Feature Selection এবং Feature Engineering দুটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া যা ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং, এবং ডিপ লার্নিং মডেল তৈরি করার সময় প্রয়োগ করা হয়। এই দুটি প্রক্রিয়া মডেলটির কার্যক্ষমতা উন্নত করতে এবং অতিরিক্ত কম্পিউটেশনাল জটিলতা এড়াতে সহায়ক।
Feature Selection
Feature Selection হল এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে আপনি আপনার ডেটাসেটে থাকা সমস্ত বৈশিষ্ট্য (features) থেকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলো নির্বাচন করেন, যা মডেলের সঠিকতা এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করে।
Feature Selection এর উদ্দেশ্য:
- মডেলের কার্যক্ষমতা উন্নত করা:
- কিছু বৈশিষ্ট্য মডেলটির সঠিকতা বাড়াতে সহায়ক হতে পারে, আবার কিছু বৈশিষ্ট্য অতিরিক্ত শব্দ (noise) যোগ করে এবং সঠিকতা কমাতে পারে। Feature selection এর মাধ্যমে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলো চিহ্নিত করা হয়।
- কম্পিউটেশনাল দক্ষতা বৃদ্ধি:
- অনেক বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করলে মডেলের প্রশিক্ষণ সময় বাড়তে পারে এবং কম্পিউটেশনাল লোড বাড়তে পারে। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এর মাধ্যমে কম বৈশিষ্ট্য নিয়ে কাজ করা হয়, যা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া দ্রুত করে।
- ওভারফিটিং এড়ানো:
- অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য ওভারফিটিং সৃষ্টি করতে পারে, কারণ মডেল অনেক বেশি তথ্যের সাথে প্রশিক্ষিত হতে পারে, যা সাধারণকরণ ক্ষমতা কমিয়ে দেয়।
Feature Selection পদ্ধতি:
- Filter Method:
- Correlation-based Selection: বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে। উচ্চ সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করা হয়, এবং দুর্বল সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি বাদ দেওয়া হয়।
- Statistical Tests: যেমন Chi-square, ANOVA, এবং Mutual Information ব্যবহার করে, যেগুলি বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে প্রাসঙ্গিকতা চিহ্নিত করে।
- Wrapper Method:
- Recursive Feature Elimination (RFE): এই পদ্ধতিতে একটি মডেল প্রশিক্ষিত হয় এবং এর পর বৈশিষ্ট্যগুলো একে একে বাদ দেওয়া হয়, যতক্ষণ না সেরা বৈশিষ্ট্য সেট পাওয়া যায়।
- Embedded Method:
- Lasso Regression: Lasso Regression মডেলটির মাধ্যমে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের কাজ সম্পন্ন হয়, যেখানে লাম্বডা প্যারামিটারটি প্রভাবিত করে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি বাদ দেওয়া হবে।
Feature Engineering
Feature Engineering হল ডেটা প্রক্রিয়াকরণের প্রক্রিয়া যেখানে আপনি ডেটা থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করেন, পুরনো বৈশিষ্ট্য পরিবর্তন করেন, বা কিছু বৈশিষ্ট্য বাদ দেন, যাতে মডেলটির কর্মক্ষমতা উন্নত হয়।
Feature Engineering এর উদ্দেশ্য:
- মডেলের সঠিকতা উন্নত করা:
- নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করে বা পুরনো বৈশিষ্ট্যগুলোর মান পরিবর্তন করে মডেলটি আরও কার্যকরী এবং সঠিক হতে পারে।
- ডেটার মান বৃদ্ধি করা:
- ডেটার মানের উন্নতি করতে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা হয়, যাতে মডেলটি আরও ভালোভাবে ডেটার মধ্যে সিকোয়েন্স বা সম্পর্ক বুঝতে পারে।
- বিশ্লেষণ সহজ করা:
- বিশেষ বৈশিষ্ট্য তৈরি করার মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণ সহজ হতে পারে। এটি ডেটার মধ্যে গোপন প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক প্রকাশ করতে সাহায্য করে।
Feature Engineering এর প্রক্রিয়া:
- বৈশিষ্ট্য রূপান্তর (Transformation):
- Scaling and Normalization: বৈশিষ্ট্যগুলোর মান স্কেল বা রেঞ্জ সাধারণ করতে, যেমন Min-Max স্কেলিং বা Z-score normalization।
- Log Transformation: যেসব বৈশিষ্ট্যের মান খুব বড় বা ছোট, সেগুলোর লজের রূপান্তর করা হয়।
- নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি (Creating New Features):
- Polynomial Features: বৈশিষ্ট্যগুলোর এক্সপোনেনশিয়াল বা পলিনোমিয়াল রূপ তৈরি করা।
- Interaction Features: বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের ইন্টারঅ্যাকশন নিয়ে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা। যেমন, দুইটি বৈশিষ্ট্যের গুণফল বা যোগফল।
- ডেটার ভেতর থেকে তথ্য বের করা (Extracting Features from Data):
- Datetime Features: টাইম স্ট্যাম্প থেকে দিন, মাস, বছর, ঘণ্টা ইত্যাদি বৈশিষ্ট্য বের করা।
- Text Features: টেক্সট ডেটা থেকে শব্দ, বাক্য, বা টপিক মডেলিং এর মাধ্যমে বৈশিষ্ট্য তৈরি করা।
- বৈশিষ্ট্য কম্পোজিশন (Feature Composition):
- Aggregation: একাধিক বৈশিষ্ট্য একত্রিত করা, যেমন গড়, সর্বোচ্চ, সর্বনিম্ন, মোট ইত্যাদি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করা।
- Binning: একটি নির্দিষ্ট রেঞ্জের মধ্যে বৈশিষ্ট্যগুলিকে বিভক্ত করা। যেমন, বয়সকে বিভিন্ন বয়সের শ্রেণীতে বিভক্ত করা।
Feature Selection এবং Feature Engineering এর মধ্যে পার্থক্য
| বিষয় | Feature Selection | Feature Engineering |
|---|---|---|
| উদ্দেশ্য | মডেলকে আরও কার্যকরী করতে অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্য বাদ দেওয়া। | নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা যা মডেলের কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করে। |
| পদ্ধতি | কিছু বৈশিষ্ট্য বাদ দেওয়া। | বৈশিষ্ট্যগুলির রূপান্তর বা নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা। |
| ফলাফল | ডেটাসেটের সাইজ ছোট হয়। | নতুন বৈশিষ্ট্য বা রূপান্তরিত বৈশিষ্ট্য তৈরি হয়। |
| উদাহরণ | Chi-square, RFE, Mutual Information | Normalization, Polynomial Features, Feature Binning |
সারাংশ
- Feature Selection এর মাধ্যমে আপনি ডেটাসেট থেকে অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি বাদ দিয়ে, গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলো চিহ্নিত করেন।
- Feature Engineering হল ডেটা থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি বা পুরনো বৈশিষ্ট্য রূপান্তর করা, যা মডেলটির কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করতে সাহায্য করে।
এই দুটি প্রক্রিয়া মডেল প্রশিক্ষণের সময় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে এবং মডেলের সঠিকতা, কার্যক্ষমতা এবং কম্পিউটেশনাল দক্ষতা উন্নত করতে সাহায্য করে।
Content added By
Read more
