फीचर चयन: Difference between revisions

Latest revision as of 11:18, 14 August 2023

मशीन लर्निंग और सांख्यिकी में, फीचर सिलेक्शन होता हैं, जिसे वैरिएबल सिलेक्शन , विशेषता सिलेक्शन या वैरिएबल सबसेट सिलेक्शन के रूप में भी जाना जाता है | यह मॉडल निर्माण में उपयोग के लिए प्रासंगिक फीचर (मशीन लर्निंग) (वेरिएबल , प्रडिक्टर) के सबसेट का सिलेक्शन करने की प्रक्रिया है। फीचर सिलेक्शन तकनीकों का उपयोग अनेक कारणों से किया जाता है |

शोधकर्ताओं/उपयोगकर्ताओं द्वारा व्याख्या करना और उसको सरल बनाने के लिए मॉडलों का सरलीकरण,^[1]
कम समय में प्रशिक्षण,^[2]
आयामीता के कर्स से बचने के लिए,^[3]
लर्निंग मॉडल क्लास के साथ डेटा की अनुकूलता में सुधार,^[4]
इनपुट स्थान में उपस्थित अंतर्निहित सममित स्थान को एनकोड करें। ^[5]^[6]^[7]^[8]

फीचर सिलेक्शन तकनीक का उपयोग करते समय केंद्रीय आधार यह है कि डेटा में कुछ विशेषताएं सम्मिलित हैं जो तब अनावश्यक हैं या अप्रासंगिक हैं, और इस प्रकार सूचना को अधिक हानि के अतिरिक्त उन्हें हटाया जा सकता है। ^[9] यह निरर्थक और अप्रासंगिक दो भिन्न-भिन्न धारणाएँ होती हैं, क्योंकि प्रासंगिक विशेषता किसी अन्य प्रासंगिक विशेषता की उपस्थिति में निरर्थक हो सकती है जिसके साथ यह दृढ़ता से सहसंबद्ध होता है।^[10]

फीचर सिलेक्शन तकनीकों को फीचर निष्कर्षण से भिन्न किया जाना चाहिए। ^[11] फीचर निष्कर्षण मूल फीचर्स के कार्यों से नई सुविधाएँ बनाता है, जबकि फीचर सिलेक्शन फीचर्स का सबसेट लौटाता है। फीचर सिलेक्शन तकनीकों का उपयोग अधिकांशतः उन डोमेन में किया जाता है जहाँ अनेक सुविधाएँ और तुलनात्मक रूप से प्रतिरुप (या डेटा बिंदु) होते हैं। फीचर सिलेक्शन के अनुप्रयोग के लिए आदर्श स्तिथियों में स्टाइलोमेट्री और डीएनए माइक्रोएरे डेटा का विश्लेषण सम्मिलित होता है, जहां अनेक हजारों विशेषताएं होती हैं, और इसमें कुछ दशको से सैकड़ों प्रतिरुप हैं।

परिचय

फीचर सिलेक्शन एल्गोरिथ्म को नए फीचर सबसेट के प्रस्ताव के लिए खोज तकनीक के संयोजन के रूप में देखा जा सकता है | इसके साथ ही मूल्यांकन उपाय जो विभिन्न फीचर सबसेट को स्कोर करता है। यह सबसे सरल एल्गोरिदम फीचर्स के प्रत्येक संभावित उपसमूह का परीक्षण करना है जो त्रुटि दर को कम करता है। यह स्थान की विस्तृत खोज है, और यह लघु से लघु फीचर सेट को छोड़कर सभी के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन है। मूल्यांकन मेट्रिक का चुनाव एल्गोरिदम को अधिक रूप से प्रभावित करता है, और यह मूल्यांकन मेट्रिक्स होता हैं जो फीचर सिलेक्शन एल्गोरिदम की तीन मुख्य श्रेणियों के मध्य अंतर करते हैं | इसमें रैपर, फिल्टर और एम्बेडेड विधियां होती हैं। ^[10]

रैपर विधियाँ फीचर सबसेट को स्कोर करने के लिए पूर्वानुमानित मॉडल का उपयोग करती हैं। प्रत्येक नए सबसेट का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जिसका परीक्षण होल्ड-आउट सेट पर किया जाता है। उस होल्ड-आउट सेट (मॉडल की त्रुटि दर) पर की गई त्रुटियों की संख्या की गणना करने से उस सबसेट के लिए स्कोर मिलता है। चूँकि रैपर विधियाँ प्रत्येक सबसेट के लिए नए मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं, वह कम्प्यूटेशनल रूप से बहुत गहन होती हैं, किन्तु सामान्यतः यह उस विशेष प्रकार के मॉडल या विशिष्ट समस्या के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला फीचर सेट प्रदान करती हैं।
फ़िल्टर विधियाँ फीचर सबसेट को स्कोर करने के लिए त्रुटि दर के अतिरिक्त प्रॉक्सी माप का उपयोग करती हैं। फीचर सेट की उपयोगिता को ध्यान में रखते हुए, गणना करने में तीव्र होने के लिए इस उपाय को चुना गया है। सामान्य उपायों में म्यूच्यूअल इनफार्मेशन सम्मिलित होती है,^[10] यह पॉइंटवाइस म्यूच्यूअल इनफार्मेशन हैं ,^[12] पियर्सन प्रोडक्ट-मोमेंट कॉरर्लशन कॉएफिसिएंट, रिलीफ (फीचर सिलेक्शन ) | रिलीफ-बेस्ड एल्गोरिदम हैं,^[13] और अंतर/अंतर क्लास दूरी या प्रत्येक वर्ग/फीचर संयोजन के लिए सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण के स्कोर सम्मिलित हैं। ^[12]^[14] फ़िल्टर सामान्यतः रैपर्स की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल रूप से गहन होते हैं, किन्तु वह फीचर सेट का उत्पादन करते हैं जो विशिष्ट प्रकार के पूर्वानुमानित मॉडल के अनुरूप नहीं होता है। ^[15] ट्यूनिंग की इस कमी का अर्थ है कि फ़िल्टर से सेट किया गया फीचर रैपर से सेट की तुलना में अधिक सामान्य है, सामान्यतः रैपर की तुलना में कम पूर्वानुमान प्रदर्शन देता है। चूँकि फीचर सेट में पूर्वानुमान मॉडल की धारणाएँ सम्मिलित नहीं हैं, और इसलिए यह फीचर्स के मध्य संबंधों को प्रदर्शित करने के लिए अधिक उपयोगी है। अनेक फ़िल्टर स्पष्ट सर्वोत्तम फीचर सबसेट के अतिरिक्त फीचर रैंकिंग प्रदान करते हैं, और रैंकिंग में कट-ऑफ पॉइंट क्रॉस-वैलिडेशन (सांख्यिकी) या क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से चुना जाता है। फ़िल्टर विधियों का उपयोग रैपर विधियों के लिए प्रीप्रोसेसिंग चरण के रूप में भी किया गया है, जिससे बड़ी समस्याओं पर रैपर का उपयोग किया जा सकता है। अन्य लोकप्रिय दृष्टिकोण रिकर्सिव फीचर एलिमिनेशन एल्गोरिदम है, ^[16] सामान्यतः मॉडल का निरंतर निर्माण करने और कम वजन वाले फीचर्स को हटाने के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीन के साथ उपयोग किया जाता है।
एंबेडेड विधियां तकनीकों का समूह होती है जो मॉडल निर्माण प्रक्रिया के भागों के रूप में फीचर सिलेक्शन करती है। इस दृष्टिकोण का उदाहरण रेखीय मॉडल के निर्माण के लिए लासो (सांख्यिकी) विधि होती है, जो प्रतिगमन गुणांक को L1 दंड के साथ दंडित करता है, उनमें से अनेक को शून्य तक संकुचित कर देता है। कोई भी विशेषता जिसमें गैर-शून्य प्रतिगमन गुणांक है, उसे लैस्सो एल्गोरिथ्म द्वारा 'सिलेक्शन' किया जाता है। लैस्सो में सुधारों में बोलासो सम्मिलित है जो प्रतिरूपों को बूटस्ट्रैप करता है | ^[17] इलास्टिक नेट नियमितीकरण, जो लैस्सो के L1 दंड को रिज रिग्रेशन के L2 दंड के साथ जोड़ता है | और फ़ीआलेक्ट जो प्रतिगमन गुणांक के संयुक्त विश्लेषण के आधार पर सभी विशेषताओं को स्कोर करता है। ^[18] एईएफएस आगे लैस्सो को ऑटोएन्कोडर्स के साथ नॉनलाइनियर परिदृश्य तक विस्तारित करता है। ^[19] कम्प्यूटेशनल सम्मिश्रता के संदर्भ में यह दृष्टिकोण फिल्टर और रैपर के मध्य होते हैं।

पारंपरिक प्रतिगमन विश्लेषण में, फीचर सिलेक्शन का सबसे लोकप्रिय रूप वेरिएबल स्टेपवाइज रिग्रेशन है, जो रैपर तकनीक होती है। यह ग्रीडी एल्गोरिदम है जो प्रत्येक समय में सबसे अच्छी फीचर जोड़ता है | और (सबसे व्यर्थ फीचर को हटा देता है)। मुख्य नियंत्रण उद्देश्य यह तय करना है कि एल्गोरिदम को कब रोकना है। मशीन लर्निंग में, यह सामान्यतः क्रॉस-वैलिडेशन (सांख्यिकी)|क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा किया जाता है। आँकड़ों में, कुछ मानदंड अनुकूलित किए गए हैं। इससे श्रंखला बनाने की अंतर्निहित समस्या उत्पन्न होती है। इससे अधिक शक्तिशाली विधियों का अनुमान लगाया गया है, जैसे शाखा में बाउंड और पीसवाइस लीनियर नेटवर्क होते हैं।

सबसेट सिलेक्शन

सबसेट सिलेक्शन उपयुक्तता के लिए समूह के रूप में फीचर्स के सबसेट का मूल्यांकन करता है। सबसेट सर्च एल्गोरिथ्म को रैपर, फिल्टर और एम्बेडेड विधियों में विभाजित किया जा सकता है। रैपर्स संभावित फीचर्स के स्थान के माध्यम से खोज करने के लिए खोज एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं और सबसेट पर मॉडल चलाकर प्रत्येक सबसेट का मूल्यांकन करते हैं। रैपर कम्प्यूटेशनल रूप से मूल्यवान हो सकते हैं और मॉडल में अधिक फिट होने पर कठिन परिस्थिति हो सकती है। खोज दृष्टिकोण में फ़िल्टर रैपर के समान होते हैं, किन्तु यह किसी मॉडल के विरुद्ध मूल्यांकन करने के अतिरिक्त, सरल फ़िल्टर का मूल्यांकन किया जाता है। एंबेडेड तकनीकें मॉडल में अंतर्निहित और विशिष्ट होती हैं।

अनेक लोकप्रिय खोज दृष्टिकोण ग्रीडी एल्गोरिदम हिल क्लिंबिंग का उपयोग करते हैं, जो फीचर्स के उम्मीदवार उपसमूह का पुनरावृत्तीय मूल्यांकन करता है, फिर उपसमूह को संशोधित करता है और मूल्यांकन करता है कि क्या नया उपसमूह पुराने की तुलना में सही है। सबसेट के मूल्यांकन के लिए स्कोरिंग मीट्रिक (गणित) की आवश्यकता होती है जो फीचर्स के उपसमूह को ग्रेड करती है। व्यापक खोज सामान्यतः अव्यावहारिक होती है, इसलिए कुछ कार्यान्वयनकर्ता (या ऑपरेटर) परिभाषित स्टॉपिंग बिंदु पर होते हैं, उस बिंदु तक खोजे गए उच्चतम स्कोर वाले फीचर्स के सबसेट को संतबषजनक फीचर सबसेट के रूप में चुना जाता है। इसको रोकने का मानदंड एल्गोरिथम के अनुसार भिन्न होता है | इस प्रकार यह संभावित मानदंडों में सम्मिलित हैं | सबसेट स्कोर सीमा से अधिक होता है | कार्य का अधिकतम अनुमत रन टाइम सरपास्ड हो गया है |

वैकल्पिक खोज-आधारित तकनीकें लक्षित प्रक्षेपण खोज पर आधारित होती हैं जो उच्च स्कोर वाले डेटा के निम्न-आयामी अनुमानों का पता लगाती हैं | फिर उन विशेषताओं का सिलेक्शन किया जाता है जिनके निचले-आयामी स्थान में सबसे बड़े प्रक्षेपण होते हैं।

खोज दृष्टिकोण में सम्मिलित हैं |

एक्सहॉस्टइव ^[20]
बेस्ट फर्स्ट
सिम्युलेटेड एनीलिंग
जेनेटिक एल्गोरिदम ^[21]
ग्रीडी फॉरवर्ड सिलेक्शन ^[22]^[23]^[24]
ग्रीडी बैकवर्ड एलिमिनेशन
पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन ^[25]
टार्गेटेड प्रोजेक्शन परसूट
स्कैटर सर्च ^[26]^[27]
वेरिएबल नेबरहुड सर्च ^[28]^[29]

वर्गीकरण समस्याओं के लिए दो लोकप्रिय फ़िल्टर मेट्रिक्स सहसंबंध और पारस्परिक सूचना हैं,चूंकि गणितीय अर्थ में कोई भी वास्तविक मीट्रिक (गणित) या 'दूरी माप' नहीं है, क्योंकि वह त्रिकोण असमानता का पालन करने में विफल रहते हैं और इस प्रकार किसी भी वास्तविक 'दूरी' की गणना नहीं करते हैं - उन्हें 'स्कोर' के रूप में माना जाना चाहिए। इन अंकों की गणना उम्मीदवार फीचर (या फीचर्स के सेट) और वांछित आउटपुट श्रेणी के मध्य की जाती है। चूँकि, यह ऐसे सत्य मेट्रिक्स होते हैं जो पारस्परिक सूचना का सरल कार्य करते हैं ^[30] तथा म्यूच्यूअल इनफार्मेशन या मीट्रिक देखें।

अन्य उपलब्ध फ़िल्टर मेट्रिक्स में सम्मिलित हैं |

वर्ग पृथक्करण
- त्रुटि संभावना
- अंतर-वर्ग दूरी
- संभाव्य दूरी
- एन्ट्रॉपी (सूचना सिद्धांत)
संगति-आधारित फीचर सिलेक्शन
सहसंबंध-आधारित फीचर सिलेक्शन

अधिकतम मानदंड

अधिकतमत मानदंड का चुनाव कठिन होता है क्योंकि फीचर सिलेक्शन कार्य में अनेक उद्देश्य होते हैं। अनेक सामान्य मानदंडों में स्पष्टता की माप सम्मिलित होता है, जिसे सिलेक्शन फीचर्स की संख्या द्वारा दंडित किया जाता है। उदाहरणों में अकाइक सूचना मानदंड (एआईसी) और मैलोज़ C_p सम्मिलित हैं | जिनमें प्रत्येक अतिरिक्त फीचर के लिए 2 का दंड है। यह एआईसी सूचना सिद्धांत पर आधारित है, और प्रभावी रूप से मैक्सिमम एन्ट्रापी सिद्धांत के माध्यम से प्राप्त होता है। ^[31]^[32]

अन्य मानदंड बायेसियन सूचना मानदंड (बीआईसी) हैं, जो प्रत्येक जोड़े गए फीचर के लिए ${\sqrt {\log {n}}}$ के दंड का उपयोग करता है, न्यूनतम विवरण लंबाई (एमडीएल) जो असम्बद्ध रूप से ${\sqrt {\log {n}}}$ का उपयोग करता है, बोनफेरोनी सुधार / आरआईसी जो ${\sqrt {2\log {p}}}$ का उपयोग करता है, अधिकतम निर्भरता फीचर सिलेक्शन , और विभिन्न प्रकार के नए मानदंड जो फाल्स डिस्कवर रेट (एफडीआर) से प्रेरित हैं, जो ${\sqrt {2\log {\frac {p}{q}}}}$ के समीप कुछ का उपयोग करते हैं। फीचर्स के सबसे प्रासंगिक उपसमूह का सिलेक्शन करने के लिए अधिकतम एन्ट्रापी दर मानदंड का भी उपयोग किया जा सकता है। ^[33]

संरचना सीखना

फ़िल्टर फीचर सिलेक्शन अधिक सामान्य प्रतिमान का विशिष्ट स्थिति है जिसे संरचित पूर्वानुमान कहा जाता है। फीचर सिलेक्शन विशिष्ट लक्ष्य वेरिएबल के लिए प्रासंगिक फीचर सेट खोजता है जबकि संरचना शिक्षण सभी वेरिएबल के मध्य संबंधों को खोजता है, सामान्यतः इन सम्बन्धो को ग्राफ के रूप में व्यक्त करता हैं। यह सबसे सामान्य संरचना सीखने वाले एल्गोरिदम मानते हैं कि डेटा बायेसियन नेटवर्क द्वारा उत्पन्न होता है, और इसलिए संरचना निर्देशित ग्राफिकल मॉडल है। फ़िल्टर फीचर सिलेक्शन समस्या का अधिकतम समाधान लक्ष्य नोड का मार्कोव ब्लंकेट है, और बायेसियन नेटवर्क में, प्रत्येक नोड के लिए अद्वितीय मार्कोव ब्लंकेट है। ^[34]

सूचना सिद्धांत आधारित फीचर सिलेक्शन तंत्र

चारों ओर विभिन्न फीचर सिलेक्शन तंत्र हैं जो विभिन्न फीचर्स को स्कोर करने के लिए पारस्परिक सूचना का उपयोग करते हैं। वह सामान्यतः सभी समान एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं |

सभी फीचर्स ( $f_{i}\in F$ ) और लक्ष्य वर्ग ( $c$ ) के मध्य स्कोर के रूप में पारस्परिक सूचना की गणना करें
सबसे बड़े स्कोर वाली फीचर का सिलेक्शन करें (उदाहरण के लिए . ${\underset {f_{i}\in F}{\operatorname {argmax} }}(I(f_{i},c))$ ) और इसे सिलेक्शन फीचर्स ( $S$ ) के सेट में जोड़ें
उस स्कोर की गणना करें जो पारस्परिक सूचना से प्राप्त किया जा सकता है
सबसे बड़े स्कोर वाली फीचर का सिलेक्शन करें और इसे सिलेक्शन फीचर्स के सेट में जोड़ें (उदाहरण के लिए) ${\underset {f_{i}\in F}{\operatorname {argmax} }}(I_{derived}(f_{i},c))$ )
3. और 4. को तब तक दोहराएँ जब तक कि निश्चित संख्या में फीचर्स का सिलेक्शन न हो जाए (उदाहरण के लिए) $|S|=l$ )

सबसे सरल दृष्टिकोण म्यूच्यूअल इनफार्मेशन को व्युत्पन्न स्कोर के रूप में उपयोग करता है।^[35]

चूँकि, भिन्न-भिन्न दृष्टिकोण हैं, जो फीचर्स के मध्य रिडंडेंसीय को कम करने का प्रयास करते हैं।

न्यूनतम-रिडंडेंसीय-अधिकतम-प्रासंगिकता (एमआरएमआर) फीचर सिलेक्शन

पेंग एट अल.^[36] फीचर सिलेक्शन विधि प्रस्तावित की गई जो फीचर्स का सिलेक्शन करने के लिए पारस्परिक सूचना , सहसंबंध, या दूरी/समानता स्कोर का उपयोग कर सकती है। इसका उद्देश्य अन्य सिलेक्शन फीचर्स की उपस्थिति में किसी फीचर की प्रासंगिकता को उसके रिडंडेंसीय द्वारा दंडित करना है। क्लास $c$ के लिए फीचर सम्मुचय $S$ की प्रासंगिकता को व्यक्तिगत फीचर $f i$ और क्लास $c$ के मध्य सभी पारस्परिक सूचना मानों के औसत मान से द्वारा परिभाषित किया गया है |

D(S,c)={\frac {1}{|S|}}\sum _{f_{i}\in S}I(f_{i};c)

.

समुच्चय में सभी फीचर्स का रिडंडेंसीय $S$ फीचर के मध्य सभी पारस्परिक सूचना मानों का औसत मान $f i$ और फीचर $f j$ है |

R(S)={\frac {1}{|S|^{2}}}\sum _{f_{i},f_{j}\in S}I(f_{i};f_{j})

एमआरएमआर मानदंड ऊपर दिए गए दो उपायों का संयोजन है और इसे निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:

\mathrm {mRMR} =\max _{S}\left[{\frac {1}{|S|}}\sum _{f_{i}\in S}I(f_{i};c)-{\frac {1}{|S|^{2}}}\sum _{f_{i},f_{j}\in S}I(f_{i};f_{j})\right].

मान लीजिए कि $n$ पूर्ण-समुच्चय सुविधाएँ हैं। मान लीजिए $x i$ फीचर $f i$ के लिए सेट सदस्यता संकेतक फलन है, जिससे $x i =1$ उपस्थिति को संकेत करे और $x i =0$ वैश्विक स्तर पर अधिकतम फीचर सेट में फीचर $f i$ की अनुपस्थिति को संकेत करे। मान लीजिए $c_{i}=I(f_{i};c)$ और $a_{ij}=I(f_{i};f_{j})$ हैं। फिर उपरोक्त को अनुकूलन समस्या के रूप में लिखा जा सकता है

\mathrm {mRMR} =\max _{x\in \{0,1\}^{n}}\left[{\frac {\sum _{i=1}^{n}c_{i}x_{i}}{\sum _{i=1}^{n}x_{i}}}-{\frac {\sum _{i,j=1}^{n}a_{ij}x_{i}x_{j}}{(\sum _{i=1}^{n}x_{i})^{2}}}\right].

एमआरएमआर एल्गोरिदम सैद्धांतिक रूप से अधिकतम-निर्भरता फीचर सिलेक्शन एल्गोरिदम का अनुमान होता है जो सिलेक्शन फीचर्स के संयुक्त वितरण और वर्गीकरण वेरिएबल के मध्य पारस्परिक सूचना को अधिकतम करता है। चूंकि एमआरएमआर बहुत लघु समस्याओं की श्रृंखला के साथ संयोजन अनुमान समस्या का अनुमान लगाता है, जिनमें से प्रत्येक में केवल दो वेरिएबल सम्मिलित होते हैं, इस प्रकार यह जोड़ीदार संयुक्त संभावनाओं का उपयोग करता है जो अधिक शक्तिशाली होते हैं। कुछ स्थितियों में एल्गोरिदम फीचर्स की उपयोगिता को कम समझ सकता है क्योंकि इसमें उन फीचर्स के मध्य इंटरैक्शन को मापने की कोई विधि नहीं है जो इसकी प्रासंगिकता को बढ़ा सकते हैं। इससे व्यर्थ प्रदर्शन हो सकता है ^[35] जब विशेषताएँ व्यक्तिगत रूप से व्यर्थ होती हैं, किन्तु संयुक्त होने पर यह उपयोगी होती हैं ( पैथोलॉजिकल स्थिति तब पायी जाती है जब वर्ग फीचर्स का समता कार्य होता है)। सामान्यतः एल्गोरिथ्म सैद्धांतिक रूप से अधिकतम-निर्भरता सिलेक्शन की तुलना में अधिक कुशल (आवश्यक डेटा की मात्रा के संदर्भ में) होता है, फिर भी कम जोड़ीदार रिडंडेंसीय के साथ फीचर सेट तैयार करता है।

एमआरएमआर फ़िल्टर विधियों के बड़े वर्ग का उदाहरण है जो विभिन्न विधियों से प्रासंगिकता और रिडंडेंसीय के मध्य व्यापार करता है।^[35]^[37]

क्वाद्रटिक प्रोग्रामिंग फीचर सिलेक्शन

एमआरएमआर फीचर सिलेक्शन के लिए वृद्धिशील ग्रीडी रणनीति का विशिष्ट उदाहरण है | इसमें फीचर का सिलेक्शन हो जाने के पश्चात् होते हैं, इसके पश्चात् चरण में असिलेक्शन नहीं किया जा सकता है। जबकि एमआरएमआर को कुछ फीचर्स को कम करने के लिए फ्लोटिंग सर्च का उपयोग करके अनुकूलित किया जा सकता है, इसे वैश्विक द्विघात प्रोग्रामिंग अनुकूलन समस्या के रूप में निम्नानुसार पुन: तैयार किया जा सकता है | ^[38]

\mathrm {QPFS} :\min _{\mathbf {x} }\left\{\alpha \mathbf {x} ^{T}H\mathbf {x} -\mathbf {x} ^{T}F\right\}\quad {\mbox{s.t.}}\ \sum _{i=1}^{n}x_{i}=1,x_{i}\geq 0

जहां $F_{n\times 1}=[I(f_{1};c),\ldots ,I(f_{n};c)]^{T}$ फीचर प्रासंगिकता का वेक्टर है, यह मानते हुए कि कुल मिलाकर $n$ फीचर हैं, तथा $H_{n\times n}=[I(f_{i};f_{j})]_{i,j=1\ldots n}$ फीचर जोड़ीदार रिडंडेंसीय का आव्युह है, और $\mathbf {x} _{n\times 1}$ सापेक्ष फीचर भार का प्रतिनिधित्व करता है। क्यूएफपीएस को द्विघात प्रोग्रामिंग के माध्यम से समाधान किया जाता है। वर्तमान में यह दिखाया गया है कि क्यूएफपीएस लघु एन्ट्रापी वाले फीचर्स के प्रति पक्षपाती है, ^[39] इसकी लिए इसे फीचर सेल्फ रिडंडेंसी टर्म $I(f_{i};f_{i})$ को $H$ के विकर्ण पर रखा गया है।

नियमबद्ध पारस्परिक सूचना

पारस्परिक सूचना के लिए प्राप्त अन्य स्कोर नियमबद्ध प्रासंगिकता पर आधारित है ^[39]

\mathrm {SPEC_{CMI}} :\max _{\mathbf {x} }\left\{\mathbf {x} ^{T}Q\mathbf {x} \right\}\quad {\mbox{s.t.}}\ \|\mathbf {x} \|=1,x_{i}\geq 0

जहाँ $Q_{ii}=I(f_{i};c)$ और $Q_{ij}=(I(f_{i};c|f_{j})+I(f_{j};c|f_{i}))/2,i\neq j$ .

