Model Tuning এবং Hyperparameter Optimization

Machine Learning - সাইকিট-লার্ন (Scikit-Learn) - K-Nearest Neighbors (KNN)

211

Model Tuning (মডেল টিউনিং) এবং Hyperparameter Optimization (হাইপারপ্যারামিটার অপটিমাইজেশন) মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির গুরুত্বপূর্ণ অংশ। মডেল টিউনিং হল মডেলের পারফরম্যান্স উন্নত করার প্রক্রিয়া, যেখানে hyperparameters এর মান নির্বাচন এবং অপটিমাইজ করা হয়। এই প্রক্রিয়াটি মডেলের গুণগত মান বৃদ্ধি করতে সাহায্য করে, যেমন একুরেসি, ফিনিক্স, রিকল এবং অন্যান্য পরিমাপ।

Model Tuning (মডেল টিউনিং)

Model Tuning হল মডেলটির কার্যকারিতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করার প্রক্রিয়া, যাতে এটি নতুন বা অজ্ঞাত ডেটার উপর ভাল পারফর্ম করতে পারে। এটি সাধারণত hyperparameters এবং algorithmic choices পরিবর্তন করে করা হয়।

Model Tuning-এ গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ:

হাইপারপ্যারামিটার নির্বাচন:
মডেলটি শেখার সময় বিভিন্ন প্যারামিটার নির্ধারণ করতে হয়, যেগুলি মডেলের আচরণ ও কার্যকারিতা প্রভাবিত করে। যেমন, একটি র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেলের জন্য নম্বর অব ট্রিজ এবং ডিপথ বা SVM এর জন্য C এবং Gamma।
ডেটার স্কেলিং:
ডেটার বিভিন্ন ফিচারের স্কেলিং পরিবর্তন করে মডেলটির কার্যকারিতা বৃদ্ধি করা যেতে পারে। যেমন, StandardScaler বা MinMaxScaler ব্যবহার করে ডেটার স্কেলিং করা।
অ্যালগরিদম নির্বাচন:
বিভিন্ন অ্যালগরিদমের মধ্যে নির্বাচন করা, যেমন Decision Trees, SVM, Logistic Regression ইত্যাদি, যা সমস্যা অনুযায়ী পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করতে সাহায্য করে।

Hyperparameter Optimization (হাইপারপ্যারামিটার অপটিমাইজেশন)

Hyperparameter Optimization বা Hyperparameter Tuning হল সেই প্রক্রিয়া, যার মাধ্যমে মডেলের শিখন প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণকারী বিভিন্ন hyperparameters এর সর্বোত্তম মান খোঁজা হয়। Hyperparameters হল সেই প্যারামিটারগুলি, যা মডেল ট্রেনিংয়ের আগে সেট করা হয় এবং যা ট্রেনিংয়ের সময় পরিবর্তিত হয় না। এগুলির মধ্যে রয়েছে:

Learning rate
Number of trees in a random forest
Depth of a decision tree
Regularization parameters (e.g., C in SVM, alpha in Ridge regression)

Hyperparameter Tuning করার পদ্ধতি:

Grid Search (গ্রিড সার্চ): গ্রিড সার্চ হল সবচেয়ে সাধারণ এবং পদ্ধতিগত পদ্ধতি, যেখানে hyperparameter এর সম্ভাব্য সমস্ত মানের একটি গ্রিড তৈরি করা হয় এবং প্রতিটি কম্বিনেশন পরীক্ষণ করা হয়।
উদাহরণ:
```
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

param_grid = {
    'n_estimators': [10, 50, 100],
    'max_depth': [None, 10, 20, 30]
}

grid_search = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(), param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)
```
Randomized Search (র্যান্ডমাইজড সার্চ): র্যান্ডমাইজড সার্চে, বিভিন্ন hyperparameters এর মান এলোমেলোভাবে নির্বাচন করা হয় এবং সীমিত সংখ্যক কম্বিনেশন পরীক্ষা করা হয়, যা সময় সাশ্রয়ী হতে পারে, বিশেষত যখন প্যারামিটার স্পেস অনেক বড় হয়।
উদাহরণ:
```
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np

param_dist = {
    'n_estimators': np.arange(10, 100, 10),
    'max_depth': [None, 10, 20, 30],
    'min_samples_split': [2, 5, 10]
}

random_search = RandomizedSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(), param_distributions=param_dist, n_iter=100, cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)

print("Best parameters found: ", random_search.best_params_)
```
Bayesian Optimization (বায়েসিয়ান অপটিমাইজেশন): বায়েসিয়ান অপটিমাইজেশন একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা Gaussian Processes এর উপর ভিত্তি করে কাজ করে এবং এটি পারফরম্যান্স মেট্রিক্স অনুসারে সবচেয়ে কার্যকরী hyperparameters নির্বাচন করতে সহায়ক।
Automated Hyperparameter Tuning (অটোমেটেড হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং): কিছু লাইব্রেরি যেমন Optuna, Hyperopt ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে হাইপারপ্যারামিটার অপটিমাইজেশন করা সম্ভব। এগুলি বায়েসিয়ান অপটিমাইজেশন এবং অন্যান্য উন্নত অ্যালগরিদমের মাধ্যমে দ্রুত এবং দক্ষভাবে hyperparameter tuning করতে পারে।