light mode
night mode
সাইকিট-লার্ন (Scikit-Learn)
Scikit-Learn পরিচিতি Scikit-Learn কী? Scikit-Learn এর ইতিহাস এবং বিকাশ Scikit-Learn এর বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহার ক্ষেত্র Scikit-Learn এর গুরুত্বপূর্ণ মডিউল এবং লাইব্রেরি Scikit-Learn ইনস্টলেশন এবং সেটআপ Scikit-Learn ইনস্টল করা (pip ব্যবহার করে) Scikit-Learn এর সাথে Python এর ইন্টিগ্রেশন Python IDE (Jupyter Notebook, Google Colab) সেটআপ Scikit-Learn ডকুমেন্টেশন এবং হেল্প Scikit-Learn এর মৌলিক ধারণা Features এবং Labels এর ধারণা Training এবং Testing Data এর ভূমিকা Supervised এবং Unsupervised Learning এর ধারণা Model Selection এবং Cross-Validation Data Preprocessing ডেটা লোড করা (CSV, Excel, Database) Missing Data Handle করা (Imputation Techniques) Data Scaling এবং Normalization (MinMaxScaler, StandardScaler) Feature Encoding (Label Encoding, One-Hot Encoding) Train-Test Split এবং Cross-Validation Train-Test Split এর প্রয়োজনীয়তা train_test_split() ফাংশন ব্যবহার K-Fold Cross-Validation এর ভূমিকা Stratified K-Fold Cross-Validation Supervised Learning এর বেসিক ধারণা Supervised Learning কী এবং এর প্রকারভেদ Classification এবং Regression এর মধ্যে পার্থক্য Model Training এবং Testing Process Model Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score) Linear Regression Linear Regression কী এবং এর ব্যবহার Simple এবং Multiple Linear Regression Coefficients এবং Intercept এর ভূমিকা Model Evaluation (R-squared, Mean Squared Error) Logistic Regression Logistic Regression এর ভূমিকা Binary Classification এবং Sigmoid Function Decision Boundary এবং Probabilistic Prediction Model Evaluation (Confusion Matrix, ROC-AUC Curve) K-Nearest Neighbors (KNN) KNN কী এবং কিভাবে কাজ করে? Distance Metrics (Euclidean, Manhattan) KNN মডেল Training এবং Prediction Model Tuning এবং Hyperparameter Optimization Support Vector Machine (SVM) SVM এর মৌলিক ধারণা Hyperplane এবং Margin এর ভূমিকা Linear এবং Non-linear SVM Kernel Functions (Linear, Polynomial, RBF) Decision Tree এবং Random Forest Decision Tree এর বেসিক ধারণা Gini Index এবং Information Gain Random Forest এর ভূমিকা এবং ব্যবহার Model Evaluation এবং Feature Importance Naive Bayes Classifier Naive Bayes এর বেসিক ধারণা Bayes Theorem এবং Conditional Probability Gaussian Naive Bayes এবং Multinomial Naive Bayes Naive Bayes এর Strength এবং Limitations Ensemble Learning Ensemble Learning এর ধারণা এবং প্রয়োগ Bagging এবং Boosting Techniques AdaBoost এবং Gradient Boosting Classifier XGBoost এবং CatBoost এর ব্যবহার Unsupervised Learning এর বেসিক ধারণা Unsupervised Learning কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Clustering এবং Dimensionality Reduction এর ধারণা Unsupervised Learning এর বাস্তব প্রয়োগ K-Means Clustering K-Means Clustering এর বেসিক ধারণা Centroid Initialization এবং Cluster Assignment Elbow Method ব্যবহার করে K নির্বাচন Cluster Evaluation এবং Silhouette Score Hierarchical Clustering Hierarchical Clustering এর ভূমিকা Agglomerative এবং Divisive Clustering Dendrogram এবং Linkage Methods Hierarchical Clustering এর Limitations Principal Component Analysis (PCA) PCA এর বেসিক ধারণা Dimensionality Reduction এর প্রয়োগ Eigenvalues এবং Eigenvectors এর ধারণা PCA মডেল Training এবং Testing Model Evaluation এবং Validation Techniques Model Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score) Confusion Matrix এবং Classification Report ROC-AUC Curve এবং Precision-Recall Curve Cross-Validation এবং Model Selection Techniques Hyperparameter Tuning এবং Optimization Hyperparameter কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Grid Search এবং Random Search Techniques Cross-Validation এর মাধ্যমে Hyperparameter Tuning Scikit-Learn এর GridSearchCV এবং RandomizedSearchCV Time Series Analysis এবং Forecasting Time Series Data এর ধারণা এবং ব্যবহার ARIMA এবং SARIMA মডেল Lag Features এবং Rolling Windows Forecasting Techniques এবং Model Evaluation Pipeline এবং Model Selection Pipeline কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Data Preprocessing এবং Model Training এর জন্য Pipeline তৈরি Model Selection Techniques এবং Evaluation Scikit-Learn এর Pipeline এবং make_pipeline ফাংশন Feature Selection এবং Feature Engineering Feature Selection এর গুরুত্ব Recursive Feature Elimination (RFE) Feature Engineering Techniques Scikit-Learn এর SelectKBest এবং RFECV Text Classification এবং Natural Language Processing (NLP) Text Preprocessing Techniques (Tokenization, Stopwords Removal) TF-IDF এবং Bag of Words মডেল Sentiment Analysis এবং Text Classification Scikit-Learn এর CountVectorizer এবং TfidfVectorizer Model Deployment এবং Production মডেল Export করা (Pickle, Joblib) Flask এবং FastAPI দিয়ে REST API তৈরি Docker ব্যবহার করে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট ক্লাউডে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট (AWS, Google Cloud, Azure) Scikit-Learn এর জন্য Best Practices Model Training এবং Testing Best Practices Data Preprocessing এবং Feature Engineering Best Practices Model Evaluation এবং Validation Best Practices Model Deployment এবং Maintenance Best Practices

