുള്ള ആശ്രിതത്വം അളക്കാൻ ഫിൽട്ടർ രീതികൾക്ക് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റുകളും ഉപയോഗിക്കാം. കാറ്റഗോറിക്കൽ ഫീച്ചറുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോഴോ ഡാറ്റാ വിതരണത്തെക്കുറിച്ച് പ്രത്യേക അനുമാനങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയുമ്പോഴോ ഇവ വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

Scikit-learn-ൻ്റെ feature_selection മൊഡ്യൂൾ നൽകുന്നവ:

• f_classif: ക്ലാസ്സിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്കായി ലേബലും ഫീച്ചറും തമ്മിലുള്ള അനോവ എഫ്-വാല്യൂ (ANOVA F-value). ഫീച്ചറുകൾ ന്യൂമെറിക്കലും ടാർഗെറ്റ് കാറ്റഗോറിക്കലുമാണെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു.
• f_regression: റിഗ്രഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്കായി ലേബലും ഫീച്ചറും തമ്മിലുള്ള എഫ്-വാല്യൂ. ഫീച്ചറുകൾ ന്യൂമെറിക്കലും ടാർഗെറ്റ് ന്യൂമെറിക്കലുമാണെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു.
• mutual_info_classif: ഒരു ഡിസ്ക്രീറ്റ് ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിളിനായുള്ള മ്യൂച്വൽ ഇൻഫർമേഷൻ. നോൺ-ലീനിയർ ബന്ധങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• mutual_info_regression: ഒരു കണ്ടിന്യൂസ് ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിളിനായുള്ള മ്യൂച്വൽ ഇൻഫർമേഷൻ.
• chi2: ക്ലാസ്സിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്കായി നോൺ-നെഗറ്റീവ് ഫീച്ചറുകളുടെ കൈ-സ്ക്വയേർഡ് സ്റ്റാറ്റ്സ് (Chi-squared stats). കാറ്റഗോറിക്കൽ ഫീച്ചറുകൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: `f_classif`, `SelectKBest` എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്

SelectKBest ഒരു മെറ്റാ-ട്രാൻസ്ഫോർമറാണ്. ഇത് തിരഞ്ഞെടുത്ത സ്കോറിംഗ് ഫംഗ്ഷൻ (ഉദാഹരണത്തിന്, f_classif) അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫീച്ചറുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

            
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Select the top 2 features using f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=2)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

print(f"Original shape: {X.shape}")
print(f"Reduced shape: {X_new.shape}")

# To see which features were selected:
selected_indices = selector.get_support(indices=True)
print(f"Selected feature indices: {selected_indices}")
print(f"Selected feature names: {[iris.feature_names[i] for i in selected_indices]}")

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ ഉദാഹരണം ക്ലാസ്സിഫിക്കേഷനായി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രാധാന്യമനുസരിച്ച് 'k' മികച്ച ഫീച്ചറുകൾ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. f_classif-ലെ എഫ്-വാല്യൂ പ്രധാനമായും ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിലുള്ള (ക്ലാസുകൾ) വേരിയൻസിനെ ഗ്രൂപ്പുകൾക്കുള്ളിലെ വേരിയൻസുമായി താരതമ്യം ചെയ്താണ് അളക്കുന്നത്. ഉയർന്ന എഫ്-വാല്യൂ ഫീച്ചറും ടാർഗെറ്റും തമ്മിലുള്ള ശക്തമായ ബന്ധത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ആഗോള പരിഗണന: വിവിധ പ്രദേശങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത കാലാവസ്ഥകളിൽ നിന്നുള്ള സെൻസർ ഡാറ്റ, വ്യത്യസ്ത സാമ്പത്തിക വ്യവസ്ഥകളിൽ നിന്നുള്ള സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ), ഫീച്ചറുകളുടെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഗുണങ്ങൾ ഗണ്യമായി വ്യത്യാസപ്പെടാം. ഈ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റുകളുടെ അനുമാനങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, അനോവയ്ക്ക് നോർമാലിറ്റി) മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. മ്യൂച്വൽ ഇൻഫർമേഷൻ പോലുള്ള നോൺ-പാരാമെട്രിക് ടെസ്റ്റുകൾ വൈവിധ്യമാർന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റതായിരിക്കും.