$SPEC CMI$ का लाभ यह है कि इसे केवल $Q$ के प्रमुख आइजनवेक्टर को खोजकर समाधान किया जा सकता है, इस प्रकार यह बहुत स्केलेबल है। $SPEC CMI$ दूसरे क्रम के फीचर इंटरैक्शन को भी संभालता है।

संयुक्त पारस्परिक सूचना

विभिन्न अंकों के अध्ययन में ब्राउन एट अल और अन्य ने ^[35] संयुक्त पारस्परिक सूचना की अनुशंसा की हैं | ^[40] यह फीचर सिलेक्शन के लिए अच्छे स्कोर के रूप में होता हैं। स्कोर उस फीचर को खोजने का प्रयास करता है, जो रिडंडेंसीय से बचने के लिए पहले से सिलेक्शन फीचर्स में सबसे नई सूचना को जोड़ता है। यह स्कोर इस प्रकार तैयार किया गया है

{\begin{aligned}JMI(f_{i})&=\sum _{f_{j}\in S}(I(f_{i};c)+I(f_{i};c|f_{j}))\\&=\sum _{f_{j}\in S}{\bigl [}I(f_{j};c)+I(f_{i};c)-{\bigl (}I(f_{i};f_{j})-I(f_{i};f_{j}|c){\bigr )}{\bigr ]}\end{aligned}}

स्कोर पहले से सिलेक्शन फीचर्स ( $f_{j}\in S$ ) और जांच के अनुसार फीचर ( $f_{i}$ ) के मध्य रिडंडेंसीय का अनुमान लगाने के लिए नियमबद्ध पारस्परिक सूचना और पारस्परिक सूचना का उपयोग करता है।

हिल्बर्ट-श्मिट स्वतंत्रता मानदंड लैस्सो आधारित फीचर सिलेक्शन

उच्च-आयामी और लघु प्रतिरूप डेटा के लिए (उदाहरण के लिए, आयामीता > 10⁵ और प्रतिरूपों की संख्या < 10³) हैं, हिल्बर्ट-श्मिट इंडिपेंडेंस क्राइटेरियन लासो (एचएसआईसी लासो) उपयोगी है। ^[41] एचएसआईसी लासो अनुकूलन समस्या इस प्रकार दी गई है

\mathrm {HSIC_{Lasso}} :\min _{\mathbf {x} }{\frac {1}{2}}\sum _{k,l=1}^{n}x_{k}x_{l}{\mbox{HSIC}}(f_{k},f_{l})-\sum _{k=1}^{n}x_{k}{\mbox{HSIC}}(f_{k},c)+\lambda \|\mathbf {x} \|_{1},\quad {\mbox{s.t.}}\ x_{1},\ldots ,x_{n}\geq 0,

जहाँ ${\mbox{HSIC}}(f_{k},c)={\mbox{tr}}({\bar {\mathbf {K} }}^{(k)}{\bar {\mathbf {L} }})$ कर्नेल-आधारित स्वतंत्रता माप है जिसे (अनुभवजन्य) हिल्बर्ट-श्मिट स्वतंत्रता मानदंड (एचएसआईसी) ${\mbox{tr}}(\cdot )$ कहा जाता है,

ट्रेस (रैखिक बीजगणित) $\lambda$ को दर्शाता है, नियमितीकरण ${\bar {\mathbf {K} }}^{(k)}=\mathbf {\Gamma } \mathbf {K} ^{(k)}\mathbf {\Gamma }$ पैरामीटर है, और ${\bar {\mathbf {L} }}=\mathbf {\Gamma } \mathbf {L} \mathbf {\Gamma }$ इनपुट और आउटपुट केंद्रित ग्राम आव्युह हैं, यह

$K_{i,j}^{(k)}=K(u_{k,i},u_{k,j})$ और $L_{i,j}=L(c_{i},c_{j})$ ग्राम आव्युह होता हैं, यह $K(u,u')$ और $L(c,c')$ कर्नेल फलन हैं,और $\mathbf {\Gamma } =\mathbf {I} _{m}-{\frac {1}{m}}\mathbf {1} _{m}\mathbf {1} _{m}^{T}$ केन्द्रित आव्युह $\mathbf {I} _{m}$ होता है, यह $m$ -आयामी पहचान आव्युह ( $m$ : प्रतिरूपों की संख्या), $\mathbf {1} _{m}$ है और $m$ -सभी के साथ आयामी वेक्टर, और $\|\cdot \|_{1}$ $\ell _{1}$ -मानदंड है। एचएसआईसी सदैव गैर-ऋणात्मक मान लेता है, और यदि शून्य है और केवल तभी जब दो यादृच्छिक वेरिएबल सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र होते हैं जब गाऊसी कर्नेल जैसे सार्वभौमिक पुनरुत्पादन कर्नेल का उपयोग किया जाता है।

एचएसआईसी लैस्सो को इस प्रकार लिखा जा सकता है

\mathrm {HSIC_{Lasso}} :\min _{\mathbf {x} }{\frac {1}{2}}\left\|{\bar {\mathbf {L} }}-\sum _{k=1}^{n}x_{k}{\bar {\mathbf {K} }}^{(k)}\right\|_{F}^{2}+\lambda \|\mathbf {x} \|_{1},\quad {\mbox{s.t.}}\ x_{1},\ldots ,x_{n}\geq 0,

जहाँ $\|\cdot \|_{F}$ फ्रोबेनियस मानदंड है इसकी अनुकूलन समस्या लैस्सो समस्या है, और इस प्रकार इसे दोहरी संवर्धित लैग्रेंजियन विधि जैसे अत्याधुनिक लैस्सो सॉल्वर के साथ कुशलतापूर्वक समाधान किया जा सकता है।

सहसंबंध फीचर सिलेक्शन

सहसंबंध फीचर सिलेक्शन (सीएफएस) माप निम्नलिखित परिकल्पना के आधार पर फीचर्स के सबसेट का मूल्यांकन करता है | और अच्छे फीचर सबसेट में वर्गीकरण के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध विशेषताएं होती हैं, फिर भी दूसरे से असंबद्ध होती हैं। ^[42]^[43] निम्नलिखित समीकरण k विशेषताओं से युक्त फीचर सबसेट S की योग्यता देता है |

\mathrm {Merit} _{S_{k}}={\frac {k{\overline {r_{cf}}}}{\sqrt {k+k(k-1){\overline {r_{ff}}}}}}.

यहाँ, ${\overline {r_{cf}}}$ सभी फीचर -वर्गीकरण सहसंबंधों का औसत मान है, और ${\overline {r_{ff}}}$ सभी फीचर -फीचर सहसंबंधों का औसत मान है। सीएफएस मानदंड को इस प्रकार परिभाषित किया गया है |

\mathrm {CFS} =\max _{S_{k}}\left[{\frac {r_{cf_{1}}+r_{cf_{2}}+\cdots +r_{cf_{k}}}{\sqrt {k+2(r_{f_{1}f_{2}}+\cdots +r_{f_{i}f_{j}}+\cdots +r_{f_{k}f_{k-1}})}}}\right].

$r_{cf_{i}}$ और $r_{f_{i}f_{j}}$ वेरिएबल को सहसंबंध के रूप में संदर्भित किया जाता है, किन्तु आवश्यक नहीं कि यह पियर्सन सहसंबंध गुणांक या स्पीयरमैन के ρ होते हैं। हॉल का शोध प्रबंध इनमें से किसी का भी उपयोग नहीं करता है,किंतु संबंधितता के तीन भिन्न-भिन्न मापों में हैं, उपायों, न्यूनतम विवरण लंबाई (एमडीएल), सममित अनिश्चितता का उपयोग करता है और यह रिलीफ (फीचर सिलेक्शन ) का भी उपयोग करता है।

माना x_i फीचर f_i के लिए सेट सदस्यता संकेतक फलन होता हैं तब उपरोक्त को अनुकूलन समस्या के रूप में फिर से लिखा जा सकता है

\mathrm {CFS} =\max _{x\in \{0,1\}^{n}}\left[{\frac {(\sum _{i=1}^{n}a_{i}x_{i})^{2}}{\sum _{i=1}^{n}x_{i}+\sum _{i\neq j}2b_{ij}x_{i}x_{j}}}\right].

उपरोक्त संयोजनात्मक समस्याएं, वास्तव में, मिश्रित 0-1 रैखिक प्रोग्रामिंग समस्याएं हैं | जिन्हें शाखा-और-बाउंड एल्गोरिदम का उपयोग करके समाधान किया जा सकता है। ^[44]

डिसिजन ट्री

डिसिजन ट्री या ट्री सामूहिक शिक्षा की विशेषताओं को निरर्थक दिखाया गया है। वर्तमान विधि जिसे नियमितीकृत ट्री कहा जाता है ^[45] फीचर सबसेट सिलेक्शन के लिए उपयोग किया जा सकता है। नियमितीकृत ट्री वर्तमान नोड को विभाजित करने के लिए पूर्व ट्री नोड्स पर सिलेक्शन वेरिएबल के समान वेरिएबल का उपयोग करके दंडित करते हैं। नियमितीकृत ट्री को केवल ट्री मॉडल (या ट्री संयोजन मॉडल) बनाने की आवश्यकता होती है और इस प्रकार वह कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल होते हैं।

नियमितीकृत ट्री स्वाभाविक रूप से संख्यात्मक और श्रेणीगत विशेषताओं, अंतःक्रियाओं और गैर-रैखिकताओं को संभालते हैं। वह विशेषता मापदंडो (इकाइयों) के लिए अपरिवर्तनीय हैं और यह आउटलेर्स के प्रति असंवेदनशील हैं, और इस प्रकार, सामान्यीकरण (सांख्यिकी) जैसे कम डेटा प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। नियमित यादृच्छिक फॉरेस्ट (आरआरएफ)^[46] प्रकार का डिसिजन ट्री है। निर्देशित आरआरएफ उन्नत आरआरएफ होता है जो सामान्य यादृच्छिक फॉरेस्ट से महत्व स्कोर द्वारा निर्देशित होता है।

मेटाहेयुरिस्टिक्स विधियों पर अवलोकन

मेटाह्यूरिस्टिक कठिन (सामान्यतः एनपी-कठोरता एनपी-हार्ड समस्या) अनुकूलन समस्याओं को समाधान करने के लिए समर्पित एल्गोरिदम का सामान्य विवरण है जिसके लिए कोई मौलिक समाधान विधियां नहीं हैं। सामान्यतः, मेटाह्यूरिस्टिक स्टोकेस्टिक एल्गोरिदम है जो वैश्विक अधिकतम तक पहुंचने की प्रवृत्ति रखता है। सरल स्थानीय खोज से लेकर सम्मिश्र वैश्विक खोज एल्गोरिदम तक अनेक मेटाह्यूरिस्टिक्स हैं।

मुख्य सिद्धांत

फीचर सिलेक्शन विधियों को सामान्यतः तीन वर्गों में प्रस्तुत किया जाता है, जो इस पर आधारित होता है कि वह सिलेक्शन एल्गोरिदम और मॉडल बिल्डिंग को कैसे जोड़ते हैं।

फ़िल्टर विधि

फीचर सिलेक्शन के लिए फ़िल्टर विधि

फ़िल्टर प्रकार के विधियों मॉडल की चिंता किए बिना वेरिएबल का सिलेक्शन करते हैं। वह केवल पूर्वानुमान करने के लिए वेरिएबल के साथ सहसंबंध जैसी सामान्य विशेषताओं पर आधारित होते हैं। फ़िल्टर विधियाँ कम से कम आकर्षक वेरिएबल को दबा देती हैं। अन्य वेरिएबल वर्गीकरण या डेटा को वर्गीकृत करने या पूर्वानुमान करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रतिगमन मॉडल का भाग होते हैं। यह विधियां समय की गणना करने में विशेष रूप से प्रभावी होती हैं और ओवरफिटिंग के लिए शक्तिशाली हैं। ^[47]

फ़िल्टर विधियाँ निरर्थक वेरिएबल का सिलेक्शन करती हैं जब वह वेरिएबल के मध्य संबंधों पर विचार नहीं करते हैं। चूँकि, अधिक विस्तृत सुविधाएँ एक-दूसरे से अत्यधिक सहसंबंधित वेरिएबल को हटाकर इस समस्या को कम करने का प्रयास करती हैं, जैसे कि फास्ट सहसंबंध आधारित फ़िल्टर (एफसीबीएफ) एल्गोरिथ्म हैं। ^[48]

रैपर विधि

फीचर सिलेक्शन के लिए रैपर विधि

रैपर विधियां वेरिएबल्स के सबसेट का मूल्यांकन करती हैं जो फ़िल्टर दृष्टिकोण के विपरीत हैं, यह वेरिएबल्स के मध्य संभावित इंटरैक्शन का अनुमान लगाने की अनुमति देती हैं। ^[49] इन विधियों की दो मुख्य हानि हैं

अवलोकनों की संख्या अपर्याप्त होने पर ओवरफिटिंग का विपत्ति बढ़ जाती है।
जब महत्वपूर्ण गणना समय में वेरिएबल की संख्या बड़ी होती हैं।

एम्बेडेड विधि

फीचर सिलेक्शन के लिए एंबेडेड विधि

एंबेडेड विधियों वर्तमान में प्रस्तावित किए गए हैं जो पूर्व दोनों विधियों के लाभों को संयोजित करने का प्रयास करते हैं। शिक्षण एल्गोरिदम अपनी स्वयं की परिवर्तनीय सिलेक्शन प्रक्रिया का लाभ उठाता है और फीचर सिलेक्शन और वर्गीकरण के साथ करता है, जैसे एफआरएमटी एल्गोरिदम हैं। ^[50]

फीचर सिलेक्शन मेटाह्यूरिस्टिक्स का अनुप्रयोग

यह साहित्य में वर्तमान में उपयोग किए गए फीचर सिलेक्शन मेटाह्यूरिस्टिक्स के अनुप्रयोग का सर्वेक्षण है। इस सर्वेक्षण को जे. हैमन ने अपनी 2013 की थीसिस में वास्तविक किया था। ^[47]

Application	एल्गोरिदम	दृष्टिकोण	वर्गीकरणकर्ता	मूल्यांकन कार्य	संदर्भ
एसएनपीएस	फीचर समानता का उपयोग करके फीचर सिलेक्शन	फ़िल्टर		r²	फुओंग 2005^[49]
एसएनपीएस	जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	डिसिजन ट्री	वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना)	शाह 2004^[51]
एसएनपीएस	हिल क्लिंबिंग	फ़िल्टर + डब्ल्यूरैपर	नाइव बायेसियन	वर्गों का पूर्वानुमानित अवशिष्ट योग	लांग 2007^[52]
एसएनपीएस	सिम्युलेटेड एनीलिंग		नाइव बायेसियन	वर्गीकरण स्पष्टता (5 गुना)	उस्तुंकर 2011^[53]
सेगमेंट पैरोल	अंट कॉलोनी	डब्ल्यूरैपर	कृत्रिम नेचुरल नेटवर्क	एमएसई	अल-अनी 2005
मार्केटिंग	सिम्युलेटेड एनीलिंग	डब्ल्यूरैपर	प्रतिगमन	एआईसी,, r²	मेरि 2006^[54]
इकॉनॉमिक्स	सिम्युलेटेड एनीलिंग, जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	प्रतिगमन	बीआईसी	कपेतनियोस 2007^[55]
वर्णक्रमीय द्रव्यमान	जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	बहुरेखीय प्रतिगमन, आंशिक न्यूनतम वर्ग	मूल-माध्य-वर्ग त्रुटि पूर्वानुमान का	ब्रॉडहर्स्ट एट अल. 1997^[56]
स्पैम	बाइनरी पीएसओ + म्यूटेशन	डब्ल्यूरैपर	डिसिजन ट्री	भारांकित निवेश	झांग 2014^[25]
माइक्रोएरे	ताबू सर्च + पीएसओ	डब्ल्यूरैपर	सपोर्ट वेक्टर मशीन,, K निकटतम नेबर	यूक्लिडियन दूरी	चुआंग 2009^[57]
माइक्रोएरे	पीएसओ + जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	सपोर्ट वेक्टर मशीन	वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना)	अल्बा 2007^[58]
माइक्रोएरे	जेनेटिक एल्गोरिदम + पुनरावर्ती स्थानीय खोज	एम्बेडेड	सपोर्ट वेक्टर मशीन	वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना)	डुवाल 2009^[59]
माइक्रोएरे	पुनरावर्ती स्थानीय खोज	डब्ल्यूरैपर	प्रतिगमन	पश्च संभाव्यता	हंस 2007^[60]
माइक्रोएरे	जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	K निकटतम नेबर	वर्गीकरण स्पष्टता (लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन)	जिरापेच-उम्पई 2005^[61]
माइक्रोएरे	हाइब्रिड जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	K निकटतम नेबर	वर्गीकरण स्पष्टता (लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन)	ओह 2004^[62]
माइक्रोएरे	जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	सपोर्ट वेक्टर मशीन	सेंसिटिविटी और विशिष्टता	ज़ुआन 2011^[63]
माइक्रोएरे	जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	सभी युग्मित सपोर्ट वेक्टर मशीन	वर्गीकरण स्पष्टता (लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन)	पेंग 2003^[64]
माइक्रोएरे	जेनेटिक एल्गोरिदम	एम्बेडेड	सपोर्ट वेक्टर मशीन	वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना)	हर्नांडेज़ 2007^[65]
माइक्रोएरे	जेनेटिक एल्गोरिदम	हाइब्रिड	सपोर्ट वेक्टर मशीन	वर्गीकरण स्पष्टता (लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन)	ह्यूर्टा 2006^[66]
माइक्रोएरे	जेनेटिक एल्गोरिदम		सपोर्ट वेक्टर मशीन	वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना)	मुनि 2006^[67]
माइक्रोएरे	जेनेटिक एल्गोरिदम	डब्ल्यूरैपर	सपोर्ट वेक्टर मशीन	एह-डायल, क्लंप	जॉर्डन 2005^[68]
अल्जाइमर रोग	वेल्च का टी-टेस्ट	फ़िल्टर	सपोर्ट वेक्टर मशीन	वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना)	झांग 2015^[69]
कंप्यूटर विजन	अनंत फीचर सिलेक्शन	फ़िल्टर	स्वतंत्र	औसत परिशुद्धता, आरओसी एयूसी	रोफ़ो 2015^[70]
माइक्रोएरेs	आइजेनवेक्टरसेंट्रलिटी एफएस	फ़िल्टर	स्वतंत्र	औसत परिशुद्धता, स्पष्टता, आरओसी एयूसी	रोफ़ो और मेल्ज़ी 2016^[71]
एक्सएमएल	सममितीय टाऊ (एसटी)	फ़िल्टर	संरचनात्मक सहयोगी वर्गीकरण	स्पष्टता, कवरेज	शाहरानी और हैडज़िक 2014

लर्निंग एल्गोरिदम में अंतर्निहित फीचर सिलेक्शन

कुछ शिक्षण एल्गोरिदम अपने समग्र संचालन के भागों के रूप में फीचर सिलेक्शन करते हैं। इसमे सम्मिलित है:

$l_{1}$ -नियमितीकरण तकनीकें, जैसे विरल प्रतिगमन, लैस्सो, और $l_{1}$ -एसवीएम
डिसिजन ट्री,^[45] जैसे आरआरएफ पैकेज में नियमित यादृच्छिक फॉरेस्ट प्रयुक्त किया गया ^[46]
डिसिजन ट्री ^[72]
मेमेटिक एल्गोरिदम
रैंडम मल्टीनोमियल लॉगिट (आरएमएनएल)
ऑटोएनकोडर बॉटनेक-लेयर के साथ ऑटो-एनकोडिंग नेटवर्क
सबमॉड्यूलर सेट फलन फीचर सिलेक्शन ^[73]^[74]^[75]
स्थानीय शिक्षण आधारित फीचर सिलेक्शन हैं ^[76] पारंपरिक विधियों की तुलना में, इसमें कोई अनुमानी खोज सम्मिलित नहीं है, यह सरलता से बहु-वर्ग की समस्याओं को संभाल सकता है, यह रैखिक और गैर-रेखीय दोनों समस्याओं के लिए कार्य करता है। यह शक्तिशाली सैद्धांतिक आधार द्वारा भी समर्थित है। संख्यात्मक प्रयोगों से पता चला है कि यह विधि के समीप-से-अधिकतम समाधान प्राप्त कर सकती है, तथापि डेटा में >1M अप्रासंगिक विशेषताएं होती हैं।
फीचर सिलेक्शन के आधार पर अनुशंसा प्रणाली और ^[77] फीचर सिलेक्शन विधियों को अनुशंसाकर्ता सिस्टम अनुसंधान में प्रस्तुत किया गया है।

यह भी देखें

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बाहरी संबंध

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Minimum-redundancy-maximum-relevance (mRMR) feature selection program
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Contents

