مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے میدان میں ریگریشن ٹریننگ اور ٹیسٹنگ میں درجہ بندی کرنے والا ایک اہم مقصد پورا کرتا ہے۔ رجعت کا بنیادی مقصد ان پٹ خصوصیات کی بنیاد پر مسلسل عددی اقدار کی پیش گوئی کرنا ہے۔ تاہم، ایسے منظرنامے موجود ہیں جہاں ہمیں ڈیٹا کو متواتر اقدار کی پیش گوئی کرنے کے بجائے مجرد زمروں میں درجہ بندی کرنے کی ضرورت ہے۔ ایسے معاملات میں، درجہ بندی کو فٹ کرنا ضروری ہو جاتا ہے۔
رجعت کی تربیت اور جانچ میں درجہ بندی کرنے کا مقصد رجعت کے مسئلے کو درجہ بندی کے مسئلے میں تبدیل کرنا ہے۔ ایسا کرنے سے، ہم ریگریشن ٹاسک کو حل کرنے کے لیے درجہ بندی الگورتھم کی طاقت کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر ہمیں وسیع پیمانے پر درجہ بندی کرنے والوں کو استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے جو خاص طور پر درجہ بندی کے مسائل سے نمٹنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
رجعت میں درجہ بندی کرنے کے لیے ایک عام تکنیک یہ ہے کہ مسلسل آؤٹ پٹ متغیر کو پہلے سے طے شدہ زمروں کے سیٹ میں الگ کر دیا جائے۔ مثال کے طور پر، اگر ہم مکان کی قیمتوں کی پیش گوئی کر رہے ہیں، تو ہم قیمت کی حد کو "کم،" "درمیانے،" اور "اعلی" جیسے زمروں میں تقسیم کر سکتے ہیں۔ اس کے بعد ہم ایک درجہ بندی کرنے والے کو ان پٹ خصوصیات کی بنیاد پر پیشین گوئی کرنے کے لیے تربیت دے سکتے ہیں جیسے کہ کمروں کی تعداد، مقام، اور مربع فوٹیج۔
درجہ بندی کرنے والے کو فٹ کر کے، ہم مختلف درجہ بندی الگورتھم جیسے فیصلے کے درخت، بے ترتیب جنگلات، معاون ویکٹر مشینیں، اور نیورل نیٹ ورکس سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ یہ الگورتھم ان پٹ خصوصیات اور ہدف متغیر کے درمیان پیچیدہ تعلقات کو سنبھالنے کے قابل ہیں۔ وہ درست پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ڈیٹا میں فیصلے کی حدود اور پیٹرن سیکھ سکتے ہیں۔
مزید برآں، رجعت کی تربیت اور جانچ میں درجہ بندی کرنے سے ہمیں درجہ بندی کے تناظر میں رجعت کے ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کی اجازت ملتی ہے۔ ہم اچھی طرح سے قائم تشخیصی میٹرکس جیسے درستگی، درستگی، یادداشت، اور F1 سکور کا استعمال کر سکتے ہیں تاکہ یہ اندازہ لگایا جا سکے کہ جب درجہ بندی کے طور پر برتاؤ کیا جاتا ہے تو ریگریشن ماڈل کتنی اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔
مزید برآں، ریگریشن ٹریننگ اور ٹیسٹنگ میں درجہ بندی کو فٹ کرنا ایک تدریسی قدر فراہم کرتا ہے۔ یہ رجعت کے مسائل کو حل کرنے کے لیے مختلف نقطہ نظر اور نقطہ نظر کو دریافت کرنے میں ہماری مدد کرتا ہے۔ مسئلہ کو درجہ بندی کے کام کے طور پر سمجھ کر، ہم ڈیٹا میں بنیادی نمونوں اور تعلقات کے بارے میں بصیرت حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ وسیع تر تناظر ڈیٹا کے بارے میں ہماری سمجھ کو بڑھاتا ہے اور جدید حل اور فیچر انجینئرنگ تکنیکوں کا باعث بن سکتا ہے۔
ریگریشن ٹریننگ اور ٹیسٹنگ میں درجہ بندی کرنے کے مقصد کو واضح کرنے کے لیے، آئیے ایک مثال پر غور کریں۔ فرض کریں کہ ہمارے پاس طلباء کی کارکردگی کے بارے میں معلومات پر مشتمل ڈیٹا سیٹ ہے، جس میں مطالعہ کے اوقات، حاضری، اور پچھلے درجات جیسی خصوصیات شامل ہیں۔ ہدف متغیر حتمی امتحان کا سکور ہے، جو ایک مسلسل قدر ہے۔ اگر ہم یہ اندازہ لگانا چاہتے ہیں کہ آیا کوئی طالب علم اپنے آخری امتحان کے اسکور کی بنیاد پر پاس ہو گا یا فیل ہو گا، تو ہم اسکور کو دو زمروں میں تقسیم کر کے درجہ بندی کرنے والے کو فٹ کر سکتے ہیں: "پاس" اور "فیل۔" اس کے بعد ہم پاس/فیل کے نتائج کی پیشین گوئی کرنے کے لیے ان پٹ خصوصیات کا استعمال کرتے ہوئے درجہ بندی کرنے والے کو تربیت دے سکتے ہیں۔
ریگریشن ٹریننگ اور ٹیسٹنگ میں ایک درجہ بندی کو فٹ کرنا ہمیں ریگریشن کے مسئلے کو درجہ بندی کے مسئلے میں تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ہمیں درجہ بندی کے الگورتھم کی طاقت سے فائدہ اٹھانے، درجہ بندی کے تناظر میں ریگریشن ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے اور ڈیٹا کی وسیع تر سمجھ حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ نقطہ نظر ایک قیمتی نقطہ نظر فراہم کرتا ہے اور رجعت کے مسائل کو حل کرنے کے لیے نئے امکانات کھولتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ:
- سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) کیا ہے؟
- کیا K قریب ترین پڑوسی الگورتھم قابل تربیت مشین لرننگ ماڈلز بنانے کے لیے موزوں ہے؟
- کیا SVM ٹریننگ الگورتھم عام طور پر بائنری لکیری درجہ بندی کے طور پر استعمال ہوتا ہے؟
- کیا ریگریشن الگورتھم مسلسل ڈیٹا کے ساتھ کام کر سکتے ہیں؟
- کیا لکیری رجعت خاص طور پر اسکیلنگ کے لیے موزوں ہے؟
- مطلب شفٹ ڈائنامک بینڈوڈتھ ڈیٹا پوائنٹس کی کثافت کی بنیاد پر بینڈوتھ پیرامیٹر کو موافقت کے ساتھ کیسے ایڈجسٹ کرتا ہے؟
- اوسط شفٹ ڈائنامک بینڈوڈتھ کے نفاذ میں فیچر سیٹ کو وزن تفویض کرنے کا مقصد کیا ہے؟
- وسط شفٹ ڈائنامک بینڈوڈتھ اپروچ میں نئے رداس کی قدر کا تعین کیسے کیا جاتا ہے؟
- وسط شفٹ ڈائنامک بینڈوڈتھ اپروچ رداس کو سخت کوڈنگ کیے بغیر سنٹرائڈز کو صحیح طریقے سے ڈھونڈنے کو کیسے ہینڈل کرتا ہے؟
- اوسط شفٹ الگورتھم میں ایک مقررہ رداس استعمال کرنے کی کیا حد ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/MLP Machine Learning with Python میں دیکھیں