2. റാപ്പർ രീതികൾ

റാപ്പർ രീതികൾ ഫീച്ചർ ഉപവിഭാഗങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഒരു പ്രത്യേക മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മികച്ച ഫീച്ചറുകളുടെ കൂട്ടം കണ്ടെത്താൻ ഒരു തിരയൽ തന്ത്രത്തിനുള്ളിൽ ഒരു മോഡൽ ട്രെയിനിംഗ് പ്രക്രിയയെ 'റാപ്പ്' ചെയ്യുന്നു. ഫിൽട്ടർ രീതികളേക്കാൾ കൂടുതൽ കൃത്യതയുണ്ടെങ്കിലും, ആവർത്തിച്ചുള്ള മോഡൽ ട്രെയിനിംഗ് കാരണം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവ് വളരെ കൂടുതലാണ്.

a) റിക്കേഴ്സീവ് ഫീച്ചർ എലിമിനേഷൻ (RFE)

RFE ഫീച്ചറുകളെ ആവർത്തിച്ച് നീക്കം ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഇത് മുഴുവൻ ഫീച്ചർ സെറ്റിലും ഒരു മോഡൽ ട്രെയിൻ ചെയ്ത് ആരംഭിക്കുന്നു, തുടർന്ന് മോഡലിൻ്റെ കോഎഫിഷ്യൻ്റുകളെയോ ഫീച്ചർ ഇമ്പോർട്ടൻസുകളെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏറ്റവും പ്രാധാന്യം കുറഞ്ഞ ഫീച്ചർ(കൾ) നീക്കം ചെയ്യുന്നു. ആവശ്യമുള്ള എണ്ണം ഫീച്ചറുകൾ എത്തുന്നതുവരെ ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുന്നു.

            
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Generate synthetic data
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=5, random_state=42)

# Use a Logistic Regression model (can be any model that supports coef_ or feature_importances_)
estimator = LogisticRegression(solver='liblinear')

# Initialize RFE to select top 5 features
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5, step=1)
selector = selector.fit(X, y)

X_new = selector.transform(X)

print(f"Original shape: {X.shape}")
print(f"Reduced shape: {X_new.shape}")

# To see which features were selected:
selected_indices = selector.get_support(indices=True)
print(f"Selected feature indices: {selected_indices}")

            

              
                Copy
              
            
          

തിരഞ്ഞെടുത്ത മോഡൽ വിലയിരുത്തുന്നതനുസരിച്ച് ഫീച്ചറുകൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധം പരിഗണിക്കുന്നതിനാൽ RFE ശക്തമാണ്. `step` പാരാമീറ്റർ ഓരോ ആവർത്തനത്തിലും എത്ര ഫീച്ചറുകൾ നീക്കം ചെയ്യണമെന്ന് നിയന്ത്രിക്കുന്നു.

b) സീക്വൻഷ്യൽ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ (SFS)

Scikit-learn-ൻ്റെ പ്രധാന `feature_selection`-ൽ ഇതൊരു നേരിട്ടുള്ള ക്ലാസ് അല്ലെങ്കിലും, സീക്വൻഷ്യൽ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ എന്നത് Scikit-learn എസ്റ്റിമേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പലപ്പോഴും നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു ആശയപരമായ സമീപനമാണ്. ഇതിൽ ഫോർവേഡ് സെലക്ഷൻ (ഒഴിഞ്ഞ സെറ്റിൽ തുടങ്ങി ഓരോന്നായി ഫീച്ചറുകൾ ചേർക്കുന്നത്) അല്ലെങ്കിൽ ബാക്ക്വേഡ് എലിമിനേഷൻ (എല്ലാ ഫീച്ചറുകളോടും കൂടി തുടങ്ങി ഓരോന്നായി നീക്കം ചെയ്യുന്നത്) ഉൾപ്പെടുന്നു. `sklearn.feature_selection`-ലെ Scikit-learn-ൻ്റെ `SequentialFeatureSelector` ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നു.

            
from sklearn.feature_selection import SequentialFeatureSelector
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=5, random_state=42)

estimator = LogisticRegression(solver='liblinear')