परिचय

सबसेट सिलेक्शन

अधिकतम मानदंड

संरचना सीखना

सूचना सिद्धांत आधारित फीचर सिलेक्शन तंत्र

न्यूनतम-रिडंडेंसीय-अधिकतम-प्रासंगिकता (एमआरएमआर) फीचर सिलेक्शन

क्वाद्रटिक प्रोग्रामिंग फीचर सिलेक्शन

नियमबद्ध पारस्परिक सूचना

संयुक्त पारस्परिक सूचना

हिल्बर्ट-श्मिट स्वतंत्रता मानदंड लैस्सो आधारित फीचर सिलेक्शन

सहसंबंध फीचर सिलेक्शन

डिसिजन ट्री

मेटाहेयुरिस्टिक्स विधियों पर अवलोकन

मुख्य सिद्धांत

फ़िल्टर विधि

रैपर विधि

एम्बेडेड विधि

फीचर सिलेक्शन मेटाह्यूरिस्टिक्स का अनुप्रयोग

लर्निंग एल्गोरिदम में अंतर्निहित फीचर सिलेक्शन

यह भी देखें

संदर्भ

अग्रिम पठन

बाहरी संबंध

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@@ Line 1: / Line 1: @@
 {{short description|Procedure in machine learning and statistics}}
-{{More footnotes needed|date=July 2010}}
 {{machine learning bar}}
-[[ यंत्र अधिगम ]] और सांख्यिकी में, फीचर चयन, जिसे वैरिएबल चयन, विशेषता चयन या वैरिएबल सबसेट चयन के रूप में भी जाना जाता है, मॉडल निर्माण में उपयोग के लिए प्रासंगिक [[ फ़ीचर (मशीन लर्निंग) ]] (चर, भविष्यवक्ता) के सबसेट का चयन करने की प्रक्रिया है। फ़ीचर चयन तकनीकों का उपयोग कई कारणों से किया जाता है:
+[[ यंत्र अधिगम | मशीन लर्निंग]] और सांख्यिकी में, '''फीचर''' '''सिलेक्शन''' होता हैं, जिसे वैरिएबल सिलेक्शन , विशेषता सिलेक्शन या वैरिएबल सबसेट सिलेक्शन के रूप में भी जाना जाता है | यह मॉडल निर्माण में उपयोग के लिए प्रासंगिक [[ फ़ीचर (मशीन लर्निंग) |फीचर (मशीन लर्निंग)]] (वेरिएबल , प्रडिक्टर) के सबसेट का सिलेक्शन करने की प्रक्रिया है। फीचर सिलेक्शन तकनीकों का उपयोग अनेक कारणों से किया जाता है |
-:* शोधकर्ताओं/उपयोगकर्ताओं द्वारा व्याख्या करना आसान बनाने के लिए मॉडलों का सरलीकरण,<ref name="islr">{{cite book |author1=Gareth James |author2=Daniela Witten |author3=Trevor Hastie |author4=Robert Tibshirani |title=सांख्यिकीय शिक्षा का एक परिचय|publisher=Springer |year=2013 |url=http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ |page=204}}</ref>
+:* शोधकर्ताओं/उपयोगकर्ताओं द्वारा व्याख्या करना और उसको सरल बनाने के लिए मॉडलों का सरलीकरण,<ref name="islr">{{cite book |author1=Gareth James |author2=Daniela Witten |author3=Trevor Hastie |author4=Robert Tibshirani |title=सांख्यिकीय शिक्षा का एक परिचय|publisher=Springer |year=2013 |url=http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ |page=204}}</ref>
-:* कम प्रशिक्षण समय,<ref>{{Citation|last1=Brank|first1=Janez|title=Feature Selection|date=2011|url=http://link.springer.com/10.1007/978-0-387-30164-8_306|encyclopedia=Encyclopedia of Machine Learning|pages=402–406|editor-last=Sammut|editor-first=Claude|place=Boston, MA|publisher=Springer US|language=en|doi=10.1007/978-0-387-30164-8_306|isbn=978-0-387-30768-8|access-date=2021-07-13|last2=Mladenić|first2=Dunja|last3=Grobelnik|first3=Marko|last4=Liu|first4=Huan|last5=Mladenić|first5=Dunja|last6=Flach|first6=Peter A.|last7=Garriga|first7=Gemma C.|last8=Toivonen|first8=Hannu|last9=Toivonen|first9=Hannu|editor2-last=Webb|editor2-first=Geoffrey I.}}</ref>
+:* कम समय में प्रशिक्षण,<ref>{{Citation|last1=Brank|first1=Janez|title=Feature Selection|date=2011|url=http://link.springer.com/10.1007/978-0-387-30164-8_306|encyclopedia=Encyclopedia of Machine Learning|pages=402–406|editor-last=Sammut|editor-first=Claude|place=Boston, MA|publisher=Springer US|language=en|doi=10.1007/978-0-387-30164-8_306|isbn=978-0-387-30768-8|access-date=2021-07-13|last2=Mladenić|first2=Dunja|last3=Grobelnik|first3=Marko|last4=Liu|first4=Huan|last5=Mladenić|first5=Dunja|last6=Flach|first6=Peter A.|last7=Garriga|first7=Gemma C.|last8=Toivonen|first8=Hannu|last9=Toivonen|first9=Hannu|editor2-last=Webb|editor2-first=Geoffrey I.}}</ref>
-:* आयामीता के अभिशाप से बचने के लिए,<ref>{{Cite journal|last=Kramer|first=Mark A.|date=1991|title=ऑटोएसोसिएटिव न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके नॉनलाइनियर प्रमुख घटक विश्लेषण|url=https://aiche.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/aic.690370209|journal=AIChE Journal|language=en|volume=37|issue=2|pages=233–243|doi=10.1002/aic.690370209|issn=1547-5905}}</ref>
+:* आयामीता के कर्स से बचने के लिए,<ref>{{Cite journal|last=Kramer|first=Mark A.|date=1991|title=ऑटोएसोसिएटिव न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके नॉनलाइनियर प्रमुख घटक विश्लेषण|url=https://aiche.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/aic.690370209|journal=AIChE Journal|language=en|volume=37|issue=2|pages=233–243|doi=10.1002/aic.690370209|issn=1547-5905}}</ref>
 :*लर्निंग मॉडल क्लास के साथ डेटा की अनुकूलता में सुधार,<ref>{{Cite journal|last1=Kratsios|first1=Anastasis|last2=Hyndman|first2=Cody|date=2021|title=NEU: A Meta-Algorithm for Universal UAP-Invariant Feature Representation|url=http://jmlr.org/papers/v22/18-803.html|journal=Journal of Machine Learning Research|volume=22|issue=92|pages=1–51|issn=1533-7928}}</ref>
-:*इनपुट स्पेस में मौजूद अंतर्निहित [[सममित स्थान]] को एनकोड करें।<ref>{{Cite book|last1=Persello|first1=Claudio|last2=Bruzzone|first2=Lorenzo|title=2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium |chapter=Relevant and invariant feature selection of hyperspectral images for domain generalization |date=July 2014|chapter-url=http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2014.6947252|pages=3562–3565|publisher=IEEE|doi=10.1109/igarss.2014.6947252|isbn=978-1-4799-5775-0|s2cid=8368258|url=https://ris.utwente.nl/ws/files/122945513/Persello2014relevant.pdf }}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Hinkle|first1=Jacob|last2=Muralidharan|first2=Prasanna|last3=Fletcher|first3=P. Thomas|last4=Joshi|first4=Sarang|date=2012|editor-last=Fitzgibbon|editor-first=Andrew|editor2-last=Lazebnik|editor2-first=Svetlana|editor3-last=Perona|editor3-first=Pietro|editor4-last=Sato|editor4-first=Yoichi|editor5-last=Schmid|editor5-first=Cordelia|title=रीमैनियन मैनिफोल्ड्स पर बहुपद प्रतिगमन|url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33712-3_1|journal=Computer Vision – ECCV 2012|series=Lecture Notes in Computer Science|volume=7574|language=en|location=Berlin, Heidelberg|publisher=Springer|pages=1–14|doi=10.1007/978-3-642-33712-3_1|isbn=978-3-642-33712-3|arxiv=1201.2395|s2cid=8849753}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Yarotsky|first=Dmitry|date=2021-04-30|title=तंत्रिका नेटवर्क द्वारा अपरिवर्तनीय मानचित्रों का सार्वभौमिक अनुमान|url=https://doi.org/10.1007/s00365-021-09546-1|journal=Constructive Approximation|volume=55 |pages=407–474 |language=en|doi=10.1007/s00365-021-09546-1|issn=1432-0940|arxiv=1804.10306|s2cid=13745401}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Hauberg|first1=Søren|last2=Lauze|first2=François|last3=Pedersen|first3=Kim Steenstrup|date=2013-05-01|title=रीमैनियन मैनिफ़ोल्ड्स पर असुगंधित कल्मन फ़िल्टरिंग|url=https://doi.org/10.1007/s10851-012-0372-9|journal=Journal of Mathematical Imaging and Vision|language=en|volume=46|issue=1|pages=103–120|doi=10.1007/s10851-012-0372-9|s2cid=8501814|issn=1573-7683}}</ref>
+:*इनपुट स्थान में उपस्थित अंतर्निहित [[सममित स्थान]] को एनकोड करें। <ref>{{Cite book|last1=Persello|first1=Claudio|last2=Bruzzone|first2=Lorenzo|title=2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium |chapter=Relevant and invariant feature selection of hyperspectral images for domain generalization |date=July 2014|chapter-url=http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2014.6947252|pages=3562–3565|publisher=IEEE|doi=10.1109/igarss.2014.6947252|isbn=978-1-4799-5775-0|s2cid=8368258|url=https://ris.utwente.nl/ws/files/122945513/Persello2014relevant.pdf }}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Hinkle|first1=Jacob|last2=Muralidharan|first2=Prasanna|last3=Fletcher|first3=P. Thomas|last4=Joshi|first4=Sarang|date=2012|editor-last=Fitzgibbon|editor-first=Andrew|editor2-last=Lazebnik|editor2-first=Svetlana|editor3-last=Perona|editor3-first=Pietro|editor4-last=Sato|editor4-first=Yoichi|editor5-last=Schmid|editor5-first=Cordelia|title=रीमैनियन मैनिफोल्ड्स पर बहुपद प्रतिगमन|url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33712-3_1|journal=Computer Vision – ECCV 2012|series=Lecture Notes in Computer Science|volume=7574|language=en|location=Berlin, Heidelberg|publisher=Springer|pages=1–14|doi=10.1007/978-3-642-33712-3_1|isbn=978-3-642-33712-3|arxiv=1201.2395|s2cid=8849753}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Yarotsky|first=Dmitry|date=2021-04-30|title=तंत्रिका नेटवर्क द्वारा अपरिवर्तनीय मानचित्रों का सार्वभौमिक अनुमान|url=https://doi.org/10.1007/s00365-021-09546-1|journal=Constructive Approximation|volume=55 |pages=407–474 |language=en|doi=10.1007/s00365-021-09546-1|issn=1432-0940|arxiv=1804.10306|s2cid=13745401}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Hauberg|first1=Søren|last2=Lauze|first2=François|last3=Pedersen|first3=Kim Steenstrup|date=2013-05-01|title=रीमैनियन मैनिफ़ोल्ड्स पर असुगंधित कल्मन फ़िल्टरिंग|url=https://doi.org/10.1007/s10851-012-0372-9|journal=Journal of Mathematical Imaging and Vision|language=en|volume=46|issue=1|pages=103–120|doi=10.1007/s10851-012-0372-9|s2cid=8501814|issn=1573-7683}}</ref>
-फीचर चयन तकनीक का उपयोग करते समय केंद्रीय आधार यह है कि डेटा में कुछ विशेषताएं शामिल हैं जो या तो अनावश्यक या अप्रासंगिक हैं, और इस प्रकार जानकारी के अधिक नुकसान के बिना उन्हें हटाया जा सकता है।<ref name="Bermingham-prolog">{{cite journal|last1=Kratsios|first1=Anastasis|last2=Hyndman|first2=Cody|date=June 8, 2021|title=NEU: A Meta-Algorithm for Universal UAP-Invariant Feature Representation|url=https://jmlr.org/papers/v22/18-803.html|journal=[[Journal of Machine Learning Research]]|volume=22|page=10312|doi=10.1038/srep10312 |pmid=25988841 |pmc=4437376 |bibcode=2015NatSR...510312B}}</ref> निरर्थक और अप्रासंगिक दो अलग-अलग धारणाएँ हैं, क्योंकि एक प्रासंगिक विशेषता किसी अन्य प्रासंगिक विशेषता की उपस्थिति में निरर्थक हो सकती है जिसके साथ यह दृढ़ता से सहसंबद्ध है।{{r|guyon-intro}}
+फीचर सिलेक्शन तकनीक का उपयोग करते समय केंद्रीय आधार यह है कि डेटा में कुछ विशेषताएं सम्मिलित हैं जो तब अनावश्यक हैं या अप्रासंगिक हैं, और इस प्रकार सूचना को अधिक हानि के अतिरिक्त उन्हें हटाया जा सकता है। <ref name="Bermingham-prolog">{{cite journal|last1=Kratsios|first1=Anastasis|last2=Hyndman|first2=Cody|date=June 8, 2021|title=NEU: A Meta-Algorithm for Universal UAP-Invariant Feature Representation|url=https://jmlr.org/papers/v22/18-803.html|journal=[[Journal of Machine Learning Research]]|volume=22|page=10312|doi=10.1038/srep10312 |pmid=25988841 |pmc=4437376 |bibcode=2015NatSR...510312B}}</ref> यह निरर्थक और अप्रासंगिक दो भिन्न-भिन्न धारणाएँ होती हैं, क्योंकि प्रासंगिक विशेषता किसी अन्य प्रासंगिक विशेषता की उपस्थिति में निरर्थक हो सकती है जिसके साथ यह दृढ़ता से सहसंबद्ध होता है।{{r|guyon-intro}}
-फ़ीचर चयन तकनीकों को फ़ीचर निष्कर्षण से अलग किया जाना चाहिए।<ref>{{cite journal
+फीचर सिलेक्शन तकनीकों को फीचर निष्कर्षण से भिन्न किया जाना चाहिए। <ref>{{cite journal
    |last=Sarangi|first=Susanta |author2=Sahidullah, Md |author3=Saha, Goutam
    |title=Optimization of data-driven filterbank for automatic speaker verification
    |journal=Digital Signal Processing |date=September 2020 |volume=104
-   |page=102795 |doi= 10.1016/j.dsp.2020.102795|arxiv=2007.10729|s2cid=220665533 }}</ref> फ़ीचर निष्कर्षण मूल सुविधाओं के कार्यों से नई सुविधाएँ बनाता है, जबकि फ़ीचर चयन सुविधाओं का एक सबसेट लौटाता है। फ़ीचर चयन तकनीकों का उपयोग अक्सर उन डोमेन में किया जाता है जहाँ कई सुविधाएँ और तुलनात्मक रूप से कुछ नमूने (या डेटा बिंदु) होते हैं। फीचर चयन के अनुप्रयोग के लिए आदर्श मामलों में [[स्टाइलोमेट्री]] और [[डीएनए माइक्रोएरे]] डेटा का विश्लेषण शामिल है, जहां कई हजारों विशेषताएं हैं, और कुछ दसियों से सैकड़ों नमूने हैं।
+   |page=102795 |doi= 10.1016/j.dsp.2020.102795|arxiv=2007.10729|s2cid=220665533 }}</ref> फीचर निष्कर्षण मूल फीचर्स के कार्यों से नई सुविधाएँ बनाता है, जबकि फीचर सिलेक्शन फीचर्स का सबसेट लौटाता है। फीचर सिलेक्शन तकनीकों का उपयोग अधिकांशतः उन डोमेन में किया जाता है जहाँ अनेक सुविधाएँ और तुलनात्मक रूप से प्रतिरुप (या डेटा बिंदु) होते हैं। फीचर सिलेक्शन के अनुप्रयोग के लिए आदर्श स्तिथियों में [[स्टाइलोमेट्री]] और [[डीएनए माइक्रोएरे]] डेटा का विश्लेषण सम्मिलित होता है, जहां अनेक हजारों विशेषताएं होती हैं, और इसमें कुछ दशको से सैकड़ों प्रतिरुप हैं।
 ==परिचय==
-एक फीचर चयन एल्गोरिथ्म को नए फीचर सबसेट के प्रस्ताव के लिए एक खोज तकनीक के संयोजन के रूप में देखा जा सकता है, साथ ही एक मूल्यांकन उपाय जो विभिन्न फीचर सबसेट को स्कोर करता है। सबसे सरल एल्गोरिदम सुविधाओं के प्रत्येक संभावित उपसमूह का परीक्षण करना है जो त्रुटि दर को कम करता है। यह अंतरिक्ष की एक विस्तृत खोज है, और छोटे से छोटे फीचर सेट को छोड़कर सभी के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन है। मूल्यांकन मेट्रिक का चुनाव एल्गोरिदम को भारी रूप से प्रभावित करता है, और ये मूल्यांकन मेट्रिक्स हैं जो फीचर चयन एल्गोरिदम की तीन मुख्य श्रेणियों के बीच अंतर करते हैं: रैपर, फिल्टर और एम्बेडेड तरीके।<ref name="guyon-intro">{{cite journal |title=वेरिएबल और फ़ीचर चयन का एक परिचय|first1=Isabelle |last1=Guyon |first2=André |last2=Elisseeff |journal=[[Journal of Machine Learning Research|JMLR]] |volume=3 |year=2003 |url=http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v3/guyon03a.html}}</ref>
+फीचर सिलेक्शन एल्गोरिथ्म को नए फीचर सबसेट के प्रस्ताव के लिए खोज तकनीक के संयोजन के रूप में देखा जा सकता है | इसके साथ ही मूल्यांकन उपाय जो विभिन्न फीचर सबसेट को स्कोर करता है। यह सबसे सरल एल्गोरिदम फीचर्स के प्रत्येक संभावित उपसमूह का परीक्षण करना है जो त्रुटि दर को कम करता है। यह स्थान की विस्तृत खोज है, और यह लघु से लघु फीचर सेट को छोड़कर सभी के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन है। मूल्यांकन मेट्रिक का चुनाव एल्गोरिदम को अधिक रूप से प्रभावित करता है, और यह मूल्यांकन मेट्रिक्स होता हैं जो फीचर सिलेक्शन एल्गोरिदम की तीन मुख्य श्रेणियों के मध्य अंतर करते हैं | इसमें रैपर, फिल्टर और एम्बेडेड विधियां होती हैं। <ref name="guyon-intro">{{cite journal |title=वेरिएबल और फ़ीचर चयन का एक परिचय|first1=Isabelle |last1=Guyon |first2=André |last2=Elisseeff |journal=[[Journal of Machine Learning Research|JMLR]] |volume=3 |year=2003 |url=http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v3/guyon03a.html}}</ref>
-* रैपर विधियाँ फीचर सबसेट को स्कोर करने के लिए एक पूर्वानुमानित मॉडल का उपयोग करती हैं। प्रत्येक नए उपसमुच्चय का उपयोग एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जिसका परीक्षण होल्ड-आउट सेट पर किया जाता है। उस होल्ड-आउट सेट (मॉडल की त्रुटि दर) पर की गई गलतियों की संख्या की गणना करने से उस सबसेट के लिए स्कोर मिलता है। चूँकि रैपर विधियाँ प्रत्येक सबसेट के लिए एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं, वे कम्प्यूटेशनल रूप से बहुत गहन होती हैं, लेकिन आमतौर पर उस विशेष प्रकार के मॉडल या विशिष्ट समस्या के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला फीचर सेट प्रदान करती हैं।
+* रैपर विधियाँ फीचर सबसेट को स्कोर करने के लिए पूर्वानुमानित मॉडल का उपयोग करती हैं। प्रत्येक नए सबसेट का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जिसका परीक्षण होल्ड-आउट सेट पर किया जाता है। उस होल्ड-आउट सेट (मॉडल की त्रुटि दर) पर की गई त्रुटियों की संख्या की गणना करने से उस सबसेट के लिए स्कोर मिलता है। चूँकि रैपर विधियाँ प्रत्येक सबसेट के लिए नए मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं, वह कम्प्यूटेशनल रूप से बहुत गहन होती हैं, किन्तु सामान्यतः यह उस विशेष प्रकार के मॉडल या विशिष्ट समस्या के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला फीचर सेट प्रदान करती हैं।
-* फ़िल्टर विधियाँ फीचर सबसेट को स्कोर करने के लिए त्रुटि दर के बजाय प्रॉक्सी माप का उपयोग करती हैं। फीचर सेट की उपयोगिता को ध्यान में रखते हुए, गणना करने में तेज़ होने के लिए इस उपाय को चुना गया है। सामान्य उपायों में [[आपसी जानकारी]] शामिल है,<ref name="guyon-intro"/>बिंदुवार आपसी जानकारी,<ref name="textcat"/>[[पियर्सन उत्पाद-क्षण सहसंबंध गुणांक]], [[राहत (सुविधा चयन)]] | राहत-आधारित एल्गोरिदम,<ref>{{Cite journal|last1=Urbanowicz|first1=Ryan J.|last2=Meeker|first2=Melissa|last3=LaCava|first3=William|last4=Olson|first4=Randal S.|last5=Moore|first5=Jason H.|title=Relief-Based Feature Selection: Introduction and Review|journal=Journal of Biomedical Informatics|volume=85|pages=189–203|arxiv=1711.08421|pmid=30031057|pmc=6299836|year=2018|doi=10.1016/j.jbi.2018.07.014}}</ref> और अंतर/अंतर कक्षा दूरी या प्रत्येक वर्ग/सुविधा संयोजन के लिए [[सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण]] के स्कोर।<ref name="textcat">{{cite conference |last1=Yang |first1=Yiming |first2=Jan O. |last2=Pedersen |title=पाठ वर्गीकरण में फीचर चयन पर एक तुलनात्मक अध्ययन|conference=ICML |year=1997|url=http://www.surdeanu.info/mihai/teaching/ista555-spring15/readings/yang97comparative.pdf}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Forman |first1=George |title=पाठ वर्गीकरण के लिए फीचर चयन मेट्रिक्स का एक व्यापक अनुभवजन्य अध्ययन|journal=Journal of Machine Learning Research |volume=3 |year=2003 |pages=1289–1305|url=http://www.jmlr.org/papers/volume3/forman03a/forman03a.pdf}}</ref> फ़िल्टर आमतौर पर रैपर्स की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल रूप से गहन होते हैं, लेकिन वे एक फीचर सेट का उत्पादन करते हैं जो एक विशिष्ट प्रकार के पूर्वानुमानित मॉडल के अनुरूप नहीं होता है।<ref>{{cite journal|author1=Yishi Zhang|author2=Shujuan Li|author3=Teng Wang|author4=Zigang Zhang|title=अलग-अलग वर्गों के लिए विचलन-आधारित सुविधा चयन|journal=Neurocomputing|date=2013|volume=101|issue=4|pages=32–42|doi=10.1016/j.neucom.2012.06.036}}</ref> ट्यूनिंग की इस कमी का मतलब है कि फ़िल्टर से सेट किया गया फीचर रैपर से सेट की तुलना में अधिक सामान्य है, आमतौर पर रैपर की तुलना में कम पूर्वानुमान प्रदर्शन देता है। हालाँकि फीचर सेट में भविष्यवाणी मॉडल की धारणाएँ शामिल नहीं हैं, और इसलिए यह सुविधाओं के बीच संबंधों को उजागर करने के लिए अधिक उपयोगी है। कई फ़िल्टर एक स्पष्ट सर्वोत्तम फीचर उपसमुच्चय के बजाय एक फीचर रैंकिंग प्रदान करते हैं, और रैंकिंग में कट-ऑफ पॉइंट क्रॉस-वैलिडेशन (सांख्यिकी)|क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से चुना जाता है। फ़िल्टर विधियों का उपयोग रैपर विधियों के लिए प्रीप्रोसेसिंग चरण के रूप में भी किया गया है, जिससे बड़ी समस्याओं पर रैपर का उपयोग किया जा सकता है। एक अन्य लोकप्रिय दृष्टिकोण रिकर्सिव फ़ीचर एलिमिनेशन एल्गोरिदम है,<ref>{{cite journal|author1=Guyon I.|author2=Weston J.|author3=Barnhill S.|author4=Vapnik V.|title=सपोर्ट वेक्टर मशीनों का उपयोग करके कैंसर वर्गीकरण के लिए जीन चयन|journal=Machine Learning|date=2002|volume=46|issue=1–3|pages=389–422|doi=10.1023/A:1012487302797|doi-access=free}}</ref> आमतौर पर एक मॉडल का बार-बार निर्माण करने और कम वजन वाले फीचर्स को हटाने के लिए [[ समर्थन वेक्टर मशीन ]] के साथ उपयोग किया जाता है।
