পাইথনে scikit-learn লাইব্রেরির মূল ভিত্তি ব্যাখ্যা

Scikit-learn (sklearn) পাইথনের একটি লাইব্রেরি যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি, তাই বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়। শক্তিশালী ও স্টেবল, কারণ এটি পরিসংখ্যানিক মডেলিং-এর জন্য বিশাল টুলসেট প্রদান করে। এতে ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত। এটি Numpy, SciPy এবং Matplotlib-এর ওপর তৈরি।

এটি নিচের কমান্ড দিয়ে ইনস্টল করা যায়:

pip install scikit-learn

এই লাইব্রেরি ডেটা মডেলিং-এ ফোকাস করে। scikit-learn-এ অনেক মডেল আছে, 그중 কিছু নিচে সংক্ষেপে দেওয়া হলো:

সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদম

সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদমকে একটি নির্দিষ্টভাবে আচরণ করা শেখানো হয়। একটি নির্দিষ্ট ডিজায়ারড আউটপুট একটি দেওয়া ইনপুটে ম্যাপ করা হয়, যাতে মানব সুপারভিশন मिलে। এটি ইনপুট ডেটাসেটের ফিচার লেবেলিং করে, আউটপুট সঠিক কিনা তা ফিডব্যাক দিয়ে, ইত্যাদি করতে পারে। একবার অ্যালগরিদম এই ইনপুট ডেটায় পুরোপুরি ট্রেন হলে, সেটি অনুরূপ ধরনের ডেটায় জেনারালাইজ করতে পারে। যদি ট্রেনড মডেলের পারফরম্যান্স মেট্রিকস ভালো হয়, তবে এটি কখনো নাও দেখা ইনপুটের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এটি এক্সপেনসিভ লার্নিং অ্যালগরিদম, কারণ মানুষকে ফিজিক্যালি ইনপুট ডেটা লেবেল করতে হয়, যা অতিরিক্ত খরচ যোগ করে। Sklearn-এ Linear Regression, Support Vector Machine, Decision Tree ইত্যাদি বাস্তবায়ন করা যায়।

আনসুপারভাইজড লার্নিং

এটি সুপারভাইজড লার্নিং-এর বিপরীত, অর্থাৎ ইনপুট ডেটাসেট লেবেলড নয়, তাই শূন্য মানব সুপারভিশন। অ্যালগরিদম এমন লেবেলড নয় ডেটা থেকে শিখে, প্যাট্রন এক্সট্রাক্ট করে, ভবিষ্যদ্বাণী করে, ডেটায় ইনসাইট দেয় এবং নিজে থেকে অন্যান্য অপারেশন করে। অধিকাংশ সময় রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ডেটা অনস্ট্রাকচারড ও আনলেবেলড। Sklearn-এ ক্লাস্টারিং, ফ্যাক্টর অ্যানালিসিস, প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালিসিস, নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদি বাস্তবায়ন করা যায়।

ক্লাস্টারিং

সদৃশ ডেটা একটি স্ট্রাকচারে গ্রুপ করা হয় এবং যেকোনো নয়েজ (আউটলায়ার বা অস্বাভাবিক ডেটা) এই ক্লাস্টারের বাইরে পড়ে, যা পরবর্তীতে বাদ দেওয়া বা উপেক্ষা করা যায়।

ক্রস-ভ্যালিডেশন

এটি একটি প্রক্রিয়া যেখানে মূল ডেটাসেট দুটি অংশে ভাগ করা হয়: ট্রেনিং ডেটাসেট এবং টেস্টিং ডেটাসেট। ক্রস-ভ্যালিডেশন ব্যবহার করলে ভ্যালিডেশন ডেটাসেট-এর প্রয়োজন নেই। ক্রস-ভ্যালিডেশন পদ্ধতির অনেক ভেরিয়েশন আছে। সবচেয়ে সাধারণভাবে ব্যবহৃত পদ্ধতি হলো k-ফোল্ড ক্রস-ভ্যালিডেশন।

ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন

ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন বলতে उन টেকনিকগুলোকে বোঝায় যা ডেটাসেটের ফিচার সংখ্যা কমানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। যদি ডেটাসেটে ফিচার সংখ্যা বেশি হয়, তবে অ্যালগরিদম মডেল করা কঠিন হয়। ইনপুট ডেটাসেটে quá ভেরিয়েবল থাকলে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে নিচে আসে। ফিচার স্পেসে বেশি ডাইমেনশন থাকলে বড় মেমরি লাগে, এবং সব ডেটা স্পেসে উপযুক্তভাবে রিপ্রেজেন্ট করা যায় না (ডেটার সারি)। এর মানে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্স প্রভাবিত হয়, এটিকে কার্স অফ ডাইমেনশনালিটি বলা হয়। তাই ডেটাসেটের ইনপুট ফিচার সংখ্যা কমানো উচিত। এটিকেই ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন বলা হয়।