Recursive Feature Elimination (RFE)

Machine Learning - সাইকিট-লার্ন (Scikit-Learn) Feature Selection এবং Feature Engineering |
92
92

Recursive Feature Elimination (RFE) হলো একটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন (feature selection) পদ্ধতি যা মডেলের পারফরম্যান্সের ওপর ভিত্তি করে কম কার্যকরী বা অনাবশ্যক বৈশিষ্ট্য (features) বাদ দেয়। RFE মূলত মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলিকে চিহ্নিত করতে সাহায্য করে এবং মডেলটি প্রশিক্ষণ করতে প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা কমিয়ে আনে।

এই পদ্ধতিতে, মডেলটি পুনরায় প্রশিক্ষিত হয় এবং ধাপে ধাপে কিছু বৈশিষ্ট্য সরিয়ে ফেলা হয় (অথবা বাদ দেওয়া হয়) যতক্ষণ না সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি অবশিষ্ট থাকে।

RFE মূলত recursive প্রক্রিয়া অনুসরণ করে, যেখানে প্রথমে সমস্ত বৈশিষ্ট্য দিয়ে মডেলটি প্রশিক্ষণ করা হয়, তারপর পরবর্তী ধাপে ধীরে ধীরে এক বা একাধিক বৈশিষ্ট্য বাদ দেয়া হয়, এবং এই প্রক্রিয়া চলতে থাকে যতক্ষণ না সেরা বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা হয়।

RFE এর কাজ করার পদ্ধতি:

  1. প্রথমে, সমস্ত বৈশিষ্ট্য দিয়ে মডেল প্রশিক্ষণ করা হয়।
  2. মডেলটি প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের গুরুত্ব পরিমাপ করে (যেমন, লিনিয়ার রিগ্রেশন বা র‍্যান্ডম ফরেস্টে ফিচার ইম্পর্ট্যান্সের উপর ভিত্তি করে)।
  3. সবচেয়ে কম গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য সরিয়ে ফেলা হয়।
  4. বাকী বৈশিষ্ট্যগুলির উপর মডেলটি পুনরায় প্রশিক্ষণ করা হয়।
  5. এই প্রক্রিয়া পুনরাবৃত্তি করা হয় যতক্ষণ না নির্দিষ্ট সংখ্যক বৈশিষ্ট্য (features) নির্বাচিত না হয়।

RFE এর কাজের মাধ্যমে আপনি মডেলের সঠিকতা বজায় রেখে অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সরিয়ে ফেলতে পারেন, যা মডেলটির কম্পিউটেশনাল দক্ষতা এবং গতি বাড়ায়।

RFE এর উদাহরণ (Python):

এখানে একটি উদাহরণ দেওয়া হল যেখানে RFE ব্যবহার করা হয়েছে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল-এর জন্য Scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করে:

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.feature_selection import RFE

# ডেটাসেট লোড করা
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

# লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরি
model = LinearRegression()

# RFE পদ্ধতি ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা (5টি বৈশিষ্ট্য রাখতে হবে)
rfe = RFE(estimator=model, n_features_to_select=5)
rfe.fit(X, y)

# নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যগুলির ইন্ডেক্স
selected_features = rfe.support_
print("Selected Features:", selected_features)

# বৈশিষ্ট্যগুলির গুরুত্ব
ranking = rfe.ranking_
print("Feature Ranking:", ranking)

ব্যাখ্যা:

  • RFE পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে এবং এটি 5টি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য নির্বাচিত করেছে।
  • support_ হল একটি বুলিয়ান অ্যারে যা প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের নির্বাচিত বা বাদ দেওয়া অবস্থা দেখায়।
  • ranking_ হল বৈশিষ্ট্যগুলির র‌্যাঙ্কিং, যেখানে 1 এর মানে হলো সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য।

RFE এর সুবিধা:

  1. Feature Selection:
    এটি মডেলটির সেরা বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করতে সহায়ক, যা মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করতে পারে।
  2. Overfitting কমানো:
    কম গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বাদ দেওয়া মডেলটিকে overfitting থেকে রক্ষা করতে পারে এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা বৃদ্ধি করতে পারে।
  3. কম্পিউটেশনাল দক্ষতা:
    কম বৈশিষ্ট্য সহ মডেল প্রশিক্ষণ দিলে মডেলটি দ্রুত কাজ করে এবং কম কম্পিউটেশনাল শক্তি প্রয়োজন।

RFE এর সীমাবদ্ধতা:

  1. দ্রুত কাজ নাও করতে পারে:
    এটি অনেক বৈশিষ্ট্য বা বড় ডেটাসেটের জন্য ধীর গতির হতে পারে, কারণ এটি প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য মডেল প্রশিক্ষণ করে।
  2. অবশ্যই একটি মডেল প্রয়োজন:
    RFE ব্যবহারের জন্য একটি মডেল প্রয়োজন, যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন বা সিদ্ধান্তমূলক গাছ (decision trees)। যদি বৈশিষ্ট্যগুলি খুবই জটিল বা অপ্রচলিত হয়, তবে এটি সঠিকভাবে কাজ নাও করতে পারে।
  3. কম বৈশিষ্ট্য চয়ন করা:
    এটি মাঝে মাঝে খুব কম বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করতে পারে, যা মডেলের পারফরম্যান্স কমিয়ে দেয়, যদি গুরুত্বপূর্ণ কিছু বৈশিষ্ট্য বাদ পড়ে।

RFE-এর অন্যান্য সংস্করণ:

  • RFECV (Recursive Feature Elimination with Cross-Validation):
    RFECV হল RFE এর একটি উন্নত সংস্করণ যা cross-validation ব্যবহার করে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক সংখ্যক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করতে পারে, কারণ এটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য পারফরম্যান্স মেট্রিক্সের ভিত্তিতে কাজ করে।

RFECV উদাহরণ (Python):

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# ডেটাসেট লোড
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

# লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরি
model = LinearRegression()

# RFECV পদ্ধতি ব্যবহার করা
rfecv = RFECV(estimator=model, step=1, cv=5)
rfecv.fit(X, y)

# নির্বাচিত বৈশিষ্ট্য
print("Optimal number of features:", rfecv.n_features_)
print("Selected features:", rfecv.support_)

ব্যাখ্যা:

  • RFECV ব্যবহার করে, এই কোডটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেরা বৈশিষ্ট্য সংখ্যা নির্বাচন করে এবং সেই বৈশিষ্ট্যগুলির ইনডেক্স প্রদান করে।

সারাংশ

Recursive Feature Elimination (RFE) একটি কার্যকরী বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি যা মডেলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলো চিহ্নিত করে এবং কম গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বাদ দেয়। এটি মডেল পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়ক এবং overfitting কমাতে সাহায্য করে। তবে, এটি বড় ডেটাসেটের জন্য ধীর গতির হতে পারে এবং একটি উপযুক্ত মডেল প্রয়োজন। RFECV এর মাধ্যমে RFE পদ্ধতির কার্যকারিতা আরও উন্নত করা যায়, যা cross-validation ব্যবহার করে সবচেয়ে ভালো সংখ্যক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে।

Content added By
Md Azizur Rahman

Read more

Feature Selection এর গুরুত্ব Feature Engineering Techniques Scikit-Learn এর SelectKBest এবং RFECV
টপ রেটেড অ্যাপ

স্যাট অ্যাকাডেমী অ্যাপ

আমাদের অল-ইন-ওয়ান মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে সীমাহীন শেখার সুযোগ উপভোগ করুন।

ভিডিও
লাইভ ক্লাস
এক্সাম
ডাউনলোড করুন

or

Don't have an account? Register

Promotion