+* फ़िल्टर विधियाँ फीचर सबसेट को स्कोर करने के लिए त्रुटि दर के अतिरिक्त प्रॉक्सी माप का उपयोग करती हैं। फीचर सेट की उपयोगिता को ध्यान में रखते हुए, गणना करने में तीव्र होने के लिए इस उपाय को चुना गया है। सामान्य उपायों में [[आपसी जानकारी|म्यूच्यूअल इनफार्मेशन]] सम्मिलित होती है,<ref name="guyon-intro"/> यह पॉइंटवाइस म्यूच्यूअल इनफार्मेशन हैं ,<ref name="textcat"/> [[पियर्सन उत्पाद-क्षण सहसंबंध गुणांक|पियर्सन प्रोडक्ट-मोमेंट कॉरर्लशन कॉएफिसिएंट]], [[राहत (सुविधा चयन)|रिलीफ (फीचर सिलेक्शन )]] | रिलीफ-बेस्ड एल्गोरिदम हैं,<ref>{{Cite journal|last1=Urbanowicz|first1=Ryan J.|last2=Meeker|first2=Melissa|last3=LaCava|first3=William|last4=Olson|first4=Randal S.|last5=Moore|first5=Jason H.|title=Relief-Based Feature Selection: Introduction and Review|journal=Journal of Biomedical Informatics|volume=85|pages=189–203|arxiv=1711.08421|pmid=30031057|pmc=6299836|year=2018|doi=10.1016/j.jbi.2018.07.014}}</ref> और अंतर/अंतर क्लास दूरी या प्रत्येक वर्ग/फीचर संयोजन के लिए [[सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण]] के स्कोर सम्मिलित हैं। <ref name="textcat">{{cite conference |last1=Yang |first1=Yiming |first2=Jan O. |last2=Pedersen |title=पाठ वर्गीकरण में फीचर चयन पर एक तुलनात्मक अध्ययन|conference=ICML |year=1997|url=http://www.surdeanu.info/mihai/teaching/ista555-spring15/readings/yang97comparative.pdf}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Forman |first1=George |title=पाठ वर्गीकरण के लिए फीचर चयन मेट्रिक्स का एक व्यापक अनुभवजन्य अध्ययन|journal=Journal of Machine Learning Research |volume=3 |year=2003 |pages=1289–1305|url=http://www.jmlr.org/papers/volume3/forman03a/forman03a.pdf}}</ref> फ़िल्टर सामान्यतः रैपर्स की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल रूप से गहन होते हैं, किन्तु वह फीचर सेट का उत्पादन करते हैं जो विशिष्ट प्रकार के पूर्वानुमानित मॉडल के अनुरूप नहीं होता है। <ref>{{cite journal|author1=Yishi Zhang|author2=Shujuan Li|author3=Teng Wang|author4=Zigang Zhang|title=अलग-अलग वर्गों के लिए विचलन-आधारित सुविधा चयन|journal=Neurocomputing|date=2013|volume=101|issue=4|pages=32–42|doi=10.1016/j.neucom.2012.06.036}}</ref> ट्यूनिंग की इस कमी का अर्थ है कि फ़िल्टर से सेट किया गया फीचर रैपर से सेट की तुलना में अधिक सामान्य है, सामान्यतः रैपर की तुलना में कम पूर्वानुमान प्रदर्शन देता है। चूँकि फीचर सेट में पूर्वानुमान मॉडल की धारणाएँ सम्मिलित नहीं हैं, और इसलिए यह फीचर्स के मध्य संबंधों को प्रदर्शित करने के लिए अधिक उपयोगी है। अनेक फ़िल्टर स्पष्ट सर्वोत्तम फीचर सबसेट के अतिरिक्त फीचर रैंकिंग प्रदान करते हैं, और रैंकिंग में कट-ऑफ पॉइंट क्रॉस-वैलिडेशन (सांख्यिकी) या क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से चुना जाता है। फ़िल्टर विधियों का उपयोग रैपर विधियों के लिए प्रीप्रोसेसिंग चरण के रूप में भी किया गया है, जिससे बड़ी समस्याओं पर रैपर का उपयोग किया जा सकता है। अन्य लोकप्रिय दृष्टिकोण रिकर्सिव फीचर एलिमिनेशन एल्गोरिदम है, <ref>{{cite journal|author1=Guyon I.|author2=Weston J.|author3=Barnhill S.|author4=Vapnik V.|title=सपोर्ट वेक्टर मशीनों का उपयोग करके कैंसर वर्गीकरण के लिए जीन चयन|journal=Machine Learning|date=2002|volume=46|issue=1–3|pages=389–422|doi=10.1023/A:1012487302797|doi-access=free}}</ref> सामान्यतः मॉडल का निरंतर निर्माण करने और कम वजन वाले फीचर्स को हटाने के लिए [[ समर्थन वेक्टर मशीन |सपोर्ट वेक्टर मशीन]] के साथ उपयोग किया जाता है।
-* एंबेडेड विधियां तकनीकों का एक समूह है जो मॉडल निर्माण प्रक्रिया के हिस्से के रूप में फीचर चयन करती है। इस दृष्टिकोण का उदाहरण एक रेखीय मॉडल के निर्माण के लिए लासो (सांख्यिकी) विधि है, जो प्रतिगमन गुणांक को एल 1 दंड के साथ दंडित करता है, उनमें से कई को शून्य तक सिकोड़ देता है। कोई भी विशेषता जिसमें गैर-शून्य प्रतिगमन गुणांक है, उसे LASSO एल्गोरिथ्म द्वारा 'चयनित' किया जाता है। LASSO में सुधारों में बोलासो शामिल है जो नमूनों को बूटस्ट्रैप करता है;<ref name=Bolasso>{{Cite book|last1=Bach|first1=Francis R|title=Bolasso: model consistent lasso estimation through the bootstrap|journal=Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning|date=2008|pages=33–40|doi=10.1145/1390156.1390161|isbn=9781605582054|s2cid=609778}}</ref> [[इलास्टिक नेट नियमितीकरण]], जो LASSO के L1 दंड को [[ रिज प्रतिगमन ]] के L2 दंड के साथ जोड़ता है; और FeaLect जो प्रतिगमन गुणांक के संयुक्त विश्लेषण के आधार पर सभी विशेषताओं को स्कोर करता है।<ref name=FeaLect>{{cite journal|last1=Zare|first1=Habil|title=लिंफोमा निदान के अनुप्रयोग के साथ लैस्सो के संयुक्त विश्लेषण के आधार पर सुविधाओं की प्रासंगिकता का स्कोरिंग|journal=BMC Genomics|date=2013|volume=14|issue=Suppl 1 |pages=S14|doi=10.1186/1471-2164-14-S1-S14|pmid=23369194|pmc=3549810}}</ref> AEFS आगे LASSO को ऑटोएन्कोडर्स के साथ नॉनलाइनियर परिदृश्य तक विस्तारित करता है।<ref>{{cite conference |author1=Kai Han|author2=Yunhe Wang|author3=Chao Zhang|author4=Chao Li|author5=Chao Xu|title=ऑटोएन्कोडर ने बिना पर्यवेक्षित सुविधा चयन को प्रेरित किया|conference=IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) |year=2018}}</ref> कम्प्यूटेशनल जटिलता के संदर्भ में ये दृष्टिकोण फिल्टर और रैपर के बीच होते हैं।
+* एंबेडेड विधियां तकनीकों का समूह होती है जो मॉडल निर्माण प्रक्रिया के भागों के रूप में फीचर सिलेक्शन करती है। इस दृष्टिकोण का उदाहरण रेखीय मॉडल के निर्माण के लिए लासो (सांख्यिकी) विधि होती है, जो प्रतिगमन गुणांक को L1 दंड के साथ दंडित करता है, उनमें से अनेक को शून्य तक संकुचित कर देता है। कोई भी विशेषता जिसमें गैर-शून्य प्रतिगमन गुणांक है, उसे लैस्सो एल्गोरिथ्म द्वारा 'सिलेक्शन' किया जाता है। लैस्सो में सुधारों में बोलासो सम्मिलित है जो प्रतिरूपों को बूटस्ट्रैप करता है | <ref name=Bolasso>{{Cite book|last1=Bach|first1=Francis R|title=Bolasso: model consistent lasso estimation through the bootstrap|journal=Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning|date=2008|pages=33–40|doi=10.1145/1390156.1390161|isbn=9781605582054|s2cid=609778}}</ref> [[इलास्टिक नेट नियमितीकरण]], जो लैस्सो के L1 दंड को [[ रिज प्रतिगमन |रिज रिग्रेशन]] के L2 दंड के साथ जोड़ता है | और फ़ीआलेक्ट जो प्रतिगमन गुणांक के संयुक्त विश्लेषण के आधार पर सभी विशेषताओं को स्कोर करता है। <ref name=FeaLect>{{cite journal|last1=Zare|first1=Habil|title=लिंफोमा निदान के अनुप्रयोग के साथ लैस्सो के संयुक्त विश्लेषण के आधार पर सुविधाओं की प्रासंगिकता का स्कोरिंग|journal=BMC Genomics|date=2013|volume=14|issue=Suppl 1 |pages=S14|doi=10.1186/1471-2164-14-S1-S14|pmid=23369194|pmc=3549810}}</ref> एईएफएस आगे लैस्सो को ऑटोएन्कोडर्स के साथ नॉनलाइनियर परिदृश्य तक विस्तारित करता है। <ref>{{cite conference |author1=Kai Han|author2=Yunhe Wang|author3=Chao Zhang|author4=Chao Li|author5=Chao Xu|title=ऑटोएन्कोडर ने बिना पर्यवेक्षित सुविधा चयन को प्रेरित किया|conference=IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) |year=2018}}</ref> कम्प्यूटेशनल सम्मिश्रता के संदर्भ में यह दृष्टिकोण फिल्टर और रैपर के मध्य होते हैं।
-पारंपरिक [[प्रतिगमन विश्लेषण]] में, फीचर चयन का सबसे लोकप्रिय रूप [[चरणबद्ध प्रतिगमन]] है, जो एक रैपर तकनीक है। यह एक [[लालची एल्गोरिदम]] है जो प्रत्येक दौर में सबसे अच्छी सुविधा जोड़ता है (या सबसे खराब सुविधा हटा देता है)। मुख्य नियंत्रण मुद्दा यह तय करना है कि एल्गोरिदम को कब रोकना है। मशीन लर्निंग में, यह आम तौर पर क्रॉस-वैलिडेशन (सांख्यिकी)|क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा किया जाता है। आँकड़ों में, कुछ मानदंड अनुकूलित किए गए हैं। इससे घोंसला बनाने की अंतर्निहित समस्या उत्पन्न होती है। अधिक मजबूत तरीकों का पता लगाया गया है, जैसे शाखा और बाउंड और टुकड़े-टुकड़े रैखिक नेटवर्क।
+पारंपरिक [[प्रतिगमन विश्लेषण]] में, फीचर सिलेक्शन का सबसे लोकप्रिय रूप [[चरणबद्ध प्रतिगमन|'''वेरिएबल स्टेपवाइज रिग्रेशन''']] है, जो रैपर तकनीक होती है। यह [[लालची एल्गोरिदम|ग्रीडी एल्गोरिदम]] है जो प्रत्येक समय में सबसे अच्छी फीचर जोड़ता है | और (सबसे व्यर्थ फीचर को हटा देता है)। मुख्य नियंत्रण उद्देश्य यह तय करना है कि एल्गोरिदम को कब रोकना है। मशीन लर्निंग में, यह सामान्यतः क्रॉस-वैलिडेशन (सांख्यिकी)|क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा किया जाता है। आँकड़ों में, कुछ मानदंड अनुकूलित किए गए हैं। इससे श्रंखला बनाने की अंतर्निहित समस्या उत्पन्न होती है। इससे अधिक शक्तिशाली विधियों का अनुमान लगाया गया है, जैसे शाखा में बाउंड और पीसवाइस लीनियर नेटवर्क होते हैं।
-==सबसेट चयन==
+==सबसेट सिलेक्शन ==
-सबसेट चयन उपयुक्तता के लिए एक समूह के रूप में सुविधाओं के सबसेट का मूल्यांकन करता है। सबसेट [[खोज एल्गोरिथ्म]] को रैपर, फिल्टर और एम्बेडेड तरीकों में विभाजित किया जा सकता है। रैपर्स संभावित सुविधाओं के स्थान के माध्यम से खोज करने के लिए एक खोज एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं और सबसेट पर एक मॉडल चलाकर प्रत्येक सबसेट का मूल्यांकन करते हैं। रैपर कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे हो सकते हैं और मॉडल में अधिक फिट होने का जोखिम हो सकता है। खोज दृष्टिकोण में फ़िल्टर रैपर के समान होते हैं, लेकिन किसी मॉडल के विरुद्ध मूल्यांकन करने के बजाय, एक सरल फ़िल्टर का मूल्यांकन किया जाता है। एंबेडेड तकनीकें एक मॉडल में अंतर्निहित और विशिष्ट होती हैं।
+सबसेट सिलेक्शन उपयुक्तता के लिए समूह के रूप में फीचर्स के सबसेट का मूल्यांकन करता है। सबसेट [[खोज एल्गोरिथ्म|सर्च एल्गोरिथ्म]] को रैपर, फिल्टर और एम्बेडेड विधियों में विभाजित किया जा सकता है। रैपर्स संभावित फीचर्स के स्थान के माध्यम से खोज करने के लिए खोज एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं और सबसेट पर मॉडल चलाकर प्रत्येक सबसेट का मूल्यांकन करते हैं। रैपर कम्प्यूटेशनल रूप से मूल्यवान हो सकते हैं और मॉडल में अधिक फिट होने पर कठिन परिस्थिति हो सकती है। खोज दृष्टिकोण में फ़िल्टर रैपर के समान होते हैं, किन्तु यह किसी मॉडल के विरुद्ध मूल्यांकन करने के अतिरिक्त, सरल फ़िल्टर का मूल्यांकन किया जाता है। एंबेडेड तकनीकें मॉडल में अंतर्निहित और विशिष्ट होती हैं।
-कई लोकप्रिय खोज दृष्टिकोण लालची एल्गोरिदम [[पहाड़ी की चढ़ाई]] का उपयोग करते हैं, जो सुविधाओं के एक उम्मीदवार उपसमूह का पुनरावृत्तीय मूल्यांकन करता है, फिर उपसमूह को संशोधित करता है और मूल्यांकन करता है कि क्या नया उपसमूह पुराने की तुलना में सुधार है। उपसमुच्चय के मूल्यांकन के लिए एक स्कोरिंग मीट्रिक (गणित) की आवश्यकता होती है जो सुविधाओं के उपसमूह को ग्रेड करती है। व्यापक खोज आम तौर पर अव्यावहारिक होती है, इसलिए कुछ कार्यान्वयनकर्ता (या ऑपरेटर) परिभाषित स्टॉपिंग बिंदु पर, उस बिंदु तक खोजे गए उच्चतम स्कोर वाले सुविधाओं के सबसेट को संतोषजनक सुविधा सबसेट के रूप में चुना जाता है। रोकने का मानदंड एल्गोरिथम के अनुसार भिन्न होता है; संभावित मानदंडों में शामिल हैं: एक सबसेट स्कोर एक सीमा से अधिक है, एक प्रोग्राम का अधिकतम अनुमत रन समय पार हो गया है, आदि।
+अनेक लोकप्रिय खोज दृष्टिकोण ग्रीडी एल्गोरिदम [[पहाड़ी की चढ़ाई|हिल क्लिंबिंग]] का उपयोग करते हैं, जो फीचर्स के उम्मीदवार उपसमूह का पुनरावृत्तीय मूल्यांकन करता है, फिर उपसमूह को संशोधित करता है और मूल्यांकन करता है कि क्या नया उपसमूह पुराने की तुलना में सही है। सबसेट के मूल्यांकन के लिए स्कोरिंग मीट्रिक (गणित) की आवश्यकता होती है जो फीचर्स के उपसमूह को ग्रेड करती है। व्यापक खोज सामान्यतः अव्यावहारिक होती है, इसलिए कुछ कार्यान्वयनकर्ता (या ऑपरेटर) परिभाषित स्टॉपिंग बिंदु पर होते हैं, उस बिंदु तक खोजे गए उच्चतम स्कोर वाले फीचर्स के सबसेट को संतबषजनक फीचर सबसेट के रूप में चुना जाता है। इसको रोकने का मानदंड एल्गोरिथम के अनुसार भिन्न होता है | इस प्रकार यह संभावित मानदंडों में सम्मिलित हैं | सबसेट स्कोर सीमा से अधिक होता है | कार्य का अधिकतम अनुमत रन टाइम सरपास्ड हो गया है |
-वैकल्पिक खोज-आधारित तकनीकें [[लक्षित प्रक्षेपण खोज]] पर आधारित होती हैं जो उच्च स्कोर वाले डेटा के निम्न-आयामी अनुमानों का पता लगाती हैं: फिर उन विशेषताओं का चयन किया जाता है जिनके निचले-आयामी स्थान में सबसे बड़े प्रक्षेपण होते हैं।
+वैकल्पिक खोज-आधारित तकनीकें [[लक्षित प्रक्षेपण खोज]] पर आधारित होती हैं जो उच्च स्कोर वाले डेटा के निम्न-आयामी अनुमानों का पता लगाती हैं | फिर उन विशेषताओं का सिलेक्शन किया जाता है जिनके निचले-आयामी स्थान में सबसे बड़े प्रक्षेपण होते हैं।
-खोज दृष्टिकोण में शामिल हैं:
+खोज दृष्टिकोण में सम्मिलित हैं |
-*संपूर्ण<ref>{{cite arXiv |last1=Hazimeh |first1=Hussein| last2=Mazumder |first2=Rahul |last3=Saab |first3=Ali |eprint=2004.06152 |title=Sparse Regression at Scale: Branch-and-Bound rooted in First-Order Optimization |class= stat.CO|date=2020}}</ref>
+*एक्सहॉस्टइव <ref>{{cite arXiv |last1=Hazimeh |first1=Hussein| last2=Mazumder |first2=Rahul |last3=Saab |first3=Ali |eprint=2004.06152 |title=Sparse Regression at Scale: Branch-and-Bound rooted in First-Order Optimization |class= stat.CO|date=2020}}</ref>
-* सर्वोत्तम-पहली खोज
+* बेस्ट फर्स्ट
-* [[तैयार किए हुयी धातु पे पानी चढाने की कला]]
+* [[तैयार किए हुयी धातु पे पानी चढाने की कला|सिम्युलेटेड एनीलिंग]]
-* [[जेनेटिक एल्गोरिद्म]]<ref>{{Cite journal|last1=Soufan|first1=Othman|last2=Kleftogiannis|first2=Dimitrios|last3=Kalnis|first3=Panos|last4=Bajic|first4=Vladimir B.|date=2015-02-26|title=DWFS: A Wrapper Feature Selection Tool Based on a Parallel Genetic Algorithm|journal=PLOS ONE|language=en|volume=10|issue=2|pages=e0117988|doi=10.1371/journal.pone.0117988|pmid=25719748|pmc=4342225|issn=1932-6203|bibcode=2015PLoSO..1017988S|doi-access=free}}</ref>
+* [[जेनेटिक एल्गोरिद्म|जेनेटिक एल्गोरिदम]] <ref>{{Cite journal|last1=Soufan|first1=Othman|last2=Kleftogiannis|first2=Dimitrios|last3=Kalnis|first3=Panos|last4=Bajic|first4=Vladimir B.|date=2015-02-26|title=DWFS: A Wrapper Feature Selection Tool Based on a Parallel Genetic Algorithm|journal=PLOS ONE|language=en|volume=10|issue=2|pages=e0117988|doi=10.1371/journal.pone.0117988|pmid=25719748|pmc=4342225|issn=1932-6203|bibcode=2015PLoSO..1017988S|doi-access=free}}</ref>
-* लालची एल्गोरिथ्म आगे चयन<ref>{{cite journal|last1=Figueroa|first1=Alejandro|title=वेब क्वेरी के पीछे उपयोगकर्ता के इरादे को पहचानने के लिए प्रभावी सुविधाओं की खोज करना|journal=Computers in Industry|date=2015|volume=68|pages=162–169|url=https://www.researchgate.net/publication/271911317|doi=10.1016/j.compind.2015.01.005}}</ref><ref>{{cite conference |last=Figueroa|first=Alejandro |author2=Guenter Neumann  |url=https://www.researchgate.net/publication/259174469  |title=सामुदायिक प्रश्न उत्तर के लिए क्वेरी लॉग से प्रभावी पैराफ्रेज़ को रैंक करना सीखना|conference= AAAI |year=2013}}</ref><ref>{{cite journal|last=Figueroa|first=Alejandro |author2=Guenter Neumann|title=सामुदायिक प्रश्न उत्तर में प्रभावी पैराग्राफों की रैंकिंग के लिए श्रेणी-विशिष्ट मॉडल|journal=Expert Systems with Applications|date=2014|volume=41|issue=10 |pages=4730–4742|url=https://www.researchgate.net/publication/260519271|doi=10.1016/j.eswa.2014.02.004|hdl=10533/196878|hdl-access=free}}</ref>
+* ग्रीडी फॉरवर्ड सिलेक्शन <ref>{{cite journal|last1=Figueroa|first1=Alejandro|title=वेब क्वेरी के पीछे उपयोगकर्ता के इरादे को पहचानने के लिए प्रभावी सुविधाओं की खोज करना|journal=Computers in Industry|date=2015|volume=68|pages=162–169|url=https://www.researchgate.net/publication/271911317|doi=10.1016/j.compind.2015.01.005}}</ref><ref>{{cite conference |last=Figueroa|first=Alejandro |author2=Guenter Neumann  |url=https://www.researchgate.net/publication/259174469  |title=सामुदायिक प्रश्न उत्तर के लिए क्वेरी लॉग से प्रभावी पैराफ्रेज़ को रैंक करना सीखना|conference= AAAI |year=2013}}</ref><ref>{{cite journal|last=Figueroa|first=Alejandro |author2=Guenter Neumann|title=सामुदायिक प्रश्न उत्तर में प्रभावी पैराग्राफों की रैंकिंग के लिए श्रेणी-विशिष्ट मॉडल|journal=Expert Systems with Applications|date=2014|volume=41|issue=10 |pages=4730–4742|url=https://www.researchgate.net/publication/260519271|doi=10.1016/j.eswa.2014.02.004|hdl=10533/196878|hdl-access=free}}</ref>
-* लालची पिछड़े उन्मूलन
+* ग्रीडी बैकवर्ड एलिमिनेशन
-* [[कण झुंड अनुकूलन]]<ref name="sciencedirect.com">{{cite journal|last1=Zhang|first1=Y.|last2=Wang|first2=S.|last3=Phillips|first3=P.|title=स्पैम डिटेक्शन पर लागू डिसीजन ट्री का उपयोग करके फ़ीचर चयन के लिए म्यूटेशन ऑपरेटर के साथ बाइनरी पीएसओ|journal=Knowledge-Based Systems|date=2014|volume=64|pages=22–31|doi=10.1016/j.knosys.2014.03.015}}</ref>
+* [[कण झुंड अनुकूलन|पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन]] <ref name="sciencedirect.com">{{cite journal|last1=Zhang|first1=Y.|last2=Wang|first2=S.|last3=Phillips|first3=P.|title=स्पैम डिटेक्शन पर लागू डिसीजन ट्री का उपयोग करके फ़ीचर चयन के लिए म्यूटेशन ऑपरेटर के साथ बाइनरी पीएसओ|journal=Knowledge-Based Systems|date=2014|volume=64|pages=22–31|doi=10.1016/j.knosys.2014.03.015}}</ref>
-* लक्षित प्रक्षेपण खोज
+* टार्गेटेड प्रोजेक्शन परसूट
-* तितर बितर खोज<ref>F.C. Garcia-Lopez, M. Garcia-Torres, B. Melian, J.A. Moreno-Perez, J.M. Moreno-Vega. [https://pdfs.semanticscholar.org/ea5d/770e97b9330032e8713b0c105b523750a7c3.pdf Solving feature subset selection problem by a Parallel Scatter Search], ''European Journal of Operational Research'', vol. 169, no. 2, pp. 477–489, 2006.
+* स्कैटर सर्च <ref>F.C. Garcia-Lopez, M. Garcia-Torres, B. Melian, J.A. Moreno-Perez, J.M. Moreno-Vega. [https://pdfs.semanticscholar.org/ea5d/770e97b9330032e8713b0c105b523750a7c3.pdf Solving feature subset selection problem by a Parallel Scatter Search], ''European Journal of Operational Research'', vol. 169, no. 2, pp. 477–489, 2006.
 </ref><ref>{{Cite book|chapter-url=https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3449726.3459481|doi = 10.1145/3449726.3459481|chapter = Scatter search for high-dimensional feature selection using feature grouping|title = आनुवंशिक और विकासवादी संगणना सम्मेलन साथी की कार्यवाही|year = 2021|last1 = García-Torres|first1 = Miguel|last2 = Gómez-Vela|first2 = Francisco|last3 = Divina|first3 = Federico|last4 = Pinto-Roa|first4 = Diego P.|last5 = Noguera|first5 = José Luis Vázquez|last6 = Román|first6 = Julio C. Mello|pages = 149–150|isbn = 9781450383516|s2cid = 235770316}}</ref>
-* [[परिवर्तनीय पड़ोस खोज]]<ref>F.C. Garcia-Lopez, M. Garcia-Torres, B. Melian, J.A. Moreno-Perez, J.M. Moreno-Vega. [https://web.archive.org/web/20190830132140/https://pdfs.semanticscholar.org/9428/2985d2c2ea4eb9f49846bedc12003a47db49.pdf Solving Feature Subset Selection Problem by a Hybrid Metaheuristic]. In ''First International Workshop on Hybrid Metaheuristics'', pp. 59–68, 2004.</ref><ref>M. Garcia-Torres, F. Gomez-Vela, B. Melian, J.M. Moreno-Vega. [https://www.researchgate.net/profile/Miguel_Garcia_Torres/publication/229763203_Parallel_Scatter_Search/links/5b2788a00f7e9be8bdaeb0d0/Parallel-Scatter-Search.pdf High-dimensional feature selection via feature grouping: A Variable Neighborhood Search approach], ''Information Sciences'', vol. 326, pp. 102-118, 2016.</ref>
+* [[परिवर्तनीय पड़ोस खोज|वेरिएबल नेबरहुड सर्च]] <ref>F.C. Garcia-Lopez, M. Garcia-Torres, B. Melian, J.A. Moreno-Perez, J.M. Moreno-Vega. [https://web.archive.org/web/20190830132140/https://pdfs.semanticscholar.org/9428/2985d2c2ea4eb9f49846bedc12003a47db49.pdf Solving Feature Subset Selection Problem by a Hybrid Metaheuristic]. In ''First International Workshop on Hybrid Metaheuristics'', pp. 59–68, 2004.</ref><ref>M. Garcia-Torres, F. Gomez-Vela, B. Melian, J.M. Moreno-Vega. [https://www.researchgate.net/profile/Miguel_Garcia_Torres/publication/229763203_Parallel_Scatter_Search/links/5b2788a00f7e9be8bdaeb0d0/Parallel-Scatter-Search.pdf High-dimensional feature selection via feature grouping: A Variable Neighborhood Search approach], ''Information Sciences'', vol. 326, pp. 102-118, 2016.</ref>
-वर्गीकरण समस्याओं के लिए दो लोकप्रिय फ़िल्टर मेट्रिक्स सहसंबंध और पारस्परिक जानकारी हैं, हालांकि गणितीय अर्थ में कोई भी वास्तविक मीट्रिक (गणित) या 'दूरी माप' नहीं है, क्योंकि वे त्रिकोण असमानता का पालन करने में विफल रहते हैं और इस प्रकार किसी भी वास्तविक 'दूरी' की गणना नहीं करते हैं - उन्हें 'स्कोर' के रूप में माना जाना चाहिए। इन अंकों की गणना उम्मीदवार सुविधा (या सुविधाओं के सेट) और वांछित आउटपुट श्रेणी के बीच की जाती है। हालाँकि, ऐसे सच्चे मेट्रिक्स हैं जो पारस्परिक जानकारी का एक सरल कार्य हैं;<ref>{{Cite journal|arxiv=q-bio/0311039|last1=Kraskov|first1=Alexander|title=पारस्परिक सूचना पर आधारित पदानुक्रमित क्लस्टरिंग|last2=Stögbauer|first2=Harald|last3=Andrzejak|first3=Ralph G|last4=Grassberger|first4=Peter|year=2003|bibcode=2003q.bio....11039K}}</ref> आपसी जानकारी देखें#मीट्रिक।
+वर्गीकरण समस्याओं के लिए दो लोकप्रिय फ़िल्टर मेट्रिक्स सहसंबंध और पारस्परिक सूचना हैं,चूंकि गणितीय अर्थ में कोई भी वास्तविक मीट्रिक (गणित) या 'दूरी माप' नहीं है, क्योंकि वह त्रिकोण असमानता का पालन करने में विफल रहते हैं और इस प्रकार किसी भी वास्तविक 'दूरी' की गणना नहीं करते हैं - उन्हें 'स्कोर' के रूप में माना जाना चाहिए। इन अंकों की गणना उम्मीदवार फीचर (या फीचर्स के सेट) और वांछित आउटपुट श्रेणी के मध्य की जाती है। चूँकि, यह ऐसे सत्य मेट्रिक्स होते हैं जो पारस्परिक सूचना का सरल कार्य करते हैं <ref>{{Cite journal|arxiv=q-bio/0311039|last1=Kraskov|first1=Alexander|title=पारस्परिक सूचना पर आधारित पदानुक्रमित क्लस्टरिंग|last2=Stögbauer|first2=Harald|last3=Andrzejak|first3=Ralph G|last4=Grassberger|first4=Peter|year=2003|bibcode=2003q.bio....11039K}}</ref> तथा म्यूच्यूअल इनफार्मेशन या मीट्रिक देखें।
-अन्य उपलब्ध फ़िल्टर मेट्रिक्स में शामिल हैं:
+अन्य उपलब्ध फ़िल्टर मेट्रिक्स में सम्मिलित हैं |
 * वर्ग पृथक्करण
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 ** संभाव्य दूरी
 ** [[एन्ट्रॉपी (सूचना सिद्धांत)]]
-* संगति-आधारित सुविधा चयन
+* संगति-आधारित फीचर सिलेक्शन
-* सहसंबंध-आधारित सुविधा चयन
+* सहसंबंध-आधारित फीचर सिलेक्शन
+==अधिकतम मानदंड==
