मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग में विभाजन को समझना

पार्टिशनल एक शब्द है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग में डेटा के प्रशिक्षण या विश्लेषण के उद्देश्य से डेटासेट को छोटे उपसमूहों या "भागों" में विभाजित करने की एक विधि का वर्णन करने के लिए किया जाता है। विभाजन का लक्ष्य शोर और आउटलेर्स के प्रभाव को कम करके एल्गोरिदम के प्रदर्शन में सुधार करना है, या समस्या की कम्प्यूटेशनल जटिलता को छोटी उप-समस्याओं में तोड़कर कम करना है। विभाजन तकनीक कई प्रकार की होती है, जिनमें शामिल हैं:

1. यादृच्छिक विभाजन: डेटासेट को यादृच्छिक रूप से दो या दो से अधिक भागों में विभाजित किया जाता है। यह एक सरल और तेज़ तरीका है, लेकिन यह शोर और बाहरी कारकों के प्रभाव को कम करने में प्रभावी नहीं हो सकता है।
2. के-मीन्स विभाजन: डेटासेट को के-मीन्स एल्गोरिदम के आधार पर के क्लस्टर में विभाजित किया जाता है, और प्रत्येक क्लस्टर को एक अलग भाग के रूप में माना जाता है। यह विधि शोर और आउटलेर्स के प्रभाव को कम करने में प्रभावी हो सकती है, लेकिन यह जटिल संरचनाओं वाले डेटासेट के लिए अच्छी तरह से काम नहीं कर सकती है।
3. पदानुक्रमित विभाजन: डेटासेट को क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के आधार पर छोटे विभाजनों के पदानुक्रम में विभाजित किया जाता है, जैसे कि एग्लोमेरेटिव या विभाजनकारी क्लस्टरिंग। यह विधि समस्या की कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने में प्रभावी हो सकती है, लेकिन यह शोर और आउटलेर्स के प्रभाव को कम करने में प्रभावी नहीं हो सकती है।
4। डोमेन-आधारित विभाजन: डेटासेट को कुछ अंतर्निहित संरचना या सुविधा, जैसे भौगोलिक स्थान या समय अवधि के आधार पर डोमेन में विभाजित किया जाता है। यह विधि शोर और बाहरी कारकों के प्रभाव को कम करने में प्रभावी हो सकती है, लेकिन यह जटिल संरचनाओं वाले डेटासेट के लिए अच्छी तरह से काम नहीं कर सकती है।
5. हाइब्रिड विभाजन: डेटासेट को विभाजित करने के लिए दो या दो से अधिक विभाजन तकनीकों के संयोजन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, डेटासेट को अनुमानित संतुलन में विभाजित करने के लिए एक यादृच्छिक विभाजन का उपयोग किया जा सकता है, और फिर डेटा बिंदुओं की समानता के आधार पर विभाजन को परिष्कृत करने के लिए एक के-मीन्स विभाजन का उपयोग किया जा सकता है। विभाजन का उपयोग विभिन्न मशीन सीखने के कार्यों में किया जा सकता है , जैसे:

1. प्रशिक्षण/परीक्षण सेट: किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए एक डेटासेट को एक प्रशिक्षण सेट और एक परीक्षण सेट में विभाजित किया जाता है।
2. क्रॉस-सत्यापन: एक डेटासेट को कई उपसमूहों में विभाजित किया जाता है, और प्रत्येक उपसमूह का उपयोग बारी-बारी से एक मॉडल को प्रशिक्षित और परीक्षण करने के लिए किया जाता है।
3. फ़ीचर चयन: एक डेटासेट को विभिन्न विशेषताओं या चर के आधार पर उप-समूह में विभाजित किया जाता है, और प्रत्येक उप-समूह पर एक मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जाता है।
4। मॉडल संयोजन: कई मॉडलों को डेटासेट के विभिन्न विभाजनों पर प्रशिक्षित किया जाता है, और उनकी भविष्यवाणियों को अंतिम भविष्यवाणी करने के लिए संयोजित किया जाता है। कुल मिलाकर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन और दक्षता में सुधार के लिए विभाजन एक शक्तिशाली तकनीक है, लेकिन इसके लिए सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है डेटा की अंतर्निहित संरचना और विश्लेषण के लक्ष्य।