# Forward selection: add features until desired number is reached
sfs_forward = SequentialFeatureSelector(
    estimator, n_features_to_select=10, direction='forward', cv=5)
sfs_forward.fit(X, y)
X_new_forward = sfs_forward.transform(X)

print(f"Forward Selection - Reduced shape: {X_new_forward.shape}")

# Backward selection: start with all features and remove
sfs_backward = SequentialFeatureSelector(
    estimator, n_features_to_select=10, direction='backward', cv=5)
sfs_backward.fit(X, y)
X_new_backward = sfs_backward.transform(X)

print(f"Backward Selection - Reduced shape: {X_new_backward.shape}")

            

              
                Copy
              
            
          

`SequentialFeatureSelector`-ലെ `cv` പാരാമീറ്റർ ക്രോസ്-വാലിഡേഷനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റതാക്കാനും ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റയിൽ ഓവർഫിറ്റ് ചെയ്യുന്നത് തടയാനും സഹായിക്കുന്നു. ആഗോളതലത്തിൽ ഈ രീതികൾ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ ഇത് ഒരു നിർണായക പരിഗണനയാണ്, കാരണം ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും വിതരണവും വളരെയധികം വ്യത്യാസപ്പെടാം.

3. എംബെഡഡ് രീതികൾ

എംബെഡഡ് രീതികൾ മോഡൽ ട്രെയിനിംഗ് പ്രക്രിയയുടെ ഭാഗമായി ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ നടത്തുന്നു. റാപ്പർ രീതികളേക്കാൾ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവ് കുറവാണെങ്കിലും ഫീച്ചർ ഇൻ്ററാക്ഷനുകൾ പരിഗണിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രയോജനം ഇവയ്ക്കുണ്ട്. പല റെഗുലറൈസ്ഡ് മോഡലുകളും ഈ വിഭാഗത്തിൽ പെടുന്നു.

a) L1 റെഗുലറൈസേഷൻ (Lasso)

ലീനിയർ മോഡലുകളിലെ Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) പോലുള്ള മോഡലുകൾ L1 റെഗുലറൈസേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ടെക്നിക്ക് കോഎഫിഷ്യൻ്റുകളുടെ കേവല മൂല്യത്തിന് ഒരു പെനാൽറ്റി ചേർക്കുന്നു, ഇത് ചില കോഎഫിഷ്യൻ്റുകളെ കൃത്യമായി പൂജ്യത്തിലേക്ക് എത്തിക്കാൻ കാരണമാകും. പൂജ്യം കോഎഫിഷ്യൻ്റുകളുള്ള ഫീച്ചറുകൾ ഫലപ്രദമായി നീക്കം ചെയ്യപ്പെടുന്നു.

            
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import make_regression

# Generate synthetic data
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10, random_state=42, noise=10)

# Lasso with alpha (regularization strength)
# A higher alpha leads to more regularization and potentially more zero coefficients
lasso = Lasso(alpha=0.1, random_state=42)
lasso.fit(X, y)

# Get the number of non-zero coefficients (selected features)
non_zero_features = np.sum(lasso.coef_ != 0)
print(f"Number of features selected by Lasso: {non_zero_features}")

# To get the actual selected features:
selected_features_mask = lasso.coef_ != 0
X_new = X[:, selected_features_mask]
print(f"Reduced shape: {X_new.shape}")

            

              
                Copy
              
            
          

ക്രോസ്-വാലിഡേഷനിലൂടെ ഒപ്റ്റിമൽ ആൽഫ (alpha) മൂല്യം ഓട്ടോമാറ്റിക്കായി കണ്ടെത്താൻ LassoCV ഉപയോഗിക്കാം.

b) ട്രീ-ബേസ്ഡ് ഫീച്ചർ ഇമ്പോർട്ടൻസുകൾ

RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier, ExtraTreesClassifier പോലുള്ള എൻസെംബിൾ രീതികൾ സ്വാഭാവികമായും ഫീച്ചർ ഇമ്പോർട്ടൻസുകൾ നൽകുന്നു. എൻസെംബിളിലെ ട്രീകളിൽ ഉടനീളം ഇമ്പ്യൂരിറ്റി അല്ലെങ്കിൽ എറർ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഓരോ ഫീച്ചറും എത്രത്തോളം സംഭാവന നൽകുന്നു എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഇത് കണക്കാക്കുന്നത്. പ്രാധാന്യം കുറഞ്ഞ ഫീച്ചറുകൾ നീക്കം ചെയ്യാം.