+अधिकतमत मानदंड का चुनाव कठिन होता है क्योंकि फीचर सिलेक्शन कार्य में अनेक उद्देश्य होते हैं। अनेक सामान्य मानदंडों में स्पष्टता की माप सम्मिलित होता है, जिसे सिलेक्शन फीचर्स की संख्या द्वारा दंडित किया जाता है। उदाहरणों में अकाइक सूचना मानदंड (एआईसी) और मैलोज़ C<sub>p</sub> सम्मिलित हैं | जिनमें प्रत्येक अतिरिक्त फीचर के लिए 2 का दंड है। यह एआईसी [[सूचना सिद्धांत]] पर आधारित है, और प्रभावी रूप से [[अधिकतम एन्ट्रापी सिद्धांत|मैक्सिमम एन्ट्रापी सिद्धांत]] के माध्यम से प्राप्त होता है। <ref>{{Citation | first=H. |last=Akaike |author-link=Hirotugu Akaike | contribution = Prediction and entropy | pages=1–24 | title= A Celebration of Statistics | editor1-first= A. C. | editor1-last= Atkinson | editor2-first= S. E. | editor2-last= Fienberg | editor2-link= Stephen Fienberg | year = 1985 | publisher= Springer|url=https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a120956.pdf|archive-url=https://web.archive.org/web/20190830132141/https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a120956.pdf|url-status=live|archive-date=August 30, 2019}}.</ref><ref>{{Citation |last1=Burnham |first1=K. P. |last2=Anderson |first2=D. R. |year=2002 |title=Model Selection and Multimodel Inference: A practical information-theoretic approach |edition=2nd |publisher= [[Springer-Verlag]] |url=https://books.google.com/books?id=fT1Iu-h6E-oC|isbn=9780387953649 }}.</ref>
+अन्य मानदंड [[बायेसियन सूचना मानदंड]] (बीआईसी) हैं, जो प्रत्येक जोड़े गए फीचर के लिए <math>\sqrt{\log{n}}</math> के दंड का उपयोग करता है, [[न्यूनतम विवरण लंबाई]] (एमडीएल) जो असम्बद्ध रूप से <math>\sqrt{\log{n}}</math> का उपयोग करता है, [[बोनफेरोनी सुधार]] / आरआईसी जो <math>\sqrt{2\log{p}}</math> का उपयोग करता है, अधिकतम निर्भरता फीचर सिलेक्शन , और विभिन्न प्रकार के नए मानदंड जो [[झूठी खोज दर|फाल्स डिस्कवर रेट]] (एफडीआर) से प्रेरित हैं, जो <math>\sqrt{2\log{\frac{p}{q}}}</math> के समीप कुछ का उपयोग करते हैं। फीचर्स के सबसे प्रासंगिक उपसमूह का सिलेक्शन करने के लिए अधिकतम [[एन्ट्रापी दर]] मानदंड का भी उपयोग किया जा सकता है। <ref>{{cite journal |last1=Einicke |first1=G. A. |title=दौड़ने के दौरान घुटने और टखने की गतिशीलता में परिवर्तन को वर्गीकृत करने के लिए सुविधाओं का अधिकतम-एंट्रॉपी दर चयन|journal=IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics |volume=28 |issue=4 |pages=1097–1103 |year=2018 |doi= 10.1109/JBHI.2017.2711487 |pmid=29969403 |s2cid=49555941 }}</ref>
-==इष्टतमता मानदंड==
-इष्टतमता मानदंड का चुनाव कठिन है क्योंकि सुविधा चयन कार्य में कई उद्देश्य होते हैं। कई सामान्य मानदंडों में सटीकता का एक माप शामिल होता है, जिसे चयनित सुविधाओं की संख्या द्वारा दंडित किया जाता है। उदाहरणों में अकाइक सूचना मानदंड (एआईसी) और मैलोज़ सीपी|मैलोज़ सी शामिल हैं<sub>p</sub>, जिसमें प्रत्येक अतिरिक्त सुविधा के लिए 2 का जुर्माना है। एआईसी [[सूचना सिद्धांत]] पर आधारित है, और प्रभावी रूप से [[अधिकतम एन्ट्रापी सिद्धांत]] के माध्यम से प्राप्त होता है।<ref>{{Citation | first=H. |last=Akaike |author-link=Hirotugu Akaike | contribution = Prediction and entropy | pages=1–24 | title= A Celebration of Statistics | editor1-first= A. C. | editor1-last= Atkinson | editor2-first= S. E. | editor2-last= Fienberg | editor2-link= Stephen Fienberg | year = 1985 | publisher= Springer|url=https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a120956.pdf|archive-url=https://web.archive.org/web/20190830132141/https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a120956.pdf|url-status=live|archive-date=August 30, 2019}}.</ref><ref>{{Citation |last1=Burnham |first1=K. P. |last2=Anderson |first2=D. R. |year=2002 |title=Model Selection and Multimodel Inference: A practical information-theoretic approach |edition=2nd |publisher= [[Springer-Verlag]] |url=https://books.google.com/books?id=fT1Iu-h6E-oC|isbn=9780387953649 }}.</ref>
-अन्य मानदंड [[बायेसियन सूचना मानदंड]] (बीआईसी) हैं, जो दंड का उपयोग करता है <math>\sqrt{\log{n}}</math> प्रत्येक जोड़ी गई सुविधा के लिए, [[न्यूनतम विवरण लंबाई]] (एमडीएल) जो असम्बद्ध रूप से उपयोग करती है <math>\sqrt{\log{n}}</math>, [[बोनफेरोनी सुधार]] / आरआईसी जो उपयोग करता है <math>\sqrt{2\log{p}}</math>, अधिकतम निर्भरता सुविधा चयन, और विभिन्न प्रकार के नए मानदंड जो [[झूठी खोज दर]] (एफडीआर) से प्रेरित होते हैं, जो करीब कुछ का उपयोग करते हैं <math>\sqrt{2\log{\frac{p}{q}}}</math>. सुविधाओं के सबसे प्रासंगिक उपसमूह का चयन करने के लिए अधिकतम [[एन्ट्रापी दर]] मानदंड का भी उपयोग किया जा सकता है।<ref>{{cite journal |last1=Einicke |first1=G. A. |title=दौड़ने के दौरान घुटने और टखने की गतिशीलता में परिवर्तन को वर्गीकृत करने के लिए सुविधाओं का अधिकतम-एंट्रॉपी दर चयन|journal=IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics |volume=28 |issue=4 |pages=1097–1103 |year=2018 |doi= 10.1109/JBHI.2017.2711487 |pmid=29969403 |s2cid=49555941 }}</ref>
 ==संरचना सीखना==
-फ़िल्टर सुविधा चयन एक अधिक सामान्य प्रतिमान का एक विशिष्ट मामला है जिसे [[संरचित भविष्यवाणी]] कहा जाता है। फ़ीचर चयन एक विशिष्ट लक्ष्य चर के लिए प्रासंगिक फ़ीचर सेट ढूंढता है जबकि संरचना शिक्षण सभी चर के बीच संबंधों को ढूंढता है, आमतौर पर इन रिश्तों को एक ग्राफ के रूप में व्यक्त करके। सबसे आम संरचना सीखने वाले एल्गोरिदम मानते हैं कि डेटा [[बायेसियन नेटवर्क]] द्वारा उत्पन्न होता है, और इसलिए संरचना एक [[निर्देशित ग्राफ]] [[ चित्रमय मॉडल ]] है। फ़िल्टर सुविधा चयन समस्या का इष्टतम समाधान लक्ष्य नोड का [[मार्कोव कंबल]] है, और बायेसियन नेटवर्क में, प्रत्येक नोड के लिए एक अद्वितीय मार्कोव कंबल है।<ref>{{cite journal|last1=Aliferis|first1=Constantin|title=Local causal and markov blanket induction for causal discovery and feature selection for classification part I: Algorithms and empirical evaluation|journal=Journal of Machine Learning Research|date=2010|volume=11|pages=171–234|url=http://jmlr.org/papers/volume11/aliferis10a/aliferis10a.pdf}}</ref>
+फ़िल्टर फीचर सिलेक्शन अधिक सामान्य प्रतिमान का विशिष्ट स्थिति है जिसे [[संरचित भविष्यवाणी|संरचित]] पूर्वानुमान कहा जाता है। फीचर सिलेक्शन विशिष्ट लक्ष्य वेरिएबल के लिए प्रासंगिक फीचर सेट खोजता है जबकि संरचना शिक्षण सभी वेरिएबल के मध्य संबंधों को खोजता है, सामान्यतः इन सम्बन्धो को ग्राफ के रूप में व्यक्त करता हैं। यह सबसे सामान्य संरचना सीखने वाले एल्गोरिदम मानते हैं कि डेटा [[बायेसियन नेटवर्क]] द्वारा उत्पन्न होता है, और इसलिए संरचना [[निर्देशित ग्राफ|निर्देशित]] ग्राफिकल [[ चित्रमय मॉडल |मॉडल]] है। फ़िल्टर फीचर सिलेक्शन समस्या का अधिकतम समाधान लक्ष्य नोड का [[मार्कोव कंबल|मार्कोव ब्लंकेट]] है, और बायेसियन नेटवर्क में, प्रत्येक नोड के लिए अद्वितीय मार्कोव ब्लंकेट है। <ref>{{cite journal|last1=Aliferis|first1=Constantin|title=Local causal and markov blanket induction for causal discovery and feature selection for classification part I: Algorithms and empirical evaluation|journal=Journal of Machine Learning Research|date=2010|volume=11|pages=171–234|url=http://jmlr.org/papers/volume11/aliferis10a/aliferis10a.pdf}}</ref>
+==सूचना सिद्धांत आधारित फीचर सिलेक्शन तंत्र==
-==सूचना सिद्धांत आधारित फ़ीचर चयन तंत्र==
+चारों ओर विभिन्न फीचर सिलेक्शन तंत्र हैं जो विभिन्न फीचर्स को स्कोर करने के लिए पारस्परिक सूचना का उपयोग करते हैं। वह सामान्यतः सभी समान एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं |
-चारों ओर विभिन्न फ़ीचर चयन तंत्र हैं जो विभिन्न सुविधाओं को स्कोर करने के लिए पारस्परिक जानकारी का उपयोग करते हैं। वे आम तौर पर सभी समान एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं:
+#सभी फीचर्स (<math> f_{i} \in F </math>) और लक्ष्य वर्ग ({{mvar|c                                                                                                                             }}) के मध्य स्कोर के रूप में पारस्परिक सूचना की गणना करें
+# सबसे बड़े स्कोर वाली फीचर का सिलेक्शन करें (उदाहरण के लिए . <math>\underset{f_{i} \in F}\operatorname{argmax}(I(f_{i},c))</math>) और इसे सिलेक्शन फीचर्स ({{mvar|S                                                                                                          }}) के सेट में जोड़ें
+# उस स्कोर की गणना करें जो पारस्परिक सूचना से प्राप्त किया जा सकता है
+# सबसे बड़े स्कोर वाली फीचर का सिलेक्शन करें और इसे सिलेक्शन फीचर्स के सेट में जोड़ें (उदाहरण के लिए) <math>\underset{f_{i} \in F}\operatorname{argmax}(I_{derived}(f_{i},c))</math>)
+# 3. और 4. को तब तक दोहराएँ जब तक कि निश्चित संख्या में फीचर्स का सिलेक्शन न हो जाए (उदाहरण के लिए) <math>|S|=l</math>)
-# सभी सुविधाओं के बीच स्कोर के रूप में पारस्परिक जानकारी की गणना करें (<math> f_{i} \in F </math>) और लक्ष्य वर्ग ({{mvar|c}})
+सबसे सरल दृष्टिकोण म्यूच्यूअल इनफार्मेशन को व्युत्पन्न स्कोर के रूप में उपयोग करता है।<ref name="Brown">{{cite journal |last1=Brown |first1=Gavin |last2=Pocock |first2=Adam |last3=Zhao |first3=Ming-Jie |last4=Luján |first4=Mikel |title=Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework for Information Theoretic Feature Selection |journal= [[Journal of Machine Learning Research]] |date=2012 |volume=13 |pages=27–66 |url=http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2188385.2188387}}[http://www.jmlr.org/papers/volume13/brown12a/brown12a.pdf]</ref>
-# सबसे बड़े स्कोर वाली सुविधा का चयन करें (उदा. <math>\underset{f_{i} \in F}\operatorname{argmax}(I(f_{i},c))</math>) और इसे चयनित सुविधाओं के सेट में जोड़ें ({{mvar|S}})
-# उस स्कोर की गणना करें जो पारस्परिक जानकारी से प्राप्त किया जा सकता है
-# सबसे बड़े स्कोर वाली सुविधा का चयन करें और इसे चुनिंदा सुविधाओं के सेट में जोड़ें (उदाहरण के लिए) <math>\underset{f_{i} \in F}\operatorname{argmax}(I_{derived}(f_{i},c))</math>)
-# 3. और 4. को तब तक दोहराएँ जब तक कि एक निश्चित संख्या में सुविधाओं का चयन न हो जाए (उदाहरण के लिए) <math>|S|=l</math>)
-सबसे सरल दृष्टिकोण आपसी जानकारी को व्युत्पन्न स्कोर के रूप में उपयोग करता है।<ref name="Brown">{{cite journal |last1=Brown |first1=Gavin |last2=Pocock |first2=Adam |last3=Zhao |first3=Ming-Jie |last4=Luján |first4=Mikel |title=Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework for Information Theoretic Feature Selection |journal= [[Journal of Machine Learning Research]] |date=2012 |volume=13 |pages=27–66 |url=http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2188385.2188387}}[http://www.jmlr.org/papers/volume13/brown12a/brown12a.pdf]</ref>
+चूँकि, भिन्न-भिन्न दृष्टिकोण हैं, जो फीचर्स के मध्य रिडंडेंसीय को कम करने का प्रयास करते हैं।
-हालाँकि, अलग-अलग दृष्टिकोण हैं, जो सुविधाओं के बीच अतिरेक को कम करने का प्रयास करते हैं।
-===न्यूनतम-अतिरेक-अधिकतम-प्रासंगिकता (एमआरएमआर) सुविधा चयन===
+===न्यूनतम-रिडंडेंसीय-अधिकतम-प्रासंगिकता (एमआरएमआर) फीचर सिलेक्शन ===
-पेंग एट अल.<ref>{{cite journal |last1=Peng |first1=H. C. |last2=Long |first2=F. |last3=Ding |first3=C. |title=Feature selection based on mutual information: criteria of max-dependency, max-relevance, and min-redundancy |journal= [[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]] |volume=27 |issue=8 |pages=1226–1238 |year=2005 |doi=10.1109/TPAMI.2005.159 |pmid=16119262|citeseerx=10.1.1.63.5765 |s2cid=206764015 }} [http://home.penglab.com/proj/mRMR/index.htm Program]</ref> एक सुविधा चयन विधि प्रस्तावित की गई जो सुविधाओं का चयन करने के लिए पारस्परिक जानकारी, सहसंबंध, या दूरी/समानता स्कोर का उपयोग कर सकती है। इसका उद्देश्य अन्य चयनित सुविधाओं की उपस्थिति में किसी सुविधा की प्रासंगिकता को उसके अतिरेक द्वारा दंडित करना है। फीचर सेट की प्रासंगिकता {{mvar|S}} कक्षा के लिए {{mvar|c}} को व्यक्तिगत सुविधा के बीच सभी पारस्परिक सूचना मूल्यों के औसत मूल्य से परिभाषित किया गया है {{math|''f<sub>i</sub>''}} और कक्षा {{mvar|c}} निम्नलिखित नुसार:
+पेंग एट अल.<ref>{{cite journal |last1=Peng |first1=H. C. |last2=Long |first2=F. |last3=Ding |first3=C. |title=Feature selection based on mutual information: criteria of max-dependency, max-relevance, and min-redundancy |journal= [[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]] |volume=27 |issue=8 |pages=1226–1238 |year=2005 |doi=10.1109/TPAMI.2005.159 |pmid=16119262|citeseerx=10.1.1.63.5765 |s2cid=206764015 }} [http://home.penglab.com/proj/mRMR/index.htm Program]</ref> फीचर सिलेक्शन विधि प्रस्तावित की गई जो फीचर्स का सिलेक्शन करने के लिए पारस्परिक सूचना , सहसंबंध, या दूरी/समानता स्कोर का उपयोग कर सकती है। इसका उद्देश्य अन्य सिलेक्शन फीचर्स की उपस्थिति में किसी फीचर की प्रासंगिकता को उसके रिडंडेंसीय द्वारा दंडित करना है। क्लास {{mvar|c                                                                                                       }} के लिए फीचर सम्मुचय {{mvar|S                                                                                                         }} की प्रासंगिकता को व्यक्तिगत फीचर {{math|''f<sub>i</sub>''                                                                                   }} और क्लास {{mvar|c                                                                                                           }} के मध्य सभी पारस्परिक सूचना मानों के औसत मान से द्वारा परिभाषित किया गया है |
 :<math> D(S,c) = \frac{1}{|S|}\sum_{f_{i}\in S}I(f_{i};c) </math>.
-सेट में सभी सुविधाओं का अतिरेक {{mvar|S}} सुविधा के बीच सभी पारस्परिक सूचना मूल्यों का औसत मूल्य है {{math|''f<sub>i</sub>''}} और सुविधा {{math|''f<sub>j</sub>''}}:
+समुच्चय में सभी फीचर्स का रिडंडेंसीय {{mvar|S                                                                                                         }} फीचर के मध्य सभी पारस्परिक सूचना मानों का औसत मान {{math|''f<sub>i</sub>''                                                                                    }} और फीचर {{math|''f<sub>j</sub>''                                                                                }} है |
 :<math> R(S) = \frac{1}{|S|^{2}}\sum_{f_{i},f_{j}\in S}I(f_{i};f_{j})</math>
-एमआरएमआर मानदंड ऊपर दिए गए दो उपायों का एक संयोजन है और इसे निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:
+एमआरएमआर मानदंड ऊपर दिए गए दो उपायों का संयोजन है और इसे निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:
 :<math>\mathrm{mRMR}= \max_{S}
 \left[\frac{1}{|S|}\sum_{f_{i}\in S}I(f_{i};c) -
 \frac{1}{|S|^{2}}\sum_{f_{i},f_{j}\in S}I(f_{i};f_{j})\right].</math>
-मान लीजिए कि वहाँ हैं {{mvar|n}} पूर्ण-सेट सुविधाएँ। होने देना {{math|''x<sub>i</sub>''}} फीचर के लिए सेट सदस्यता संकेतक फ़ंक्शन बनें {{math|''f<sub>i</sub>''}}, ताकि {{math|1=''x<sub>i</sub>''=1}} उपस्थिति को इंगित करता है और {{math|1=''x<sub>i</sub>''=0}} सुविधा की अनुपस्थिति को दर्शाता है {{math|''f<sub>i</sub>''}} विश्व स्तर पर इष्टतम सुविधा सेट में। होने देना <math>c_i=I(f_i;c)</math> और <math>a_{ij}=I(f_i;f_j)</math>. फिर उपरोक्त को एक अनुकूलन समस्या के रूप में लिखा जा सकता है:
+मान लीजिए कि {{mvar|n                                                                                                           }} पूर्ण-समुच्चय सुविधाएँ हैं। मान लीजिए {{math|''x<sub>i</sub>''}} फीचर {{math|''f<sub>i</sub>''}} के लिए सेट सदस्यता संकेतक फलन है, जिससे {{math|1=''x<sub>i</sub>''=1}} उपस्थिति को संकेत करे और {{math|1=''x<sub>i</sub>''=0}} वैश्विक स्तर पर अधिकतम फीचर सेट में फीचर {{math|''f<sub>i</sub>''}} की अनुपस्थिति को संकेत करे। मान लीजिए <math>c_i=I(f_i;c)</math> और <math>a_{ij}=I(f_i;f_j)</math> हैं। फिर उपरोक्त को अनुकूलन समस्या के रूप में लिखा जा सकता है
 :<math>\mathrm{mRMR}= \max_{x\in \{0,1\}^{n}}
@@ Line 97: / Line 99: @@
 \frac{\sum^{n}_{i,j=1}a_{ij}x_{i}x_{j}}
 {(\sum^{n}_{i=1}x_{i})^{2}}\right].</math>
-एमआरएमआर एल्गोरिदम सैद्धांतिक रूप से इष्टतम अधिकतम-निर्भरता सुविधा चयन एल्गोरिदम का एक अनुमान है जो चयनित सुविधाओं के संयुक्त वितरण और वर्गीकरण चर के बीच पारस्परिक जानकारी को अधिकतम करता है। चूंकि एमआरएमआर बहुत छोटी समस्याओं की एक श्रृंखला के साथ संयोजन अनुमान समस्या का अनुमान लगाता है, जिनमें से प्रत्येक में केवल दो चर शामिल होते हैं, इस प्रकार यह जोड़ीदार संयुक्त संभावनाओं का उपयोग करता है जो अधिक मजबूत होते हैं। कुछ स्थितियों में एल्गोरिदम सुविधाओं की उपयोगिता को कम आंक सकता है क्योंकि इसमें उन सुविधाओं के बीच इंटरैक्शन को मापने का कोई तरीका नहीं है जो प्रासंगिकता बढ़ा सकते हैं। इससे खराब प्रदर्शन हो सकता है<ref name="Brown" />जब विशेषताएँ व्यक्तिगत रूप से बेकार होती हैं, लेकिन संयुक्त होने पर उपयोगी होती हैं (एक पैथोलॉजिकल मामला तब पाया जाता है जब वर्ग सुविधाओं का समता कार्य होता है)। कुल मिलाकर एल्गोरिथ्म सैद्धांतिक रूप से इष्टतम अधिकतम-निर्भरता चयन की तुलना में अधिक कुशल (आवश्यक डेटा की मात्रा के संदर्भ में) है, फिर भी कम जोड़ीदार अतिरेक के साथ एक फीचर सेट तैयार करता है।
+एमआरएमआर एल्गोरिदम सैद्धांतिक रूप से अधिकतम-निर्भरता फीचर सिलेक्शन एल्गोरिदम का अनुमान होता है जो सिलेक्शन फीचर्स के संयुक्त वितरण और वर्गीकरण वेरिएबल के मध्य पारस्परिक सूचना को अधिकतम करता है। चूंकि एमआरएमआर बहुत लघु समस्याओं की श्रृंखला के साथ संयोजन अनुमान समस्या का अनुमान लगाता है, जिनमें से प्रत्येक में केवल दो वेरिएबल सम्मिलित होते हैं, इस प्रकार यह जोड़ीदार संयुक्त संभावनाओं का उपयोग करता है जो अधिक शक्तिशाली होते हैं। कुछ स्थितियों में एल्गोरिदम फीचर्स की उपयोगिता को कम समझ सकता है क्योंकि इसमें उन फीचर्स के मध्य इंटरैक्शन को मापने की कोई विधि नहीं है जो इसकी प्रासंगिकता को बढ़ा सकते हैं। इससे व्यर्थ प्रदर्शन हो सकता है <ref name="Brown" /> जब विशेषताएँ व्यक्तिगत रूप से व्यर्थ होती हैं, किन्तु संयुक्त होने पर यह उपयोगी होती हैं ( पैथोलॉजिकल स्थिति तब पायी जाती है जब वर्ग फीचर्स का समता कार्य होता है)। सामान्यतः एल्गोरिथ्म सैद्धांतिक रूप से अधिकतम-निर्भरता सिलेक्शन की तुलना में अधिक कुशल (आवश्यक डेटा की मात्रा के संदर्भ में) होता है, फिर भी कम जोड़ीदार रिडंडेंसीय के साथ फीचर सेट तैयार करता है।
-एमआरएमआर फ़िल्टर विधियों के एक बड़े वर्ग का एक उदाहरण है जो विभिन्न तरीकों से प्रासंगिकता और अतिरेक के बीच व्यापार करता है।<ref name="Brown"/><ref name="docs.google">Nguyen, H., Franke, K., Petrovic, S. (2010). "Towards a Generic Feature-Selection Measure for Intrusion Detection", In Proc. International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Istanbul, Turkey. [https://www.researchgate.net/publication/220928649_Towards_a_Generic_Feature-Selection_Measure_for_Intrusion_Detection?ev=prf_pub]</ref>
+एमआरएमआर फ़िल्टर विधियों के बड़े वर्ग का उदाहरण है जो विभिन्न विधियों से प्रासंगिकता और रिडंडेंसीय के मध्य व्यापार करता है।<ref name="Brown"/><ref name="docs.google">Nguyen, H., Franke, K., Petrovic, S. (2010). "Towards a Generic Feature-Selection Measure for Intrusion Detection", In Proc. International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Istanbul, Turkey. [https://www.researchgate.net/publication/220928649_Towards_a_Generic_Feature-Selection_Measure_for_Intrusion_Detection?ev=prf_pub]</ref>
-=== [[द्विघात प्रोग्रामिंग]] सुविधा चयन ===
+=== [[द्विघात प्रोग्रामिंग|क्वाद्रटिक प्रोग्रामिंग]] '''फीचर''' सिलेक्शन ===
-एमआरएमआर सुविधा चयन के लिए वृद्धिशील लालची रणनीति का एक विशिष्ट उदाहरण है: एक बार एक सुविधा का चयन हो जाने के बाद, इसे बाद के चरण में अचयनित नहीं किया जा सकता है। जबकि एमआरएमआर को कुछ सुविधाओं को कम करने के लिए फ्लोटिंग सर्च का उपयोग करके अनुकूलित किया जा सकता है, इसे वैश्विक द्विघात प्रोग्रामिंग अनुकूलन समस्या के रूप में निम्नानुसार पुन: तैयार किया जा सकता है:<ref name="QPFS">{{cite journal |first1=I. |last1=Rodriguez-Lujan |first2=R. |last2=Huerta |first3=C. |last3=Elkan |first4=C. |last4=Santa Cruz |title=द्विघात प्रोग्रामिंग सुविधा चयन|journal=[[Journal of Machine Learning Research|JMLR]] |volume=11 |pages=1491–1516 |year=2010 |url=http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume11/rodriguez-lujan10a/rodriguez-lujan10a.pdf}}</ref>
+एमआरएमआर फीचर सिलेक्शन के लिए वृद्धिशील ग्रीडी रणनीति का विशिष्ट उदाहरण है | इसमें फीचर का सिलेक्शन हो जाने के पश्चात् होते हैं, इसके पश्चात् चरण में असिलेक्शन नहीं किया जा सकता है। जबकि एमआरएमआर को कुछ फीचर्स को कम करने के लिए फ्लोटिंग सर्च का उपयोग करके अनुकूलित किया जा सकता है, इसे वैश्विक द्विघात प्रोग्रामिंग अनुकूलन समस्या के रूप में निम्नानुसार पुन: तैयार किया जा सकता है | <ref name="QPFS">{{cite journal |first1=I. |last1=Rodriguez-Lujan |first2=R. |last2=Huerta |first3=C. |last3=Elkan |first4=C. |last4=Santa Cruz |title=द्विघात प्रोग्रामिंग सुविधा चयन|journal=[[Journal of Machine Learning Research|JMLR]] |volume=11 |pages=1491–1516 |year=2010 |url=http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume11/rodriguez-lujan10a/rodriguez-lujan10a.pdf}}</ref>
 :<math>
 \mathrm{QPFS}: \min_\mathbf{x}  \left\{ \alpha \mathbf{x}^T H \mathbf{x} -  \mathbf{x}^T F\right\} \quad \mbox{s.t.} \ \sum_{i=1}^n x_i=1, x_i\geq 0
 </math>
-कहाँ <math>F_{n\times1}=[I(f_1;c),\ldots, I(f_n;c)]^T</math> यह मानते हुए कि फीचर प्रासंगिकता का वेक्टर है {{mvar|n}} कुल सुविधाएँ, <math>H_{n\times n}=[I(f_i;f_j)]_{i,j=1\ldots n}</math> फीचर जोड़ीवार अतिरेक का मैट्रिक्स है, और <math>\mathbf{x}_{n\times 1}</math> सापेक्ष सुविधा भार का प्रतिनिधित्व करता है। QPFS को द्विघात प्रोग्रामिंग के माध्यम से हल किया जाता है। हाल ही में यह दिखाया गया है कि QFPS छोटी एन्ट्रापी वाली सुविधाओं के प्रति पक्षपाती है,<ref name="CMI" />फ़ीचर सेल्फ रिडंडेंसी शब्द की नियुक्ति के कारण <math>I(f_i;f_i)</math> के विकर्ण पर {{mvar|H}}.
