অপ্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে ফিল্টার করতে বা প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যকে র্যাঙ্ক করার জন্য ডেটা প্রিপ্রসেস করার জন্য এটি একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি। বৈশিষ্ট্যের প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণের পরিমাপগুলি অপ্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা ধারণা বর্ণনা প্রক্রিয়া থেকে অননুমোদিত হতে পারে। এই প্রি-প্রসেসিং ধাপের ক্লাস ক্যারেক্টারাইজেশন বা তুলনা করাকে একটি অ্যানালিটিকাল ক্যারেক্টারাইজেশন হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।
ডেটা বৈষম্য বৈষম্যের নিয়ম তৈরি করে যা লক্ষ্য শ্রেণী এবং বৈপরীত্য শ্রেণী হিসাবে সংজ্ঞায়িত দুটি শ্রেণীর মধ্যে বস্তুর সাধারণ বৈশিষ্ট্যের তুলনা।
এটি একটি বা বৈপরীত্য ক্লাসের একটি সেট থেকে অবজেক্টের সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে ক্লাস ডেটা অবজেক্টকে লক্ষ্য করার সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলির একটি তুলনা। ব্যবহারকারী লক্ষ্য এবং বিপরীত ক্লাস সংজ্ঞায়িত করতে পারেন। ডেটা বৈষম্যের জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলি ডেটা বৈষম্যের ফলাফলগুলি তুলনামূলক ব্যবস্থাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে ব্যতিক্রম ছাড়া ডেটা চরিত্রায়নের জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতির সাথে খুব মিল৷
অ্যাট্রিবিউট প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণের কারণ
বৈশিষ্ট্যের প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণের জন্য বেশ কয়েকটি কারণ রয়েছে যা নিম্নরূপ -
-
এটি সিদ্ধান্ত নিতে পারে কোন মাত্রা অন্তর্ভুক্ত করতে হবে৷
-
এটি একটি উচ্চ স্তরের সাধারণীকরণ তৈরি করতে পারে৷
-
এটি এমন বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা কমাতে পারে যা আমাদের সহজেই প্যাটার্ন পড়তে সহায়তা করে।
বৈশিষ্ট্য প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণের পিছনে মৌলিক ধারণা হল কিছু পরিমাপ মূল্যায়ন করা যা একটি প্রদত্ত শ্রেণী বা ধারণা সম্পর্কিত একটি বৈশিষ্ট্যের প্রাসঙ্গিকতা গণনা করতে পারে। এই ধরনের ব্যবস্থা তথ্য লাভ, অস্পষ্টতা, এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ জড়িত।
ধারণা বর্ণনার জন্য বৈশিষ্ট্য প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণ নিম্নরূপ প্রয়োগ করা হয় -
ডেটা সংগ্রহ − এটি ক্যোয়ারী প্রসেসিং দ্বারা টার্গেট ক্লাস এবং কনট্রাস্টিং ক্লাস উভয়ের জন্য ডেটা সংগ্রহ করতে পারে৷
রক্ষণশীল AOI ব্যবহার করে প্রাথমিক প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণ − এই ধাপটি মাত্রা এবং গুণাবলীর একটি সেটকে স্বীকৃতি দেয় যার উপর নির্বাচিত প্রাসঙ্গিকতা পরিমাপ ব্যবহার করা হবে৷
AOI উচ্চ সংখ্যক স্বতন্ত্র মানের বৈশিষ্ট্যগুলিকে বাদ দিয়ে ডেটার প্রাথমিক বিশ্লেষণ বাস্তবায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি রক্ষণশীল হতে পারে, AOI প্রয়োগ করা উচিত অ্যাট্রিবিউট জেনারেলাইজেশন থ্রেশহোল্ডগুলিকে নিয়োগ করা যা যুক্তিসঙ্গতভাবে বড় সেট করা হয় যাতে নির্বাচিত পরিমাপ দ্বারা আরও প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণে আরও বৈশিষ্ট্যগুলিকে চিকিত্সা করা যায়৷
সরান − এই প্রক্রিয়াটি নির্বাচিত প্রাসঙ্গিকতা বিশ্লেষণ পরিমাপ ব্যবহার করে অপ্রাসঙ্গিক এবং দুর্বলভাবে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে সরিয়ে দেয়৷
AOI ব্যবহার করে ধারণার বর্ণনা তৈরি করুন - এটি অ্যাট্রিবিউট জেনারেলাইজেশন থ্রেশহোল্ডের একটি কম রক্ষণশীল সেট ব্যবহার করে AOI প্রয়োগ করতে পারে। যদি বর্ণনামূলক মাইনিং ফাংশনটি শ্রেণী চরিত্রায়ন হয়, তবে শুধুমাত্র মূল টার্গেট ক্লাস ওয়ার্কিং রিলেশন এখন অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে৷
যদি বর্ণনামূলক মাইনিং ফাংশনটি শ্রেণী চরিত্রায়ন হয়, তবে শুধুমাত্র মূল লক্ষ্য শ্রেণীর কর্ম সম্পর্ক অন্তর্ভুক্ত করা হয়। যদি বর্ণনামূলক মাইনিং ফাংশনটি শ্রেণী চরিত্রায়ন হয়, তবে শুধুমাত্র মূল লক্ষ্য শ্রেণীর কর্ম সম্পর্ক অন্তর্ভুক্ত করা হয়। যদি বর্ণনামূলক মাইনিং ফাংশনটি শ্রেণী তুলনা হয়, তবে মূল টার্গেট ক্লাস ওয়ার্কিং রিলেশন এবং মূল বৈপরীত্য ক্লাস ওয়ার্কিং রিলেশন উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করা হয়।