            
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer = load_breast_cancer()
X, y = cancer.data, cancer.target

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X, y)

# Get feature importances
importances = model.feature_importances_

# Sort features by importance
indices = np.argsort(importances)[::-1]

print("Feature ranking:")
for f in range(X.shape[1]):
    print(f"{f + 1}. feature {indices[f]} ({cancer.feature_names[indices[f]]}) - {importances[indices[f]]:.4f}")

# Select top N features (e.g., top 10)
N = 10
selected_features_mask = np.zeros(X.shape[1], dtype=bool)
selected_features_mask[indices[:N]] = True

X_new = X[:, selected_features_mask]
print(f"Reduced shape after selecting top {N} features: {X_new.shape}")

            

              
                Copy
              
            
          

ട്രീ-ബേസ്ഡ് രീതികൾ ശക്തമാണ്, കാരണം അവയ്ക്ക് നോൺ-ലീനിയർ ബന്ധങ്ങളും ഫീച്ചർ ഇൻ്ററാക്ഷനുകളും കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സ് (ഉദാഹരണത്തിലെ പോലെ) മുതൽ വിവിധ മാർക്കറ്റുകളിലെ സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ വരെ വിവിധ മേഖലകളിൽ അവ വ്യാപകമായി പ്രയോഗിക്കപ്പെടുന്നു.

ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷനായുള്ള ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ

ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ യഥാർത്ഥ ഫീച്ചറുകളെ നിലനിർത്തുമ്പോൾ, ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ പുതിയതും കുറഞ്ഞതുമായ ഫീച്ചറുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ഫീച്ചറുകൾക്ക് ഉയർന്ന കോറിലേഷൻ ഉള്ളപ്പോഴോ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റയെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ വേരിയൻസ് പിടിച്ചെടുക്കുന്ന ഒരു താഴ്ന്ന ഡൈമെൻഷണൽ സ്പേസിലേക്ക് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോഴോ ഇത് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

1. പ്രിൻസിപ്പൽ കമ്പോണൻ്റ് അനാലിസിസ് (PCA)

PCA ഒരു ലീനിയർ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ ടെക്നിക്കാണ്. ഡാറ്റയിലെ പരമാവധി വേരിയൻസ് പിടിച്ചെടുക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഓർത്തോഗണൽ ആക്സിസുകൾ (പ്രിൻസിപ്പൽ കമ്പോണൻ്റുകൾ) കണ്ടെത്താൻ ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ആദ്യത്തെ പ്രിൻസിപ്പൽ കമ്പോണൻ്റ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ വേരിയൻസ് പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, രണ്ടാമത്തേത് അടുത്തത് (ആദ്യത്തേതിന് ഓർത്തോഗണൽ), അങ്ങനെ തുടരുന്നു. ആദ്യത്തെ 'k' പ്രിൻസിപ്പൽ കമ്പോണൻ്റുകൾ മാത്രം നിലനിർത്തുന്നതിലൂടെ, നമ്മൾ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ നേടുന്നു.

പ്രധാന കുറിപ്പ്: PCA ഫീച്ചറുകളുടെ സ്കെയിലിനോട് സെൻസിറ്റീവ് ആണ്. PCA പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സ്കെയിൽ ചെയ്യേണ്ടത് (ഉദാഹരണത്തിന്, StandardScaler ഉപയോഗിച്ച്) അത്യാവശ്യമാണ്.