+जहां <math>F_{n\times1}=[I(f_1;c),\ldots, I(f_n;c)]^T</math> फीचर प्रासंगिकता का वेक्टर है, यह मानते हुए कि कुल मिलाकर {{mvar|n                                                                                                           }} फीचर हैं, तथा <math>H_{n\times n}=[I(f_i;f_j)]_{i,j=1\ldots n}</math> फीचर जोड़ीदार रिडंडेंसीय का आव्युह है, और <math>\mathbf{x}_{n\times 1}</math> सापेक्ष फीचर भार का प्रतिनिधित्व करता है। क्यूएफपीएस को द्विघात प्रोग्रामिंग के माध्यम से समाधान किया जाता है। वर्तमान में यह दिखाया गया है कि क्यूएफपीएस लघु एन्ट्रापी वाले फीचर्स के प्रति पक्षपाती है, <ref name="CMI" /> इसकी लिए इसे फीचर सेल्फ रिडंडेंसी टर्म <math>I(f_i;f_i)</math> को {{mvar|H                                                                                                               }} के विकर्ण पर रखा गया है।
-=== सशर्त पारस्परिक जानकारी ===
+=== नियमबद्ध पारस्परिक सूचना ===
-पारस्परिक जानकारी के लिए प्राप्त एक अन्य स्कोर सशर्त प्रासंगिकता पर आधारित है:<ref name="CMI">Nguyen X. Vinh, Jeffrey Chan, Simone Romano and James Bailey, "Effective Global Approaches for Mutual Information based Feature Selection". Proceedings of the 20th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'14), August 24–27, New York City, 2014. "[http://people.eng.unimelb.edu.au/baileyj/papers/frp0038-Vinh.pdf]"</ref>
+पारस्परिक सूचना के लिए प्राप्त अन्य स्कोर नियमबद्ध प्रासंगिकता पर आधारित है <ref name="CMI">Nguyen X. Vinh, Jeffrey Chan, Simone Romano and James Bailey, "Effective Global Approaches for Mutual Information based Feature Selection". Proceedings of the 20th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'14), August 24–27, New York City, 2014. "[http://people.eng.unimelb.edu.au/baileyj/papers/frp0038-Vinh.pdf]"</ref>
 :<math>
 \mathrm{SPEC_{CMI}}: \max_{\mathbf{x}} \left\{\mathbf{x}^T Q \mathbf{x}\right\} \quad \mbox{s.t.}\ \|\mathbf{x}\|=1, x_i\geq 0
 </math>
-कहाँ <math>Q_{ii}=I(f_i;c)</math> और <math>Q_{ij}=(I(f_i;c|f_j)+I(f_j;c|f_i))/2, i\ne j</math>.
+जहाँ <math>Q_{ii}=I(f_i;c)</math> और <math>Q_{ij}=(I(f_i;c|f_j)+I(f_j;c|f_i))/2, i\ne j</math>.
-का एक फायदा {{math|SPEC<sub>CMI</sub>}} यह है कि इसे केवल प्रमुख आइजनवेक्टर ढूंढकर हल किया जा सकता है {{mvar|Q}}, इस प्रकार बहुत स्केलेबल है। {{math|SPEC<sub>CMI</sub>}} दूसरे क्रम के फीचर इंटरैक्शन को भी संभालता है।
+{{math|SPEC<sub>CMI</sub>}} का लाभ यह है कि इसे केवल {{mvar|Q}} के प्रमुख आइजनवेक्टर को खोजकर समाधान किया जा सकता है, इस प्रकार यह बहुत स्केलेबल है। {{math|SPEC<sub>CMI</sub>}} दूसरे क्रम के फीचर इंटरैक्शन को भी संभालता है।
-===संयुक्त पारस्परिक जानकारी===
+===संयुक्त पारस्परिक सूचना ===
-विभिन्न अंकों के अध्ययन में ब्राउन एट अल।<ref name="Brown" />  [[संयुक्त पारस्परिक जानकारी]] की अनुशंसा की<ref>{{cite journal |last1=Yang |first1=Howard Hua |last2=Moody |first2=John |title=Data visualization and feature selection: New algorithms for nongaussian data |journal=Advances in Neural Information Processing Systems |date=2000 |pages=687–693 |url=https://papers.nips.cc/paper/1779-data-visualization-and-feature-selection-new-algorithms-for-nongaussian-data.pdf}}</ref> फीचर चयन के लिए एक अच्छे स्कोर के रूप में। स्कोर उस सुविधा को ढूंढने का प्रयास करता है, जो अतिरेक से बचने के लिए पहले से चयनित सुविधाओं में सबसे नई जानकारी जोड़ता है। स्कोर इस प्रकार तैयार किया गया है:
+विभिन्न अंकों के अध्ययन में ब्राउन एट अल और अन्य ने <ref name="Brown" /> [[संयुक्त पारस्परिक जानकारी|संयुक्त पारस्परिक]] सूचना की अनुशंसा की हैं | <ref>{{cite journal |last1=Yang |first1=Howard Hua |last2=Moody |first2=John |title=Data visualization and feature selection: New algorithms for nongaussian data |journal=Advances in Neural Information Processing Systems |date=2000 |pages=687–693 |url=https://papers.nips.cc/paper/1779-data-visualization-and-feature-selection-new-algorithms-for-nongaussian-data.pdf}}</ref> यह फीचर सिलेक्शन के लिए अच्छे स्कोर के रूप में होता हैं। स्कोर उस फीचर को खोजने का प्रयास करता है, जो रिडंडेंसीय से बचने के लिए पहले से सिलेक्शन फीचर्स में सबसे नई सूचना को जोड़ता है। यह स्कोर इस प्रकार तैयार किया गया है
 :<math>
@@ Line 129: / Line 129: @@
 \end{align}
 </math>
-स्कोर पहले से चयनित सुविधाओं के बीच अतिरेक का अनुमान लगाने के लिए [[सशर्त पारस्परिक जानकारी]] और पारस्परिक जानकारी का उपयोग करता है (<math> f_j \in S </math>) और जांच के तहत सुविधा (<math>f_i</math>).
+स्कोर पहले से सिलेक्शन फीचर्स (<math> f_j \in S </math>) और जांच के अनुसार फीचर (<math>f_i</math>) के मध्य रिडंडेंसीय का अनुमान लगाने के लिए [[सशर्त पारस्परिक जानकारी|नियमबद्ध पारस्परिक]] सूचना और पारस्परिक सूचना का उपयोग करता है।
-==हिल्बर्ट-श्मिट स्वतंत्रता मानदंड लैस्सो आधारित सुविधा चयन==
+==हिल्बर्ट-श्मिट स्वतंत्रता मानदंड लैस्सो आधारित फीचर सिलेक्शन ==
-उच्च-आयामी और छोटे नमूना डेटा के लिए (उदाहरण के लिए, आयामीता > {{10^|5}} और नमूनों की संख्या < {{10^|3}}), हिल्बर्ट-श्मिट इंडिपेंडेंस क्राइटेरियन लासो (एचएसआईसी लासो) उपयोगी है।<ref name="HSICLasso">{{cite journal |first1=M. |last1=Yamada |first2=W. |last2=Jitkrittum |first3=L. |last3=Sigal |first4=E. P. |last4=Xing |first5=M. |last5=Sugiyama |title=फ़ीचर-वार नॉन-लीनियर लैस्सो द्वारा उच्च-आयामी फ़ीचर चयन|journal=Neural Computation |volume=26 |issue=1 |pages=185–207 |year=2014 |doi=10.1162/NECO_a_00537 |pmid=24102126 |arxiv=1202.0515 |s2cid=2742785 }}</ref> एचएसआईसी लासो अनुकूलन समस्या इस प्रकार दी गई है
+उच्च-आयामी और लघु प्रतिरूप डेटा के लिए (उदाहरण के लिए, आयामीता > {{10^|5                                                                                                             }} और प्रतिरूपों की संख्या < {{10^|3}}) हैं, हिल्बर्ट-श्मिट इंडिपेंडेंस क्राइटेरियन लासो (एचएसआईसी लासो) उपयोगी है। <ref name="HSICLasso">{{cite journal |first1=M. |last1=Yamada |first2=W. |last2=Jitkrittum |first3=L. |last3=Sigal |first4=E. P. |last4=Xing |first5=M. |last5=Sugiyama |title=फ़ीचर-वार नॉन-लीनियर लैस्सो द्वारा उच्च-आयामी फ़ीचर चयन|journal=Neural Computation |volume=26 |issue=1 |pages=185–207 |year=2014 |doi=10.1162/NECO_a_00537 |pmid=24102126 |arxiv=1202.0515 |s2cid=2742785 }}</ref> एचएसआईसी लासो अनुकूलन समस्या इस प्रकार दी गई है
 :<math>
 \mathrm{HSIC_{Lasso}}: \min_{\mathbf{x}} \frac{1}{2}\sum_{k,l = 1}^n x_k x_l {\mbox{HSIC}}(f_k,f_l) - \sum_{k = 1}^n x_k {\mbox{HSIC}}(f_k,c) +  \lambda \|\mathbf{x}\|_1, \quad \mbox{s.t.} \ x_1,\ldots, x_n \geq 0,
 </math>
-कहाँ <math>{\mbox{HSIC}}(f_k,c) =\mbox{tr}(\bar{\mathbf{K}}^{(k)}  \bar{\mathbf{L}})</math> एक कर्नेल-आधारित स्वतंत्रता माप है जिसे (अनुभवजन्य) हिल्बर्ट-श्मिट स्वतंत्रता मानदंड (एचएसआईसी) कहा जाता है, <math>\mbox{tr}(\cdot)</math> [[ट्रेस (रैखिक बीजगणित)]] को दर्शाता है, <math>\lambda</math> नियमितीकरण पैरामीटर है, <math>\bar{\mathbf{K}}^{(k)} = \mathbf{\Gamma} \mathbf{K}^{(k)} \mathbf{\Gamma}</math> और <math>\bar{\mathbf{L}} = \mathbf{\Gamma} \mathbf{L} \mathbf{\Gamma}</math> इनपुट और आउटपुट केंद्रित [[ग्राम मैट्रिक्स]] हैं, <math>K^{(k)}_{i,j} = K(u_{k,i},u_{k,j})</math> और <math>L_{i,j} = L(c_i,c_j)</math> ग्राम मैट्रिक्स हैं, <math>K(u,u')</math> और <math>L(c,c')</math> कर्नेल फ़ंक्शन हैं, <math>\mathbf{\Gamma} = \mathbf{I}_m - \frac{1}{m}\mathbf{1}_m \mathbf{1}_m^T</math> केन्द्रित मैट्रिक्स है, <math>\mathbf{I}_m</math> है {{mvar|m}}-आयामी पहचान मैट्रिक्स ({{mvar|m}}: नमूनों की संख्या), <math>\mathbf{1}_m</math> है {{mvar|m}}-सभी के साथ आयामी वेक्टर, और  <math>\|\cdot\|_{1}</math> है <math>\ell_1</math>-मानदंड। एचएसआईसी हमेशा एक गैर-नकारात्मक मान लेता है, और शून्य है यदि और केवल तभी जब दो यादृच्छिक चर सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र होते हैं जब गाऊसी कर्नेल जैसे सार्वभौमिक पुनरुत्पादन कर्नेल का उपयोग किया जाता है।
+जहाँ <math>{\mbox{HSIC}}(f_k,c) =\mbox{tr}(\bar{\mathbf{K}}^{(k)}  \bar{\mathbf{L}})</math> कर्नेल-आधारित स्वतंत्रता माप है जिसे (अनुभवजन्य) हिल्बर्ट-श्मिट स्वतंत्रता मानदंड (एचएसआईसी) <math>\mbox{tr}(\cdot)</math> कहा जाता है,
+[[ट्रेस (रैखिक बीजगणित)]] <math>\lambda</math> को दर्शाता है, नियमितीकरण <math>\bar{\mathbf{K}}^{(k)} = \mathbf{\Gamma} \mathbf{K}^{(k)} \mathbf{\Gamma}</math> पैरामीटर है, और <math>\bar{\mathbf{L}} = \mathbf{\Gamma} \mathbf{L} \mathbf{\Gamma}</math> इनपुट और आउटपुट केंद्रित [[ग्राम मैट्रिक्स|ग्राम आव्युह]] हैं, यह
+<math>K^{(k)}_{i,j} = K(u_{k,i},u_{k,j})</math> और <math>L_{i,j} = L(c_i,c_j)</math> ग्राम आव्युह होता हैं, यह <math>K(u,u')</math> और <math>L(c,c')</math> कर्नेल फलन हैं,और <math>\mathbf{\Gamma} = \mathbf{I}_m - \frac{1}{m}\mathbf{1}_m \mathbf{1}_m^T</math> केन्द्रित आव्युह <math>\mathbf{I}_m                                                                                                                                                                                                                 </math> होता है, यह {{mvar|m                                                                                                                        }}-आयामी पहचान आव्युह ({{mvar|m                                                                                                       }}: प्रतिरूपों की संख्या), <math>\mathbf{1}_m                                                                                                                                                                                                          </math> है और {{mvar|m                                                                                                           }}-सभी के साथ आयामी वेक्टर, और <math>\|\cdot\|_{1}</math> <math>\ell_1</math>-मानदंड है। एचएसआईसी सदैव गैर-ऋणात्मक मान लेता है, और यदि शून्य है और केवल तभी जब दो यादृच्छिक वेरिएबल सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र होते हैं जब गाऊसी कर्नेल जैसे सार्वभौमिक पुनरुत्पादन कर्नेल का उपयोग किया जाता है।
-HSIC Lasso को इस प्रकार लिखा जा सकता है
+एचएसआईसी लैस्सो को इस प्रकार लिखा जा सकता है
 :<math>
 \mathrm{HSIC_{Lasso}}: \min_{\mathbf{x}} \frac{1}{2}\left\|\bar{\mathbf{L}} - \sum_{k = 1}^{n} x_k \bar{\mathbf{K}}^{(k)} \right\|^2_{F}  +  \lambda \|\mathbf{x}\|_1, \quad \mbox{s.t.} \ x_1,\ldots,x_n \geq 0,
 </math>
-कहाँ <math>\|\cdot\|_{F}</math> [[फ्रोबेनियस मानदंड]] है. अनुकूलन समस्या एक लैस्सो समस्या है, और इस प्रकार इसे दोहरी [[संवर्धित लैग्रेंजियन विधि]] जैसे अत्याधुनिक लैस्सो सॉल्वर के साथ कुशलतापूर्वक हल किया जा सकता है।
+जहाँ<math>\|\cdot\|_{F}</math> [[फ्रोबेनियस मानदंड]] है इसकी अनुकूलन समस्या लैस्सो समस्या है, और इस प्रकार इसे दोहरी [[संवर्धित लैग्रेंजियन विधि]] जैसे अत्याधुनिक लैस्सो सॉल्वर के साथ कुशलतापूर्वक समाधान किया जा सकता है।
-==सहसंबंध सुविधा चयन==
+==सहसंबंध फीचर सिलेक्शन ==
-सहसंबंध सुविधा चयन (सीएफएस) माप निम्नलिखित परिकल्पना के आधार पर सुविधाओं के सबसेट का मूल्यांकन करता है: अच्छे फीचर सबसेट में वर्गीकरण के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध विशेषताएं होती हैं, फिर भी एक दूसरे से असंबद्ध होती हैं।<ref>{{cite thesis |first=M. |last=Hall |date=1999 |type=PhD thesis |url=https://www.cs.waikato.ac.nz/~mhall/thesis.pdf |title=मशीन लर्निंग के लिए सहसंबंध-आधारित फ़ीचर चयन|publisher=University of Waikato }}</ref><ref>{{cite book |last1=Senliol |first1=Baris |first2=Gokhan |last2=Gulgezen |first3=Lei |last3=Yu |first4=Zehra |last4=Cataltepe |title=2008 23rd International Symposium on Computer and Information Sciences |chapter=Fast Correlation Based Filter (FCBF) with a different search strategy |display-authors=1 |pages=1–4 |date=2008 |doi=10.1109/ISCIS.2008.4717949 |isbn=978-1-4244-2880-9 |s2cid=8398495 }}</ref> निम्नलिखित समीकरण k विशेषताओं से युक्त एक सुविधा उपसमुच्चय S की योग्यता देता है:
+सहसंबंध फीचर सिलेक्शन (सीएफएस) माप निम्नलिखित परिकल्पना के आधार पर फीचर्स के सबसेट का मूल्यांकन करता है | और अच्छे फीचर सबसेट में वर्गीकरण के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध विशेषताएं होती हैं, फिर भी दूसरे से असंबद्ध होती हैं। <ref>{{cite thesis |first=M. |last=Hall |date=1999 |type=PhD thesis |url=https://www.cs.waikato.ac.nz/~mhall/thesis.pdf |title=मशीन लर्निंग के लिए सहसंबंध-आधारित फ़ीचर चयन|publisher=University of Waikato }}</ref><ref>{{cite book |last1=Senliol |first1=Baris |first2=Gokhan |last2=Gulgezen |first3=Lei |last3=Yu |first4=Zehra |last4=Cataltepe |title=2008 23rd International Symposium on Computer and Information Sciences |chapter=Fast Correlation Based Filter (FCBF) with a different search strategy |display-authors=1 |pages=1–4 |date=2008 |doi=10.1109/ISCIS.2008.4717949 |isbn=978-1-4244-2880-9 |s2cid=8398495 }}</ref> निम्नलिखित समीकरण k विशेषताओं से युक्त फीचर सबसेट S की योग्यता देता है |
 :<math> \mathrm{Merit}_{S_{k}} = \frac{k\overline{r_{cf}}}{\sqrt{k+k(k-1)\overline{r_{ff}}}}.</math>
-यहाँ, <math> \overline{r_{cf}} </math> सभी फ़ीचर-वर्गीकरण सहसंबंधों का औसत मूल्य है, और <math> \overline{r_{ff}} </math> सभी फ़ीचर-फ़ीचर सहसंबंधों का औसत मूल्य है। सीएफएस मानदंड को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
+यहाँ, <math> \overline{r_{cf}} </math> सभी फीचर -वर्गीकरण सहसंबंधों का औसत मान है, और <math> \overline{r_{ff}} </math> सभी फीचर -फीचर सहसंबंधों का औसत मान है। सीएफएस मानदंड को इस प्रकार परिभाषित किया गया है |
 :<math>\mathrm{CFS} = \max_{S_k}
@@ Line 158: / Line 162: @@
 + r_{f_k f_{k-1} })}}\right].</math>
- <math>r_{cf_{i}}</math> एच> और <math>r_{f_{i}f_{j}}</math> चर को सहसंबंध के रूप में संदर्भित किया जाता है, लेकिन जरूरी नहीं कि ये पियर्सन उत्पाद-क्षण सहसंबंध गुणांक हों|पियर्सन का सहसंबंध गुणांक या स्पीयरमैन का रैंक सहसंबंध गुणांक|स्पीयरमैन का ρ। हॉल का शोध प्रबंध इनमें से किसी का भी उपयोग नहीं करता है, बल्कि संबंधितता के तीन अलग-अलग मापों, न्यूनतम विवरण लंबाई (एमडीएल), पारस्परिक जानकारी # सामान्यीकृत वेरिएंट और राहत (सुविधा चयन) का उपयोग करता है।
+<math>r_{cf_{i}}</math>और <math>r_{f_{i}f_{j}}</math> वेरिएबल को सहसंबंध के रूप में संदर्भित किया जाता है, किन्तु आवश्यक नहीं कि यह पियर्सन सहसंबंध गुणांक या स्पीयरमैन के ρ होते हैं। हॉल का शोध प्रबंध इनमें से किसी का भी उपयोग नहीं करता है,किंतु संबंधितता के तीन भिन्न-भिन्न मापों में हैं, उपायों, न्यूनतम विवरण लंबाई (एमडीएल), सममित अनिश्चितता का उपयोग करता है और यह रिलीफ (फीचर सिलेक्शन ) का भी उपयोग करता है।
-चलो एक्स<sub>i</sub>फीचर एफ के लिए सेट सदस्यता संकेतक फ़ंक्शन बनें<sub>i</sub>; तो उपरोक्त को अनुकूलन समस्या के रूप में फिर से लिखा जा सकता है:
+माना ''x<sub>i</sub>'' फीचर ''f<sub>i</sub>'' के लिए सेट सदस्यता संकेतक फलन होता हैं तब उपरोक्त को अनुकूलन समस्या के रूप में फिर से लिखा जा सकता है
 :<math>\mathrm{CFS} = \max_{x\in \{0,1\}^{n}}
 \left[\frac{(\sum^{n}_{i=1}a_{i}x_{i})^{2}}
 {\sum^{n}_{i=1}x_i + \sum_{i\neq j} 2b_{ij} x_i x_j }\right].</math>
-उपरोक्त संयोजनात्मक समस्याएं, वास्तव में, मिश्रित 0-1 [[रैखिक प्रोग्रामिंग]] समस्याएं हैं जिन्हें शाखा-और-बाउंड एल्गोरिदम का उपयोग करके हल किया जा सकता है।<ref>{{cite journal |first1=Hai |last1=Nguyen |first2=Katrin |last2=Franke |first3=Slobodan |last3=Petrovic |title=सुविधा चयन उपायों के एक वर्ग का अनुकूलन|journal=Proceedings of the NIPS 2009 Workshop on Discrete Optimization in Machine Learning: Submodularity, Sparsity & Polyhedra (DISCML) |location=Vancouver, Canada |date=December 2009 |url=https://www.researchgate.net/publication/231175763 }}</ref>
+उपरोक्त संयोजनात्मक समस्याएं, वास्तव में, मिश्रित 0-1 [[रैखिक प्रोग्रामिंग]] समस्याएं हैं | जिन्हें शाखा-और-बाउंड एल्गोरिदम का उपयोग करके समाधान किया जा सकता है। <ref>{{cite journal |first1=Hai |last1=Nguyen |first2=Katrin |last2=Franke |first3=Slobodan |last3=Petrovic |title=सुविधा चयन उपायों के एक वर्ग का अनुकूलन|journal=Proceedings of the NIPS 2009 Workshop on Discrete Optimization in Machine Learning: Submodularity, Sparsity & Polyhedra (DISCML) |location=Vancouver, Canada |date=December 2009 |url=https://www.researchgate.net/publication/231175763 }}</ref>
-==नियमित पेड़==
+==डिसिजन ट्री==
-[[ निर्णय वृक्ष ]] या ट्री [[सामूहिक शिक्षा]] की विशेषताओं को निरर्थक दिखाया गया है। एक हालिया विधि जिसे नियमितीकृत वृक्ष कहा जाता है<ref name="DengRunger2012">H. Deng, G. Runger, "[https://arxiv.org/abs/1201.1587 Feature Selection via Regularized Trees]", Proceedings of the 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, 2012</ref> फीचर सबसेट चयन के लिए उपयोग किया जा सकता है। नियमितीकृत पेड़ वर्तमान नोड को विभाजित करने के लिए पिछले पेड़ नोड्स पर चयनित चर के समान एक चर का उपयोग करके दंडित करते हैं। नियमितीकृत पेड़ों को केवल एक पेड़ मॉडल (या एक पेड़ संयोजन मॉडल) बनाने की आवश्यकता होती है और इस प्रकार वे कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल होते हैं।
+[[ निर्णय वृक्ष | डिसिजन ट्री]] या ट्री [[सामूहिक शिक्षा]] की विशेषताओं को निरर्थक दिखाया गया है। वर्तमान विधि जिसे नियमितीकृत ट्री कहा जाता है <ref name="DengRunger2012">H. Deng, G. Runger, "[https://arxiv.org/abs/1201.1587 Feature Selection via Regularized Trees]", Proceedings of the 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, 2012</ref> फीचर सबसेट सिलेक्शन के लिए उपयोग किया जा सकता है। नियमितीकृत ट्री वर्तमान नोड को विभाजित करने के लिए पूर्व ट्री नोड्स पर सिलेक्शन वेरिएबल के समान वेरिएबल का उपयोग करके दंडित करते हैं। नियमितीकृत ट्री को केवल ट्री मॉडल (या ट्री संयोजन मॉडल) बनाने की आवश्यकता होती है और इस प्रकार वह कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल होते हैं।
-नियमितीकृत पेड़ स्वाभाविक रूप से संख्यात्मक और श्रेणीगत विशेषताओं, अंतःक्रियाओं और गैर-रैखिकताओं को संभालते हैं। वे विशेषता पैमानों (इकाइयों) के लिए अपरिवर्तनीय हैं और आउटलेर्स के प्रति असंवेदनशील हैं, और इस प्रकार, [[सामान्यीकरण (सांख्यिकी)]] जैसे कम [[डेटा प्रीप्रोसेसिंग]] की आवश्यकता होती है। नियमित यादृच्छिक वन (आरआरएफ)<ref name="RRF">[https://cran.r-project.org/web/packages/RRF/index.html RRF: Regularized Random Forest], [[R (programming language)|R]] package on [[CRAN (R programming language)|CRAN]]</ref> एक प्रकार का नियमित वृक्ष है। निर्देशित आरआरएफ एक उन्नत आरआरएफ है जो एक सामान्य यादृच्छिक वन से महत्व स्कोर द्वारा निर्देशित होता है।
+नियमितीकृत ट्री स्वाभाविक रूप से संख्यात्मक और श्रेणीगत विशेषताओं, अंतःक्रियाओं और गैर-रैखिकताओं को संभालते हैं। वह विशेषता मापदंडो (इकाइयों) के लिए अपरिवर्तनीय हैं और यह आउटलेर्स के प्रति असंवेदनशील हैं, और इस प्रकार, [[सामान्यीकरण (सांख्यिकी)]] जैसे कम [[डेटा प्रीप्रोसेसिंग]] की आवश्यकता होती है। नियमित यादृच्छिक फॉरेस्ट (आरआरएफ)<ref name="RRF">[https://cran.r-project.org/web/packages/RRF/index.html RRF: Regularized Random Forest], [[R (programming language)|R]] package on [[CRAN (R programming language)|CRAN]]</ref> प्रकार का डिसिजन ट्री है। निर्देशित आरआरएफ उन्नत आरआरएफ होता है जो सामान्य यादृच्छिक फॉरेस्ट से महत्व स्कोर द्वारा निर्देशित होता है।
 ==मेटाहेयुरिस्टिक्स विधियों पर अवलोकन==
-[[मेटाह्यूरिस्टिक]] कठिन (आमतौर पर [[एनपी-कठोरता]] | एनपी-हार्ड समस्या) अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए समर्पित एल्गोरिदम का एक सामान्य विवरण है जिसके लिए कोई शास्त्रीय समाधान विधियां नहीं हैं। आम तौर पर, मेटाह्यूरिस्टिक एक स्टोकेस्टिक एल्गोरिदम है जो वैश्विक इष्टतम तक पहुंचने की प्रवृत्ति रखता है। सरल स्थानीय खोज से लेकर जटिल वैश्विक खोज एल्गोरिदम तक कई मेटाह्यूरिस्टिक्स हैं।
+[[मेटाह्यूरिस्टिक]] कठिन (सामान्यतः [[एनपी-कठोरता]] एनपी-हार्ड समस्या) अनुकूलन समस्याओं को समाधान करने के लिए समर्पित एल्गोरिदम का सामान्य विवरण है जिसके लिए कोई मौलिक समाधान विधियां नहीं हैं। सामान्यतः, मेटाह्यूरिस्टिक स्टोकेस्टिक एल्गोरिदम है जो वैश्विक अधिकतम तक पहुंचने की प्रवृत्ति रखता है। सरल स्थानीय खोज से लेकर सम्मिश्र वैश्विक खोज एल्गोरिदम तक अनेक मेटाह्यूरिस्टिक्स हैं।
 ===मुख्य सिद्धांत===
-फ़ीचर चयन विधियों को आम तौर पर तीन वर्गों में प्रस्तुत किया जाता है, जो इस पर आधारित होता है कि वे चयन एल्गोरिदम और मॉडल बिल्डिंग को कैसे जोड़ते हैं।
+फीचर सिलेक्शन विधियों को सामान्यतः तीन वर्गों में प्रस्तुत किया जाता है, जो इस पर आधारित होता है कि वह सिलेक्शन एल्गोरिदम और मॉडल बिल्डिंग को कैसे जोड़ते हैं।
 ====फ़िल्टर विधि====