            
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_wine

wine = load_wine()
X, y = wine.data, wine.target

# Scale the data
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# Initialize PCA to reduce to 2 components
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)

print(f"Original shape: {X.shape}")
print(f"Reduced shape after PCA: {X_pca.shape}")

# The explained variance ratio shows how much variance each component captures
print(f"Explained variance ratio: {pca.explained_variance_ratio_}")
print(f"Total explained variance: {np.sum(pca.explained_variance_ratio_):.4f}")

            

              
                Copy
              
            
          

ഉയർന്ന ഡൈമെൻഷണൽ ഡാറ്റയെ 2 അല്ലെങ്കിൽ 3 ഡൈമെൻഷനുകളിലേക്ക് കുറച്ചുകൊണ്ട് വിഷ്വലൈസ് ചെയ്യാൻ PCA മികച്ചതാണ്. ഇത് എക്സ്പ്ലോറേറ്ററി ഡാറ്റാ അനാലിസിസിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന ടെക്നിക്കാണ്, കൂടാതെ തുടർന്നുള്ള മോഡലിംഗ് ഘട്ടങ്ങളെ ഗണ്യമായി വേഗത്തിലാക്കാനും കഴിയും. ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ജനിതകശാസ്ത്രം തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ഇതിൻ്റെ ഫലപ്രാപ്തി കാണാം.

2. ലീനിയർ ഡിസ്‌ക്രിമിനൻ്റ് അനാലിസിസ് (LDA)

വേരിയൻസ് പരമാവധിയാക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നതും അൺസൂപ്പർവൈസ്ഡ് ആയതുമായ PCA-യിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, LDA ഒരു സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ടെക്നിക്കാണ്. ഇത് ക്ലാസുകൾക്കിടയിലുള്ള വേർതിരിവ് പരമാവധിയാക്കുന്ന ഒരു താഴ്ന്ന ഡൈമെൻഷണൽ റെപ്രസെൻ്റേഷൻ കണ്ടെത്താൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഇത് പ്രധാനമായും ക്ലാസ്സിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്കാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

പ്രധാന കുറിപ്പ്: LDA-യ്ക്കും ഫീച്ചറുകൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. കൂടാതെ, LDA-യിലെ കമ്പോണൻ്റുകളുടെ എണ്ണം പരമാവധി n_classes - 1 ആയി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു.

            
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Scale the data
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# Initialize LDA. Number of components cannot exceed n_classes - 1 (which is 2 for Iris)
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_lda = lda.fit_transform(X_scaled, y)

print(f"Original shape: {X.shape}")
print(f"Reduced shape after LDA: {X_lda.shape}")

# LDA also has explained_variance_ratio_ but it's class separability
print(f"Explained variance ratio (class separability): {lda.explained_variance_ratio_}")

            

              
                Copy
              
            
          

ഉപഭോക്തൃ വിഭജനം അല്ലെങ്കിൽ രോഗ വർഗ്ഗീകരണം പോലുള്ള പല ആഗോള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും സാധാരണ വെല്ലുവിളിയായ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിലെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങളെ നന്നായി വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യമെങ്കിൽ LDA പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

3. t-ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് നെയ്ബർ എംബെഡിംഗ് (t-SNE)

t-SNE ഒരു നോൺ-ലീനിയർ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ ടെക്നിക്കാണ്, ഇത് പ്രധാനമായും ഉയർന്ന ഡൈമെൻഷണൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിഷ്വലൈസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഉയർന്ന ഡൈമെൻഷണൽ ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകളെ ഒരു താഴ്ന്ന ഡൈമെൻഷണൽ സ്പേസിലേക്ക് (സാധാരണയായി 2D അല്ലെങ്കിൽ 3D) മാപ്പ് ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. അതുവഴി സമാനമായ പോയിൻ്റുകൾ താഴ്ന്ന ഡൈമെൻഷണൽ സ്പേസിൽ സമാനമായ ദൂരങ്ങളാൽ മോഡൽ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിലെ പ്രാദേശിക ഘടനയും ക്ലസ്റ്ററുകളും വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ഇത് മികച്ചുനിൽക്കുന്നു.

പ്രധാന കുറിപ്പ്: t-SNE കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവേറിയതാണ്, ഇത് സാധാരണയായി വിഷ്വലൈസേഷനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, മോഡൽ ട്രെയിനിംഗിനുള്ള ഒരു പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടമായിട്ടല്ല. വ്യത്യസ്ത റാൻഡം ഇനിഷ്യലൈസേഷനുകളും പാരാമീറ്റർ ക്രമീകരണങ്ങളും അനുസരിച്ച് ഫലങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടാം.

            
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt

digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# For demonstration, we'll use a subset of the data as t-SNE can be slow
subset_indices = np.random.choice(len(X), 1000, replace=False)
X_subset = X[subset_indices]
y_subset = y[subset_indices]

# Initialize t-SNE with 2 components
# perplexity is related to the number of nearest neighbors (e.g., 30 is common)
# n_iter is the number of iterations for optimization
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=300, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X_subset)

print(f"Original subset shape: {X_subset.shape}")
print(f"Reduced shape after t-SNE: {X_tsne.shape}")

# Plotting the results (optional, for visualization)
plt.figure(figsize=(10, 8))
scatter = plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y_subset, cmap='viridis', alpha=0.7)
plt.title('t-SNE visualization of Digits dataset')
plt.xlabel('t-SNE component 1')
plt.ylabel('t-SNE component 2')
plt.legend(*scatter.legend_elements(), title='Classes')
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

ജീനോമിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് അനാലിസിസ് പോലുള്ള മേഖലകളിൽ കാണുന്ന സങ്കീർണ്ണവും ഉയർന്ന ഡൈമെൻഷണലുമായ ഡാറ്റയുടെ അന്തർലീനമായ ഘടന മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് t-SNE വിലമതിക്കാനാവാത്തതാണ്, ഇത് മറഞ്ഞിരിക്കാനിടയുള്ള പാറ്റേണുകളിലേക്ക് ദൃശ്യപരമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.

ആഗോള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി ശരിയായ ടെക്നിക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

അനുയോജ്യമായ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് എല്ലാവർക്കും ഒരുപോലെ യോജിക്കുന്ന ഒരു തീരുമാനമല്ല. നിരവധി ഘടകങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ആഗോള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് നിർണായകമായവ, ഈ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു:

• ഡാറ്റയുടെ സ്വഭാവം: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ന്യൂമെറിക്കലാണോ, കാറ്റഗോറിക്കലാണോ, അതോ മിശ്രിതമാണോ? അറിയപ്പെടുന്ന വിതരണങ്ങൾ ഉണ്ടോ? ഉദാഹരണത്തിന്, chi2 നോൺ-നെഗറ്റീവ് കാറ്റഗോറിക്കൽ ഫീച്ചറുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്, അതേസമയം f_classif ന്യൂമെറിക്കൽ ഫീച്ചറുകൾക്കും കാറ്റഗോറിക്കൽ ടാർഗെറ്റിനും വേണ്ടിയുള്ളതാണ്.
• മോഡലിൻ്റെ തരം: ലീനിയർ മോഡലുകൾക്ക് L1 റെഗുലറൈസേഷൻ പ്രയോജനകരമായേക്കാം, അതേസമയം ട്രീ-ബേസ്ഡ് മോഡലുകൾ സ്വാഭാവികമായും ഇമ്പോർട്ടൻസുകൾ നൽകുന്നു.
• കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റിസോഴ്സുകൾ: ഫിൽട്ടർ രീതികളാണ് ഏറ്റവും വേഗതയേറിയത്, തുടർന്ന് എംബെഡഡ് രീതികൾ, അതിനുശേഷം റാപ്പർ രീതികളും t-SNE-യും വരുന്നു.
• വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള ആവശ്യകതകൾ: ഒരു പ്രവചനം *എന്തുകൊണ്ട്* നടത്തി എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നത് പരമപ്രധാനമാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ ഫീച്ചറുകൾ നിലനിർത്തുന്ന ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ രീതികൾ (RFE അല്ലെങ്കിൽ L1 പോലുള്ളവ) അബ്സ്ട്രാക്റ്റ് കമ്പോണൻ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ രീതികളേക്കാൾ (PCA പോലുള്ളവ) മുൻഗണന നൽകപ്പെടുന്നു.
• ലീനിയാരിറ്റി vs. നോൺ-ലീനിയാരിറ്റി: PCA, ലീനിയർ മോഡലുകൾ എന്നിവ ലീനിയർ ബന്ധങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു, അതേസമയം t-SNE, ട്രീ-ബേസ്ഡ് രീതികൾ എന്നിവയ്ക്ക് നോൺ-ലീനിയർ പാറ്റേണുകൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും.
• സൂപ്പർവൈസ്ഡ് vs. അൺസൂപ്പർവൈസ്ഡ്: LDA സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ആണ് (ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു), അതേസമയം PCA അൺസൂപ്പർവൈസ്ഡ് ആണ്.
• സ്കെയിലും യൂണിറ്റുകളും: PCA, LDA എന്നിവയ്ക്ക് ഫീച്ചർ സ്കെയിലിംഗ് അത്യാവശ്യമാണ്. വിവിധ ആഗോള പ്രദേശങ്ങളിൽ നിന്ന് ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയിലെ സ്കെയിൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, കറൻസി മൂല്യങ്ങൾക്കോ സെൻസർ റീഡിംഗുകൾക്കോ രാജ്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സെൻസർ തരങ്ങൾ അനുസരിച്ച് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ സ്കെയിലുകൾ ഉണ്ടാകാം.
• സാംസ്കാരികവും പ്രാദേശികവുമായ സൂക്ഷ്മതകൾ: വിവിധ സാംസ്കാരിക പശ്ചാത്തലങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള മനുഷ്യൻ്റെ പെരുമാറ്റം, ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം അല്ലെങ്കിൽ വികാരം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, ഫീച്ചറുകളുടെ വ്യാഖ്യാനം സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം. ഒരു പ്രദേശത്ത് വളരെ പ്രവചനക്ഷമമായ ഒരു ഫീച്ചർ, വ്യത്യസ്തമായ സാമൂഹിക മാനദണ്ഡങ്ങൾ, സാമ്പത്തിക സാഹചര്യങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ ശേഖരണ രീതികൾ എന്നിവ കാരണം മറ്റൊരു പ്രദേശത്ത് അപ്രസക്തമോ തെറ്റിദ്ധാരണാജനകമോ ആകാം. വൈവിധ്യമാർന്ന ജനവിഭാഗങ്ങളിലുടനീളം ഫീച്ചർ പ്രാധാന്യം വിലയിരുത്തുമ്പോൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം പരിഗണിക്കുക.

പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ:

• ലളിതമായി ആരംഭിക്കുക: പെട്ടെന്നുള്ള വിലയിരുത്തലിനും വ്യക്തമായ നോയിസ് നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും ഫിൽട്ടർ രീതികൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, വേരിയൻസ് ത്രെഷോൾഡ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റുകൾ) ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക.
• ആവർത്തിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുക: വ്യത്യസ്ത രീതികൾ പരീക്ഷിക്കുകയും ഉചിതമായ മെട്രിക്കുകളും ക്രോസ്-വാലിഡേഷനും ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ മോഡലിൻ്റെ പ്രകടനത്തിൽ അവയുടെ സ്വാധീനം വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുക.
• വിഷ്വലൈസ് ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ താഴ്ന്ന ഡൈമെൻഷനുകളിൽ വിഷ്വലൈസ് ചെയ്യാൻ PCA അല്ലെങ്കിൽ t-SNE പോലുള്ള ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഇത് അടിസ്ഥാന ഘടനകൾ വെളിപ്പെടുത്താനും നിങ്ങളുടെ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ തന്ത്രം രൂപപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കും.
• ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം പ്രധാനമാണ്: ഫീച്ചറുകളുടെ അർത്ഥവും പ്രസക്തിയും മനസ്സിലാക്കാൻ ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധരുമായി സഹകരിക്കുക, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ ആഗോള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ.
• എൻസെംബിൾ സമീപനങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക: ഒന്നിലധികം ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ചിലപ്പോൾ ഒരൊറ്റ രീതിയെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനേക്കാൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകിയേക്കാം.

സംയോജിത വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്കായി Scikit-learn-ൻ്റെ പൈപ്പ്ലൈൻ

Scikit-learn-ൻ്റെ Pipeline ഒബ്ജക്റ്റ്, ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ/എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങളെ മോഡൽ ട്രെയിനിംഗുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഇത് നിങ്ങളുടെ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ്റെ ഓരോ ഫോൾഡിലും സ്ഥിരമായി നടപ്പിലാക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റാ ലീക്കേജ് തടയുകയും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. വൈവിധ്യമാർന്ന ആഗോള വിപണികളിൽ വിന്യസിക്കപ്പെടുന്ന മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും നിർണായകമാണ്.