-[[File:Filter Methode.png|thumb|300px|सुविधा चयन के लिए फ़िल्टर विधि]]फ़िल्टर प्रकार के तरीके मॉडल की परवाह किए बिना चर का चयन करते हैं। वे केवल भविष्यवाणी करने के लिए चर के साथ सहसंबंध जैसी सामान्य विशेषताओं पर आधारित होते हैं। फ़िल्टर विधियाँ कम से कम दिलचस्प चर को दबा देती हैं। अन्य चर वर्गीकरण या डेटा को वर्गीकृत करने या भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रतिगमन मॉडल का हिस्सा होंगे। ये विधियां समय की गणना करने में विशेष रूप से प्रभावी हैं और ओवरफिटिंग के लिए मजबूत हैं।<ref name="ReferenceA">{{cite thesis |first=Julie |last=Hamon |title=Optimisation combinatoire pour la sélection de variables en régression en grande dimension: Application en génétique animale |url=https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920205 |date=November 2013 |publisher=[[Lille University of Science and Technology]] |language=fr }}</ref>
+[[File:Filter Methode.png|thumb|300px|फीचर सिलेक्शन के लिए फ़िल्टर विधि]]फ़िल्टर प्रकार के विधियों मॉडल की चिंता किए बिना वेरिएबल का सिलेक्शन करते हैं। वह केवल पूर्वानुमान करने के लिए वेरिएबल के साथ सहसंबंध जैसी सामान्य विशेषताओं पर आधारित होते हैं। फ़िल्टर विधियाँ कम से कम आकर्षक वेरिएबल को दबा देती हैं। अन्य वेरिएबल वर्गीकरण या डेटा को वर्गीकृत करने या पूर्वानुमान करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रतिगमन मॉडल का भाग होते हैं। यह विधियां समय की गणना करने में विशेष रूप से प्रभावी होती हैं और ओवरफिटिंग के लिए शक्तिशाली हैं। <ref name="ReferenceA">{{cite thesis |first=Julie |last=Hamon |title=Optimisation combinatoire pour la sélection de variables en régression en grande dimension: Application en génétique animale |url=https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920205 |date=November 2013 |publisher=[[Lille University of Science and Technology]] |language=fr }}</ref>
-फ़िल्टर विधियाँ निरर्थक चर का चयन करती हैं जब वे चर के बीच संबंधों पर विचार नहीं करते हैं। हालाँकि, अधिक विस्तृत सुविधाएँ एक-दूसरे से अत्यधिक सहसंबंधित चर को हटाकर इस समस्या को कम करने का प्रयास करती हैं, जैसे कि फास्ट सहसंबंध आधारित फ़िल्टर (एफसीबीएफ) एल्गोरिथ्म।<ref>{{Cite journal |first1=Lei |last1=Yu |first2=Huan |last2=Liu |title=Feature selection for high-dimensional data: a fast correlation-based filter solution |journal=ICML'03: Proceedings of the Twentieth International Conference on International Conference on Machine Learning |date=August 2003 |pages=856–863 |url=https://www.aaai.org/Papers/ICML/2003/ICML03-111.pdf }}</ref>
+फ़िल्टर विधियाँ निरर्थक वेरिएबल का सिलेक्शन करती हैं जब वह वेरिएबल के मध्य संबंधों पर विचार नहीं करते हैं। चूँकि, अधिक विस्तृत सुविधाएँ एक-दूसरे से अत्यधिक सहसंबंधित वेरिएबल को हटाकर इस समस्या को कम करने का प्रयास करती हैं, जैसे कि फास्ट सहसंबंध आधारित फ़िल्टर (एफसीबीएफ) एल्गोरिथ्म हैं। <ref>{{Cite journal |first1=Lei |last1=Yu |first2=Huan |last2=Liu |title=Feature selection for high-dimensional data: a fast correlation-based filter solution |journal=ICML'03: Proceedings of the Twentieth International Conference on International Conference on Machine Learning |date=August 2003 |pages=856–863 |url=https://www.aaai.org/Papers/ICML/2003/ICML03-111.pdf }}</ref>
 ====रैपर विधि====
-[[File:Feature selection Wrapper Method.png|thumb|300px|फ़ीचर चयन के लिए रैपर विधि]]रैपर विधियां वेरिएबल्स के सबसेट का मूल्यांकन करती हैं जो फ़िल्टर दृष्टिकोण के विपरीत, वेरिएबल्स के बीच संभावित इंटरैक्शन का पता लगाने की अनुमति देती हैं।<ref name="M. Phuong, Z pages 301-309">T. M. Phuong, Z. Lin et R. B. Altman. [http://htsnp.stanford.edu/FSFS/TaggingSNP.pdf Choosing SNPs using feature selection.] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160913211229/http://htsnp.stanford.edu/FSFS/TaggingSNP.pdf |date=2016-09-13 }} Proceedings / IEEE Computational Systems Bioinformatics Conference, CSB. IEEE Computational Systems Bioinformatics Conference, pages 301-309, 2005. {{PMID|16447987}}.</ref> इन विधियों के दो मुख्य नुकसान हैं:
+[[File:Feature selection Wrapper Method.png|thumb|300px|फीचर सिलेक्शन के लिए रैपर विधि]]रैपर विधियां वेरिएबल्स के सबसेट का मूल्यांकन करती हैं जो फ़िल्टर दृष्टिकोण के विपरीत हैं, यह वेरिएबल्स के मध्य संभावित इंटरैक्शन का अनुमान लगाने की अनुमति देती हैं। <ref name="M. Phuong, Z pages 301-309">T. M. Phuong, Z. Lin et R. B. Altman. [http://htsnp.stanford.edu/FSFS/TaggingSNP.pdf Choosing SNPs using feature selection.] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160913211229/http://htsnp.stanford.edu/FSFS/TaggingSNP.pdf |date=2016-09-13 }} Proceedings / IEEE Computational Systems Bioinformatics Conference, CSB. IEEE Computational Systems Bioinformatics Conference, pages 301-309, 2005. {{PMID|16447987}}.</ref> इन विधियों की दो मुख्य हानि हैं
-* अवलोकनों की संख्या अपर्याप्त होने पर ओवरफिटिंग का खतरा बढ़ जाता है।
+* अवलोकनों की संख्या अपर्याप्त होने पर ओवरफिटिंग का विपत्ति बढ़ जाती है।
-* महत्वपूर्ण गणना समय जब चरों की संख्या बड़ी हो।
+* जब महत्वपूर्ण गणना समय में वेरिएबल की संख्या बड़ी होती हैं।
 ====एम्बेडेड विधि====
-[[File:Feature selection Embedded Method.png|thumb|300px|फ़ीचर चयन के लिए एंबेडेड विधि]]एंबेडेड तरीके हाल ही में प्रस्तावित किए गए हैं जो पिछले दोनों तरीकों के फायदों को संयोजित करने का प्रयास करते हैं। एक शिक्षण एल्गोरिदम अपनी स्वयं की परिवर्तनीय चयन प्रक्रिया का लाभ उठाता है और फीचर चयन और वर्गीकरण एक साथ करता है, जैसे एफआरएमटी एल्गोरिदम।<ref>{{cite journal |last1=Saghapour |first1=E. |last2=Kermani |first2=S. |last3=Sehhati |first3=M. |year=2017 |title=प्रोटिओमिक्स डेटा का उपयोग करके कैंसर के चरणों की भविष्यवाणी के लिए एक नवीन फीचर रैंकिंग पद्धति|journal=[[PLOS ONE]] |volume=12 |issue=9 |pages=e0184203 |doi=10.1371/journal.pone.0184203 |pmid=28934234 |pmc=5608217 |bibcode=2017PLoSO..1284203S |doi-access=free }}</ref>
+[[File:Feature selection Embedded Method.png|thumb|300px|फीचर सिलेक्शन के लिए एंबेडेड विधि]]एंबेडेड विधियों वर्तमान में प्रस्तावित किए गए हैं जो पूर्व दोनों विधियों के लाभों को संयोजित करने का प्रयास करते हैं। शिक्षण एल्गोरिदम अपनी स्वयं की परिवर्तनीय सिलेक्शन प्रक्रिया का लाभ उठाता है और फीचर सिलेक्शन और वर्गीकरण के साथ करता है, जैसे एफआरएमटी एल्गोरिदम हैं। <ref>{{cite journal |last1=Saghapour |first1=E. |last2=Kermani |first2=S. |last3=Sehhati |first3=M. |year=2017 |title=प्रोटिओमिक्स डेटा का उपयोग करके कैंसर के चरणों की भविष्यवाणी के लिए एक नवीन फीचर रैंकिंग पद्धति|journal=[[PLOS ONE]] |volume=12 |issue=9 |pages=e0184203 |doi=10.1371/journal.pone.0184203 |pmid=28934234 |pmc=5608217 |bibcode=2017PLoSO..1284203S |doi-access=free }}</ref>
-===फ़ीचर चयन मेटाह्यूरिस्टिक्स का अनुप्रयोग===
+===फीचर सिलेक्शन मेटाह्यूरिस्टिक्स का अनुप्रयोग===
-यह साहित्य में हाल ही में उपयोग किए गए फीचर चयन मेटाह्यूरिस्टिक्स के अनुप्रयोग का एक सर्वेक्षण है। इस सर्वेक्षण को जे. हैमन ने अपनी 2013 की थीसिस में साकार किया था।<ref name="ReferenceA"/>
+यह साहित्य में वर्तमान में उपयोग किए गए फीचर सिलेक्शन मेटाह्यूरिस्टिक्स के अनुप्रयोग का सर्वेक्षण है। इस सर्वेक्षण को जे. हैमन ने अपनी 2013 की थीसिस में वास्तविक किया था। <ref name="ReferenceA"/>
 {| class="wikitable sortable"
 |-
-! Application !! Algorithm !! Approach !! Classifier !! [[Evaluation function|Evaluation Function]] !! Reference
+! Application !!एल्गोरिदम
+!दृष्टिकोण
+!वर्गीकरणकर्ता
+!  [[Evaluation function|मूल्यांकन कार्य]] !! संदर्भ
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-| [[Single-nucleotide polymorphism|SNPs]] || Feature Selection using Feature Similarity || Filter ||   || r<sup>2</sup> || Phuong 2005<ref name="M. Phuong, Z pages 301-309"/>
+| [[Single-nucleotide polymorphism|एसएनपीएस]] ||फीचर समानता का उपयोग करके फीचर सिलेक्शन
+| फ़िल्टर || || r<sup>2</sup> || फुओंग 2005<ref name="M. Phuong, Z pages 301-309"/>
 |-
-| SNPs || [[Genetic algorithm]] || Wrapper || [[Decision tree learning|Decision Tree]] || Classification accuracy (10-fold) || Shah 2004<ref>{{cite journal | last1 = Shah | first1 = S. C. | last2 = Kusiak | first2 = A. | year = 2004 | title = Data mining and genetic algorithm based gene/SNP selection | journal = Artificial Intelligence in Medicine | volume = 31 | issue = 3| pages = 183–196 | doi = 10.1016/j.artmed.2004.04.002 | pmid = 15302085 }}</ref>
+| एसएनपीएस || [[Genetic algorithm|जेनेटिक एल्गोरिदम]] || डब्ल्यूरैपर || [[Decision tree learning|डिसिजन ट्री]] || वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना) || शाह 2004<ref>{{cite journal | last1 = Shah | first1 = S. C. | last2 = Kusiak | first2 = A. | year = 2004 | title = Data mining and genetic algorithm based gene/SNP selection | journal = Artificial Intelligence in Medicine | volume = 31 | issue = 3| pages = 183–196 | doi = 10.1016/j.artmed.2004.04.002 | pmid = 15302085 }}</ref>
 |-
-| SNPs || [[Hill climbing]] || Filter + Wrapper || [[Naive Bayes classifier|Naive Bayesian]] || Predicted residual sum of squares || Long 2007<ref>{{cite journal | last1 = Long | first1 = N. | last2 = Gianola | first2 = D. | last3 = Weigel | first3 = K. A | year = 2011 | title = Dimension reduction and variable selection for genomic selection: application to predicting milk yield in Holsteins | journal = Journal of Animal Breeding and Genetics | volume = 128 | issue = 4| pages = 247–257 | doi=10.1111/j.1439-0388.2011.00917.x| pmid = 21749471 }}</ref>
+| एसएनपीएस || [[Hill climbing|हिल क्लिंबिंग]] || फ़िल्टर + डब्ल्यूरैपर || [[Naive Bayes classifier|नाइव बायेसियन]] || वर्गों का पूर्वानुमानित अवशिष्ट योग || लांग 2007<ref>{{cite journal | last1 = Long | first1 = N. | last2 = Gianola | first2 = D. | last3 = Weigel | first3 = K. A | year = 2011 | title = Dimension reduction and variable selection for genomic selection: application to predicting milk yield in Holsteins | journal = Journal of Animal Breeding and Genetics | volume = 128 | issue = 4| pages = 247–257 | doi=10.1111/j.1439-0388.2011.00917.x| pmid = 21749471 }}</ref>
 |-
-| SNPs || [[Simulated annealing]] ||  || Naive bayesian || Classification accuracy (5-fold) || Ustunkar 2011<ref>{{Cite journal |doi = 10.1007/s11590-011-0419-7|title = Selection of representative SNP sets for genome-wide association studies: A metaheuristic approach|journal = Optimization Letters|volume = 6|issue = 6|pages = 1207–1218|year = 2012|last1 = Üstünkar|first1 = Gürkan|last2 = Özöğür-Akyüz|first2 = Süreyya|last3 = Weber|first3 = Gerhard W.|last4 = Friedrich|first4 = Christoph M.|last5 = Aydın Son|first5 = Yeşim|s2cid = 8075318}}</ref>
+| एसएनपीएस ||  [[Simulated annealing|सिम्युलेटेड एनीलिंग]] || || नाइव बायेसियन || वर्गीकरण स्पष्टता (5 गुना) || उस्तुंकर 2011<ref>{{Cite journal |doi = 10.1007/s11590-011-0419-7|title = Selection of representative SNP sets for genome-wide association studies: A metaheuristic approach|journal = Optimization Letters|volume = 6|issue = 6|pages = 1207–1218|year = 2012|last1 = Üstünkar|first1 = Gürkan|last2 = Özöğür-Akyüz|first2 = Süreyya|last3 = Weber|first3 = Gerhard W.|last4 = Friedrich|first4 = Christoph M.|last5 = Aydın Son|first5 = Yeşim|s2cid = 8075318}}</ref>
 |-
-| Segments parole || [[Ant colony optimization algorithms|Ant colony]] || Wrapper || [[Artificial Neural Network]] || [[Mean squared error|MSE]] || Al-ani 2005 {{citation needed|reason=Need RS|date=March 2016}}
+| सेगमेंट पैरोल || [[Ant colony optimization algorithms|अंट कॉलोनी]] || डब्ल्यूरैपर || [[Artificial Neural Network|कृत्रिम नेचुरल नेटवर्क]] || [[Mean squared error|एमएसई]] ||अल-अनी 2005
 |-
-| Marketing || Simulated annealing || Wrapper || Regression || [[Akaike information criterion|AIC]], r<sup>2</sup> || Meiri 2006<ref>{{cite journal |first1=R. |last1=Meiri |first2=J. |last2=Zahavi |title=Using simulated annealing to optimize the feature selection problem in marketing applications |journal=European Journal of Operational Research |volume=171 |issue=3 |pages=842–858 |date=2006 |doi=10.1016/j.ejor.2004.09.010 }}</ref>
+| मार्केटिंग || सिम्युलेटेड एनीलिंग || डब्ल्यूरैपर || प्रतिगमन || [[Akaike information criterion|एआईसी,]], r<sup>2</sup> || मेरि 2006<ref>{{cite journal |first1=R. |last1=Meiri |first2=J. |last2=Zahavi |title=Using simulated annealing to optimize the feature selection problem in marketing applications |journal=European Journal of Operational Research |volume=171 |issue=3 |pages=842–858 |date=2006 |doi=10.1016/j.ejor.2004.09.010 }}</ref>
 |-
-| Economics || Simulated annealing, genetic algorithm || Wrapper || Regression || [[Bayesian information criterion|BIC]] || Kapetanios 2007<ref>{{cite journal |first=G. |last=Kapetanios |title=Variable Selection in Regression Models using Nonstandard Optimisation of Information Criteria |journal=Computational Statistics & Data Analysis |volume=52 |issue=1 |year=2007 |pages=4–15 |doi=10.1016/j.csda.2007.04.006 }}</ref>
+|इकॉनॉमिक्स
+| सिम्युलेटेड एनीलिंग, जेनेटिक एल्गोरिदम || डब्ल्यूरैपर || प्रतिगमन || [[Bayesian information criterion|बीआईसी]] || कपेतनियोस 2007<ref>{{cite journal |first=G. |last=Kapetanios |title=Variable Selection in Regression Models using Nonstandard Optimisation of Information Criteria |journal=Computational Statistics & Data Analysis |volume=52 |issue=1 |year=2007 |pages=4–15 |doi=10.1016/j.csda.2007.04.006 }}</ref>
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-| Spectral Mass || Genetic algorithm || Wrapper || Multiple Linear Regression, [[Partial least squares regression|Partial Least Squares]] || [[root-mean-square error]] of prediction || Broadhurst et al. 1997<ref>{{cite journal |first1=D. |last1=Broadhurst |first2=R. |last2=Goodacre |first3=A. |last3=Jones |first4=J. J. |last4=Rowland |first5=D. B. |last5=Kell |title=Genetic algorithms as a method for variable selection in multiple linear regression and partial least squares regression, with applications to pyrolysis mass spectrometry |journal=Analytica Chimica Acta |volume=348 |issue=1–3 |pages=71–86 |year=1997 |doi=10.1016/S0003-2670(97)00065-2 }}</ref>
+|वर्णक्रमीय द्रव्यमान
+| जेनेटिक एल्गोरिदम || डब्ल्यूरैपर || बहुरेखीय प्रतिगमन, [[Partial least squares regression|आंशिक न्यूनतम वर्ग]]|| [[root-mean-square error|मूल-माध्य-वर्ग त्रुटि]] पूर्वानुमान का || ब्रॉडहर्स्ट एट अल. 1997<ref>{{cite journal |first1=D. |last1=Broadhurst |first2=R. |last2=Goodacre |first3=A. |last3=Jones |first4=J. J. |last4=Rowland |first5=D. B. |last5=Kell |title=Genetic algorithms as a method for variable selection in multiple linear regression and partial least squares regression, with applications to pyrolysis mass spectrometry |journal=Analytica Chimica Acta |volume=348 |issue=1–3 |pages=71–86 |year=1997 |doi=10.1016/S0003-2670(97)00065-2 }}</ref>
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-| Spam || [[Particle swarm optimization#Binary, discrete, and combinatorial|Binary PSO]] + [[Mutation (genetic algorithm)|Mutation]] || Wrapper || [[Decision tree]] || weighted cost || Zhang 2014<ref name="sciencedirect.com"/>
+| स्पैम || [[Mutation (genetic algorithm)|बाइनरी पीएसओ + म्यूटेशन]] || डब्ल्यूरैपर || [[Decision tree|डिसिजन ट्री]] || भारांकित निवेश || झांग 2014<ref name="sciencedirect.com"/>
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-| Microarray || [[Tabu search]] + [[Particle swarm optimization|PSO]] || Wrapper || [[Support Vector Machine]], [[k-nearest neighbors algorithm|K Nearest Neighbors]] || [[Euclidean Distance]]  || Chuang 2009<ref>{{cite journal | last1 = Chuang | first1 = L.-Y. | last2 = Yang | first2 = C.-H. | year = 2009 | title = Tabu search and binary particle swarm optimization for feature selection using microarray data | journal = Journal of Computational Biology | volume = 16 | issue = 12| pages = 1689–1703 | doi = 10.1089/cmb.2007.0211 | pmid = 20047491 }}</ref>
+| माइक्रोएरे || [[Tabu search|ताबू सर्च]] + [[Particle swarm optimization|पीएसओ]]|| डब्ल्यूरैपर ||  [[Support Vector Machine|सपोर्ट वेक्टर मशीन,]][[k-nearest neighbors algorithm|, K निकटतम नेबर]] || [[Euclidean Distance|यूक्लिडियन दूरी]]  || चुआंग 2009<ref>{{cite journal | last1 = Chuang | first1 = L.-Y. | last2 = Yang | first2 = C.-H. | year = 2009 | title = Tabu search and binary particle swarm optimization for feature selection using microarray data | journal = Journal of Computational Biology | volume = 16 | issue = 12| pages = 1689–1703 | doi = 10.1089/cmb.2007.0211 | pmid = 20047491 }}</ref>
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-| Microarray || PSO + Genetic algorithm || Wrapper || Support Vector Machine || Classification accuracy (10-fold) || Alba 2007<ref>E. Alba, J. Garia-Nieto, L. Jourdan et E.-G. Talbi. [http://neo.lcc.uma.es/presentacionesCongreso/JMcec2007.pdf Gene Selection in Cancer Classification using PSO-SVM and GA-SVM Hybrid Algorithms.] Congress on Evolutionary Computation, Singapor: Singapore (2007), 2007</ref>
+| माइक्रोएरे || पीएसओ + जेनेटिक एल्गोरिदम || डब्ल्यूरैपर || सपोर्ट वेक्टर मशीन || वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना) || अल्बा 2007<ref>E. Alba, J. Garia-Nieto, L. Jourdan et E.-G. Talbi. [http://neo.lcc.uma.es/presentacionesCongreso/JMcec2007.pdf Gene Selection in Cancer Classification using PSO-SVM and GA-SVM Hybrid Algorithms.] Congress on Evolutionary Computation, Singapor: Singapore (2007), 2007</ref>
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-| Microarray || Genetic algorithm + [[Iterated local search|Iterated Local Search]] || Embedded || Support Vector Machine || Classification accuracy (10-fold) || Duval 2009<ref name="B. Duval, J pages 201-208">B. Duval, J.-K. Hao et J. C. Hernandez Hernandez. [http://www.info.univ-angers.fr/pub/hao/papers/GECCO09.pdf A memetic algorithm for gene selection and molecular classification of an cancer.] In Proceedings of the 11th Annual conference on Genetic and evolutionary computation, GECCO '09, pages 201-208, New York, NY, USA, 2009. ACM.</ref>
+| माइक्रोएरे || जेनेटिक एल्गोरिदम + [[Iterated local search|पुनरावर्ती स्थानीय खोज]]|| एम्बेडेड || सपोर्ट वेक्टर मशीन || वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना) || डुवाल 2009<ref name="B. Duval, J pages 201-208">B. Duval, J.-K. Hao et J. C. Hernandez Hernandez. [http://www.info.univ-angers.fr/pub/hao/papers/GECCO09.pdf A memetic algorithm for gene selection and molecular classification of an cancer.] In Proceedings of the 11th Annual conference on Genetic and evolutionary computation, GECCO '09, pages 201-208, New York, NY, USA, 2009. ACM.</ref>
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-| Microarray || Iterated local search || Wrapper || Regression || [[Posterior probability|Posterior Probability]] || Hans 2007<ref>C. Hans, A. Dobra et M. West. [https://www.researchgate.net/profile/Adrian_Dobra/publication/228388856_Shotgun_Stochastic_Search_for_Large_p_Regression/links/02bfe5125185997d06000000.pdf Shotgun stochastic search for 'large p' regression]. Journal of the American Statistical Association, 2007.</ref>
+| माइक्रोएरे || पुनरावर्ती स्थानीय खोज || डब्ल्यूरैपर || प्रतिगमन || [[Posterior probability|पश्च संभाव्यता]] || हंस 2007<ref>C. Hans, A. Dobra et M. West. [https://www.researchgate.net/profile/Adrian_Dobra/publication/228388856_Shotgun_Stochastic_Search_for_Large_p_Regression/links/02bfe5125185997d06000000.pdf Shotgun stochastic search for 'large p' regression]. Journal of the American Statistical Association, 2007.</ref>
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-| Microarray || Genetic algorithm || Wrapper || K Nearest Neighbors || Classification accuracy ([[LOOCV|Leave-one-out cross-validation]]) || Jirapech-Umpai 2005<ref>{{cite journal | last1 = Aitken | first1 = S. | year = 2005 | title = Feature selection and classification for microarray data analysis: Evolutionary methods for identifying predictive genes | doi = 10.1186/1471-2105-6-148 | pmid = 15958165 | pmc = 1181625 | journal = BMC Bioinformatics | volume = 6 | issue = 1| page = 148 }}</ref>
+| माइक्रोएरे || जेनेटिक एल्गोरिदम || डब्ल्यूरैपर || K निकटतम नेबर || वर्गीकरण स्पष्टता ([[LOOCV|लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन]]) || जिरापेच-उम्पई 2005<ref>{{cite journal | last1 = Aitken | first1 = S. | year = 2005 | title = Feature selection and classification for microarray data analysis: Evolutionary methods for identifying predictive genes | doi = 10.1186/1471-2105-6-148 | pmid = 15958165 | pmc = 1181625 | journal = BMC Bioinformatics | volume = 6 | issue = 1| page = 148 }}</ref>
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-| Microarray || [[Memetic algorithm|Hybrid genetic algorithm]] || Wrapper || K Nearest Neighbors || Classification accuracy (Leave-one-out cross-validation) || Oh 2004<ref>{{cite journal | last1 = Oh | first1 = I. S. | last2 = Moon | first2 = B. R. | year = 2004 | title = Hybrid genetic algorithms for feature selection | journal = [[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]] | volume = 26 | issue = 11| pages = 1424–1437 | doi=10.1109/tpami.2004.105| pmid = 15521491 | citeseerx = 10.1.1.467.4179 }}</ref>
+| माइक्रोएरे || [[Memetic algorithm|हाइब्रिड जेनेटिक एल्गोरिदम]] || डब्ल्यूरैपर || K निकटतम नेबर || वर्गीकरण स्पष्टता (लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन) || ओह 2004<ref>{{cite journal | last1 = Oh | first1 = I. S. | last2 = Moon | first2 = B. R. | year = 2004 | title = Hybrid genetic algorithms for feature selection | journal = [[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]] | volume = 26 | issue = 11| pages = 1424–1437 | doi=10.1109/tpami.2004.105| pmid = 15521491 | citeseerx = 10.1.1.467.4179 }}</ref>
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-| Microarray || Genetic algorithm || Wrapper || Support Vector Machine || [[Sensitivity and specificity]] || Xuan 2011<ref>{{cite journal | last1 = Xuan | first1 = P. | last2 = Guo | first2 = M. Z. | last3 = Wang | first3 = J. | last4 = Liu | first4 = X. Y. | last5 = Liu | first5 = Y. | year = 2011 | title = Genetic algorithm-based efficient feature selection for classification of pre-miRNAs | journal = Genetics and Molecular Research | volume = 10 | issue = 2| pages = 588–603 | doi = 10.4238/vol10-2gmr969 | pmid = 21491369 | doi-access = free }}</ref>
+| माइक्रोएरे || जेनेटिक एल्गोरिदम || डब्ल्यूरैपर || सपोर्ट वेक्टर मशीन || [[Sensitivity and specificity|सेंसिटिविटी और विशिष्टता]] || ज़ुआन 2011<ref>{{cite journal | last1 = Xuan | first1 = P. | last2 = Guo | first2 = M. Z. | last3 = Wang | first3 = J. | last4 = Liu | first4 = X. Y. | last5 = Liu | first5 = Y. | year = 2011 | title = Genetic algorithm-based efficient feature selection for classification of pre-miRNAs | journal = Genetics and Molecular Research | volume = 10 | issue = 2| pages = 588–603 | doi = 10.4238/vol10-2gmr969 | pmid = 21491369 | doi-access = free }}</ref>
 |-
-| Microarray || Genetic algorithm || Wrapper || All paired Support Vector Machine || Classification accuracy (Leave-one-out cross-validation) || Peng 2003<ref>{{cite journal | last1 = Peng | first1 = S. | year = 2003 | title = Molecular classification of cancer types from microarray data using the combination of genetic algorithms and support vector machines | journal = FEBS Letters | volume = 555 | issue = 2| pages = 358–362 | doi=10.1016/s0014-5793(03)01275-4| pmid = 14644442 | doi-access = free }}</ref>
+| माइक्रोएरे || जेनेटिक एल्गोरिदम || डब्ल्यूरैपर || सभी युग्मित सपोर्ट वेक्टर मशीन || वर्गीकरण स्पष्टता (लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन) || पेंग 2003<ref>{{cite journal | last1 = Peng | first1 = S. | year = 2003 | title = Molecular classification of cancer types from microarray data using the combination of genetic algorithms and support vector machines | journal = FEBS Letters | volume = 555 | issue = 2| pages = 358–362 | doi=10.1016/s0014-5793(03)01275-4| pmid = 14644442 | doi-access = free }}</ref>
 |-
-| Microarray || Genetic algorithm || Embedded || Support Vector Machine || Classification accuracy (10-fold) || Hernandez 2007<ref>{{cite book |first1=J. C. H. |last1=Hernandez |first2=B. |last2=Duval |first3=J.-K. |last3=Hao |chapter=A Genetic Embedded Approach for Gene Selection and Classification of Microarray Data |title=Evolutionary Computation,Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics. EvoBIO 2007 |series=Lecture Notes in Computer Science |volume=4447 |pages=90–101 |location=Berlin |year=2007 |publisher=Springer Verlag |isbn=978-3-540-71782-9 |doi=10.1007/978-3-540-71783-6_9 }}</ref>
+| माइक्रोएरे || जेनेटिक एल्गोरिदम || एम्बेडेड || सपोर्ट वेक्टर मशीन || वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना) || हर्नांडेज़ 2007<ref>{{cite book |first1=J. C. H. |last1=Hernandez |first2=B. |last2=Duval |first3=J.-K. |last3=Hao |chapter=A Genetic Embedded Approach for Gene Selection and Classification of Microarray Data |title=Evolutionary Computation,Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics. EvoBIO 2007 |series=Lecture Notes in Computer Science |volume=4447 |pages=90–101 |location=Berlin |year=2007 |publisher=Springer Verlag |isbn=978-3-540-71782-9 |doi=10.1007/978-3-540-71783-6_9 }}</ref>
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-| Microarray || Genetic algorithm || Hybrid || Support Vector Machine || Classification accuracy (Leave-one-out cross-validation) || Huerta 2006<ref>{{cite book |first1=E. B. |last1=Huerta |first2=B. |last2=Duval |first3=J.-K. |last3=Hao |chapter=A Hybrid GA/SVM Approach for Gene Selection and Classification of Microarray Data |title=Applications of Evolutionary Computing. EvoWorkshops 2006 |series=Lecture Notes in Computer Science |volume=3907 |pages=34–44 |year=2006 |isbn=978-3-540-33237-4 |doi=10.1007/11732242_4 }}</ref>
+| माइक्रोएरे || जेनेटिक एल्गोरिदम || हाइब्रिड || सपोर्ट वेक्टर मशीन || वर्गीकरण स्पष्टता (लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन) || ह्यूर्टा 2006<ref>{{cite book |first1=E. B. |last1=Huerta |first2=B. |last2=Duval |first3=J.-K. |last3=Hao |chapter=A Hybrid GA/SVM Approach for Gene Selection and Classification of Microarray Data |title=Applications of Evolutionary Computing. EvoWorkshops 2006 |series=Lecture Notes in Computer Science |volume=3907 |pages=34–44 |year=2006 |isbn=978-3-540-33237-4 |doi=10.1007/11732242_4 }}</ref>
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-| Microarray || Genetic algorithm ||  || Support Vector Machine || Classification accuracy (10-fold) || Muni 2006<ref>{{cite journal |first1=D. P. |last1=Muni |first2=N. R. |last2=Pal |first3=J. |last3=Das |title=Genetic programming for simultaneous feature selection and classifier design |journal= IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics -  Part B: Cybernetics|volume=36 |issue=1 |pages=106–117 |year=2006 |doi=10.1109/TSMCB.2005.854499 |pmid=16468570 |s2cid=2073035 }}</ref>
+| माइक्रोएरे || जेनेटिक एल्गोरिदम || || सपोर्ट वेक्टर मशीन || वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना) || मुनि 2006<ref>{{cite journal |first1=D. P. |last1=Muni |first2=N. R. |last2=Pal |first3=J. |last3=Das |title=Genetic programming for simultaneous feature selection and classifier design |journal= IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics -  Part B: Cybernetics|volume=36 |issue=1 |pages=106–117 |year=2006 |doi=10.1109/TSMCB.2005.854499 |pmid=16468570 |s2cid=2073035 }}</ref>
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-| Microarray || Genetic algorithm || Wrapper || Support Vector Machine || EH-DIALL, CLUMP || Jourdan 2005<ref>{{cite journal |first1=L. |last1=Jourdan |first2=C. |last2=Dhaenens |first3=E.-G. |last3=Talbi |title=Linkage disequilibrium study with a parallel adaptive GA |journal=[[International Journal of Foundations of Computer Science]] |year=2005 |volume=16 |issue=2 |pages=241–260 |doi=10.1142/S0129054105002978 }}</ref>
+| माइक्रोएरे || जेनेटिक एल्गोरिदम || डब्ल्यूरैपर || सपोर्ट वेक्टर मशीन || एह-डायल, क्लंप || जॉर्डन 2005<ref>{{cite journal |first1=L. |last1=Jourdan |first2=C. |last2=Dhaenens |first3=E.-G. |last3=Talbi |title=Linkage disequilibrium study with a parallel adaptive GA |journal=[[International Journal of Foundations of Computer Science]] |year=2005 |volume=16 |issue=2 |pages=241–260 |doi=10.1142/S0129054105002978 }}</ref>
 |-
-|[[Alzheimer's disease]] || [[Welch's t-test]] || Filter || Support vector machine || Classification accuracy (10-fold) || Zhang 2015<ref>{{cite journal|last1=Zhang|first1=Y.|last2=Dong|first2=Z.|last3=Phillips|first3=P.|last4=Wang|first4=S.|title=Detection of subjects and brain regions related to Alzheimer's disease using 3D MRI scans based on eigenbrain and machine learning|journal=Frontiers in Computational Neuroscience|date=2015|volume=9|page=66|doi=10.3389/fncom.2015.00066|pmid=26082713|pmc=4451357|doi-access=free}}</ref>
+| [[Alzheimer's disease|अल्जाइमर रोग]] || [[Welch's t-test|वेल्च का टी-टेस्ट]] || फ़िल्टर || सपोर्ट वेक्टर मशीन || वर्गीकरण स्पष्टता (10 गुना) || झांग 2015<ref>{{cite journal|last1=Zhang|first1=Y.|last2=Dong|first2=Z.|last3=Phillips|first3=P.|last4=Wang|first4=S.|title=Detection of subjects and brain regions related to Alzheimer's disease using 3D MRI scans based on eigenbrain and machine learning|journal=Frontiers in Computational Neuroscience|date=2015|volume=9|page=66|doi=10.3389/fncom.2015.00066|pmid=26082713|pmc=4451357|doi-access=free}}</ref>
 |-
-|[[Computer vision]]
+| [[Computer vision|कंप्यूटर विजन]]
-|[https://it.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/56937-feature-selection-library Infinite Feature Selection]
+|[https://it.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/56937-feature-selection-library अनंत फीचर सिलेक्शन]
-|Filter
+|फ़िल्टर
-|Independent
+|स्वतंत्र
-|[[Average Precision]], [[ROC curve#Area under the curve|ROC AUC]]
+| [[Average Precision|औसत परिशुद्धता, आरओसी एयूसी]]
-|Roffo 2015<ref>{{Cite book|last1=Roffo|first1=G.|last2=Melzi|first2=S.|last3=Cristani|first3=M.|title=2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) |chapter=Infinite Feature Selection |date=2015-12-01|pages=4202–4210|doi=10.1109/ICCV.2015.478|isbn=978-1-4673-8391-2|s2cid=3223980}}</ref>
+|रोफ़ो 2015<ref>{{Cite book|last1=Roffo|first1=G.|last2=Melzi|first2=S.|last3=Cristani|first3=M.|title=2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) |chapter=Infinite Feature Selection |date=2015-12-01|pages=4202–4210|doi=10.1109/ICCV.2015.478|isbn=978-1-4673-8391-2|s2cid=3223980}}</ref>
 |-
-|Microarrays
+|माइक्रोएरेs
-|[https://it.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/56937-feature-selection-library Eigenvector Centrality FS]
+|[https://it.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/56937-feature-selection-library आइजेनवेक्टरसेंट्रलिटी एफएस]
-|Filter
+|फ़िल्टर
-|Independent
+|स्वतंत्र
-|Average Precision, Accuracy, ROC AUC
+|औसत परिशुद्धता, स्पष्टता, आरओसी एयूसी
-|Roffo & Melzi 2016<ref>{{Cite web|url=http://www.di.uniba.it/~loglisci/NFmcp2016/NFmcp2016_paper_13.pdf|title=Features Selection via Eigenvector Centrality|last1=Roffo|first1=Giorgio|last2=Melzi|first2=Simone|date=September 2016|publisher=NFmcp2016|access-date=12 November 2016}}</ref>
+|रोफ़ो और मेल्ज़ी 2016<ref>{{Cite web|url=http://www.di.uniba.it/~loglisci/NFmcp2016/NFmcp2016_paper_13.pdf|title=Features Selection via Eigenvector Centrality|last1=Roffo|first1=Giorgio|last2=Melzi|first2=Simone|date=September 2016|publisher=NFmcp2016|access-date=12 November 2016}}</ref>
 |-
-|XML
+|एक्सएमएल
-| Symmetrical Tau (ST)
+| सममितीय टाऊ (एसटी)
-|Filter
+|फ़िल्टर
-| Structural Associative Classification
+| संरचनात्मक सहयोगी वर्गीकरण
-|Accuracy, Coverage
+|स्पष्टता, कवरेज
-|Shaharanee & Hadzic 2014
+|शाहरानी और हैडज़िक 2014
 |}
-==लर्निंग एल्गोरिदम में अंतर्निहित सुविधा चयन==
+==लर्निंग एल्गोरिदम में अंतर्निहित फीचर सिलेक्शन ==
-कुछ शिक्षण एल्गोरिदम अपने समग्र संचालन के हिस्से के रूप में फीचर चयन करते हैं। इसमे शामिल है:
+कुछ शिक्षण एल्गोरिदम अपने समग्र संचालन के भागों के रूप में फीचर सिलेक्शन करते हैं। इसमे सम्मिलित है:
-* {{tmath|l_1}}-नियमितीकरण तकनीकें, जैसे विरल प्रतिगमन, LASSO, और {{tmath|l_1}}-एसवीएम
+* {{tmath|l_1}}-नियमितीकरण तकनीकें, जैसे विरल प्रतिगमन, लैस्सो, और {{tmath|l_1}}-एसवीएम
-*नियमित वृक्ष,<ref name="DengRunger2012" />जैसे आरआरएफ पैकेज में नियमित यादृच्छिक वन लागू किया गया<ref name="RRF" />* [[निर्णय वृक्ष सीखना]]<ref>R. Kohavi and G. John, "[https://ai.stanford.edu/~ronnyk/wrappersPrint.pdf Wrappers for feature subset selection]", ''[[Artificial Intelligence (journal)|Artificial intelligence]]'' 97.1-2 (1997): 273-324</ref>
+*डिसिजन ट्री,<ref name="DengRunger2012" /> जैसे आरआरएफ पैकेज में नियमित यादृच्छिक फॉरेस्ट प्रयुक्त किया गया <ref name="RRF" />
+*[[निर्णय वृक्ष सीखना|डिसिजन ट्री]] <ref>R. Kohavi and G. John, "[https://ai.stanford.edu/~ronnyk/wrappersPrint.pdf Wrappers for feature subset selection]", ''[[Artificial Intelligence (journal)|Artificial intelligence]]'' 97.1-2 (1997): 273-324</ref>
 * [[मेमेटिक एल्गोरिदम]]
-* [[ यादृच्छिक बहुपद लॉगिट ]] (आरएमएनएल)
+* [[ यादृच्छिक बहुपद लॉगिट | रैंडम मल्टीनोमियल लॉगिट]] (आरएमएनएल)
-* [[ऑटोएनकोडर]]|बॉटनेक-लेयर के साथ ऑटो-एनकोडिंग नेटवर्क
+* [[ऑटोएनकोडर]] बॉटनेक-लेयर के साथ ऑटो-एनकोडिंग नेटवर्क
-* [[सबमॉड्यूलर सेट फ़ंक्शन]] सुविधा चयन<ref>{{cite arXiv|eprint=1102.3975|last1=Das|first1=Abhimanyu|title=Submodular meets Spectral: Greedy Algorithms for Subset Selection, Sparse Approximation and Dictionary Selection|last2=Kempe|first2=David|class=stat.ML|year=2011}}</ref><ref>Liu et al., [http://melodi.ee.washington.edu/~bilmes/mypubs/liu-submodfeature2013-icassp.pdf Submodular feature selection for high-dimensional acoustic score spaces] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20151017122628/http://melodi.ee.washington.edu/~bilmes/mypubs/liu-submodfeature2013-icassp.pdf |date=2015-10-17 }}</ref><ref>Zheng et al., [http://papers.nips.cc/paper/5565-deep-convolutional-neural-network-for-image-deconvolution Submodular Attribute Selection for Action Recognition in Video] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20151118001059/http://papers.nips.cc/paper/5565-deep-convolutional-neural-network-for-image-deconvolution |date=2015-11-18 }}</ref>
+* [[सबमॉड्यूलर सेट फ़ंक्शन|सबमॉड्यूलर सेट फलन]] फीचर सिलेक्शन <ref>{{cite arXiv|eprint=1102.3975|last1=Das|first1=Abhimanyu|title=Submodular meets Spectral: Greedy Algorithms for Subset Selection, Sparse Approximation and Dictionary Selection|last2=Kempe|first2=David|class=stat.ML|year=2011}}</ref><ref>Liu et al., [http://melodi.ee.washington.edu/~bilmes/mypubs/liu-submodfeature2013-icassp.pdf Submodular feature selection for high-dimensional acoustic score spaces] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20151017122628/http://melodi.ee.washington.edu/~bilmes/mypubs/liu-submodfeature2013-icassp.pdf |date=2015-10-17 }}</ref><ref>Zheng et al., [http://papers.nips.cc/paper/5565-deep-convolutional-neural-network-for-image-deconvolution Submodular Attribute Selection for Action Recognition in Video] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20151118001059/http://papers.nips.cc/paper/5565-deep-convolutional-neural-network-for-image-deconvolution |date=2015-11-18 }}</ref>
-* स्थानीय शिक्षण आधारित सुविधा चयन।<ref>{{cite journal | last1 = Sun | first1 = Y. | last2 = Todorovic | first2 = S. | last3 = Goodison | first3 = S. | year = 2010 |title=उच्च-आयामी डेटा विश्लेषण के लिए स्थानीय-शिक्षण-आधारित सुविधा चयन| journal = [[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]] | volume = 32 | issue = 9| pages = 1610–1626 | doi = 10.1109/tpami.2009.190 | pmc = 3445441 | pmid = 20634556 }}</ref> पारंपरिक तरीकों की तुलना में, इसमें कोई अनुमानी खोज शामिल नहीं है, यह आसानी से बहु-वर्ग की समस्याओं को संभाल सकता है, और रैखिक और गैर-रेखीय दोनों समस्याओं के लिए काम करता है। यह एक मजबूत सैद्धांतिक आधार द्वारा भी समर्थित है। संख्यात्मक प्रयोगों से पता चला है कि यह विधि करीब-से-इष्टतम समाधान प्राप्त कर सकती है, भले ही डेटा में >1M अप्रासंगिक विशेषताएं हों।
+* स्थानीय शिक्षण आधारित फीचर सिलेक्शन हैं <ref>{{cite journal | last1 = Sun | first1 = Y. | last2 = Todorovic | first2 = S. | last3 = Goodison | first3 = S. | year = 2010 |title=उच्च-आयामी डेटा विश्लेषण के लिए स्थानीय-शिक्षण-आधारित सुविधा चयन| journal = [[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]] | volume = 32 | issue = 9| pages = 1610–1626 | doi = 10.1109/tpami.2009.190 | pmc = 3445441 | pmid = 20634556 }}</ref> पारंपरिक विधियों की तुलना में, इसमें कोई अनुमानी खोज सम्मिलित नहीं है, यह सरलता से बहु-वर्ग की समस्याओं को संभाल सकता है, यह रैखिक और गैर-रेखीय दोनों समस्याओं के लिए कार्य करता है। यह शक्तिशाली सैद्धांतिक आधार द्वारा भी समर्थित है। संख्यात्मक प्रयोगों से पता चला है कि यह विधि के समीप-से-अधिकतम समाधान प्राप्त कर सकती है, तथापि डेटा में >1M अप्रासंगिक विशेषताएं होती हैं।
-* फीचर चयन के आधार पर अनुशंसा प्रणाली।<ref>D.H. Wang, Y.C. Liang, D.Xu, X.Y. Feng, R.C. Guan(2018), "[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705118302107 A content-based recommender system for computer science publications]", ''[[Knowledge-Based Systems]]'', 157: 1-9</ref> फ़ीचर चयन विधियों को अनुशंसाकर्ता सिस्टम अनुसंधान में पेश किया गया है।
+* फीचर सिलेक्शन के आधार पर अनुशंसा प्रणाली और <ref>D.H. Wang, Y.C. Liang, D.Xu, X.Y. Feng, R.C. Guan(2018), "[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705118302107 A content-based recommender system for computer science publications]", ''[[Knowledge-Based Systems]]'', 157: 1-9</ref> फीचर सिलेक्शन विधियों को अनुशंसाकर्ता सिस्टम अनुसंधान में प्रस्तुत किया गया है।
 ==यह भी देखें==
-* [[क्लस्टर विश्लेषण]]
+* [[क्लस्टर विश्लेषण|क्लस्टर एनालिसिस]]
-* [[डेटा खनन]]
+* [[डेटा खनन|डेटा माइनिंग]]
 * [[आयामीता में कमी]]
-* सुविधा निकालना
+* फ़ीचर एक्सट्रेक्शन
-* [[हाइपरपैरामीटर अनुकूलन]]
+* [[हाइपरपैरामीटर अनुकूलन|हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन]]
-* [[मॉडल चयन]]
+* [[मॉडल चयन|मॉडल सिलेक्शन]]
-* राहत (सुविधा चयन)
+* रिलीफ (फ़ीचर सिलेक्शन)
 ==संदर्भ==
 {{Reflist|30em}}
 ==अग्रिम पठन==
@@ Line 297: / Line 307: @@
 * {{cite book | title= Feature Selection for Knowledge Discovery and Data Mining | author1-first= Huan | author1-last=Liu | author2-first= Hiroshi | author2-last= Motoda | year= 1998 | publisher= Springer |url=https://books.google.com/books?id=aaDbBwAAQBAJ | isbn=0-7923-8198-X }}
 * {{cite journal |first1=Huan |last1=Liu |first2=Lei |last2=Yu |title=Toward Integrating Feature Selection Algorithms for Classification and Clustering |journal=IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering |volume=17 |issue=4 |year=2005 |pages=491–502 |doi=10.1109/TKDE.2005.66 |s2cid=1607600 }}
 ==बाहरी संबंध==
 * [https://web.archive.org/web/20120511162342/http://featureselection.asu.edu/software.php Feature Selection Package, Arizona State University (Matlab Code)]
@@ Line 305: / Line 313: @@
 * [http://home.penglab.com/proj/mRMR/index.htm Minimum-redundancy-maximum-relevance (mRMR) feature selection program]
 * [http://mloss.org/software/view/386/ FEAST] (Open source Feature Selection algorithms in C and MATLAB)
-[[Category: मॉडल चयन]] [[Category: आयाम में कमी]]
-[[Category: Machine Translated Page]]
+[[Category:CS1 English-language sources (en)]]
+[[Category:CS1 errors]]
+[[Category:CS1 français-language sources (fr)]]
 [[Category:Created On 25/07/2023]]
+[[Category:Lua-based templates]]
+[[Category:Machine Translated Page]]
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फीचर चयन: Difference between revisions

Latest revision as of 11:18, 14 August 2023

परिचय

सबसेट सिलेक्शन

अधिकतम मानदंड

संरचना सीखना

सूचना सिद्धांत आधारित फीचर सिलेक्शन तंत्र

न्यूनतम-रिडंडेंसीय-अधिकतम-प्रासंगिकता (एमआरएमआर) फीचर सिलेक्शन

क्वाद्रटिक प्रोग्रामिंग फीचर सिलेक्शन

नियमबद्ध पारस्परिक सूचना

संयुक्त पारस्परिक सूचना

हिल्बर्ट-श्मिट स्वतंत्रता मानदंड लैस्सो आधारित फीचर सिलेक्शन

सहसंबंध फीचर सिलेक्शन

डिसिजन ट्री

मेटाहेयुरिस्टिक्स विधियों पर अवलोकन

मुख्य सिद्धांत

फ़िल्टर विधि

रैपर विधि

एम्बेडेड विधि

फीचर सिलेक्शन मेटाह्यूरिस्टिक्स का अनुप्रयोग

लर्निंग एल्गोरिदम में अंतर्निहित फीचर सिलेक्शन

यह भी देखें

संदर्भ

अग्रिम पठन

बाहरी संबंध

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