            
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

bc = load_breast_cancer()
X, y = bc.data, bc.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Create a pipeline that first scales, then selects features, then trains a classifier
pipe = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('selector', SelectKBest(score_func=f_classif, k=10)),
    ('classifier', LogisticRegression(solver='liblinear'))
])

# Train the pipeline
pipe.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the pipeline using cross-validation
cv_scores = cross_val_score(pipe, X_train, y_train, cv=5)
print(f"Cross-validation scores: {cv_scores}")
print(f"Average CV score: {np.mean(cv_scores):.4f}")

# Make predictions on the test set
accuracy = pipe.score(X_test, y_test)
print(f"Test set accuracy: {accuracy:.4f}")

            

              
                Copy
              
            
          

പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്, സ്കെയിലിംഗ് മുതൽ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ, ക്ലാസ്സിഫിക്കേഷൻ വരെയുള്ള മുഴുവൻ പ്രക്രിയയും ഒരൊറ്റ എന്റിറ്റിയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. കരുത്തുറ്റ മോഡൽ വികസനത്തിനുള്ള ഒരു മികച്ച രീതിയാണിത്, പ്രത്യേകിച്ചും മോഡലുകൾ ആഗോള വിന്യാസത്തിനായി ഉദ്ദേശിച്ചിട്ടുള്ളപ്പോൾ, അവിടെ വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ വിതരണങ്ങളിലുടനീളം സ്ഥിരതയുള്ള പ്രകടനം പ്രധാനമാണ്.

ഉപസംഹാരം

ഫീച്ചർ സെലക്ഷനിലൂടെയും എക്സ്ട്രാക്ഷനിലൂടെയും ഉള്ള ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ, കാര്യക്ഷമവും കരുത്തുറ്റതും വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയുന്നതുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിലെ ഒരു സുപ്രധാന ഘട്ടമാണ്. Scikit-learn ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ ഒരു സമഗ്രമായ ടൂൾകിറ്റ് നൽകുന്നു, ഇത് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകളെ ശാക്തീകരിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത രീതിശാസ്ത്രങ്ങൾ—ഫിൽട്ടർ, റാപ്പർ, എംബെഡഡ് രീതികൾ, PCA, LDA പോലുള്ള ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ—മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ഡാറ്റാസെറ്റിനും ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കും അനുയോജ്യമായ അറിവോടെയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.

ഞങ്ങളുടെ ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്ക്, പരിഗണനകൾ കേവലം അൽഗോരിതം തിരഞ്ഞെടുക്കലിനപ്പുറത്തേക്ക് പോകുന്നു. ഡാറ്റയുടെ ഉറവിടം മനസ്സിലാക്കുക, വിവിധ പ്രദേശങ്ങളിൽ ഫീച്ചർ ശേഖരിക്കുന്നതിലൂടെ ഉണ്ടാകുന്ന പക്ഷപാതങ്ങൾ, പ്രാദേശിക പങ്കാളികളുടെ പ്രത്യേക വ്യാഖ്യാന ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയെല്ലാം നിർണായകമാണ്. Scikit-learn-ൻ്റെ Pipeline പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഘടനാപരമായതും പുനരുൽപാദിപ്പിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് വൈവിധ്യമാർന്ന അന്താരാഷ്ട്ര പശ്ചാത്തലങ്ങളിൽ വിശ്വസനീയമായ AI പരിഹാരങ്ങൾ വിന്യസിക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്.

ആധുനിക ഡാറ്റാ സയൻസിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണതകളിലൂടെ നിങ്ങൾ സഞ്ചരിക്കുമ്പോൾ, Scikit-learn-ൻ്റെ ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ കഴിവുകളിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുന്നത് নিঃসন্দেহে ഒരു പ്രധാന മുതൽക്കൂട്ട് ആയിരിക്കും, ഇത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ഉറവിടം പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ അതിൻ്റെ പൂർണ്ണമായ കഴിവുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കും.