آپ صرف اپنے ڈیٹا پر بھروسہ کرسکتے ہیں اگر آپ جانتے ہیں کہ کیا نظر انداز کرنا ہے

Authors:

1۔ مودی گولڈنی

2۔ ساراہاسد تاروان۔

بائیں میز

Abstract اور Introduction

طریقہ کار

ڈیٹا

مثال کے مترادفات

انتخاب کے طریقے

طریقوں کی کارکردگی کا اندازہ

نتائج

بحث کے

نتائج اور References

abstract کے

پیشہ ورانہ ماڈلنگ میں ممکنہ طور پر، فراہمی ڈیٹا کی فراہمی ایک اہم خطرہ بناتا ہے، خاص طور پر جب فائدہ کی تعداد مختلف ڈیٹا حجم سے زیادہ ہے، خاص طور پر اعلی سائز ڈیٹا سیٹ میں ایک عام منظر. اس خطرے کو کم کرنے کے لئے، فائدہ کی انتخاب ڈیٹا کی سائز کی سائز کو کم کرنے کے ذریعے ماڈل کی عام سازی کو بہتر بنانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. اس مطالعہ میں مختلف ڈیٹا حجم کے بارے میں فائدہ کی انتخاب کی تکنیکوں کی استحکام کا اندازہ کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، خاص طور پر وقت سیریز کی مساوات کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے. ایک وسیع ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے جس میں 100 فائدہ کے عالمی 500 میں درج کردہ اعلی آمدنی کمپنیوں کی شرائط کی بند، کھولنے، اعلی

نوٹ کریں

یہ ایک مکمل اور وسیع پیمانے پر ڈیٹا سیٹ کی خصوصیات کو شامل کرنے کے لئے ایک مکمل اور وسیع پیمانے پر ڈیٹا سیٹ کی خصوصیات کو ایک ساتھ شامل کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے جبکہ مشین سیکھنے کے کارکردگی کے ماڈل کا جائزہ لینے اور اس سے زیادہ مؤثر طریقے سے استعمال کیا جا سکتا ہے، جبکہ سب سے زیادہ ڈیٹا سیٹ کی خصوصیات کو مکمل اور وسیع پیمانے پر شامل کرنے کے طور پر ماڈل کے رشتے کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے. تاہم، غیر متعلقہ خصوصیات کے اختیارات کے درمیان مؤثر طریقے سے کارکردگی کا جائزہ لینے کے مقابلے میں نقصان پہنچ سکتا ہے. حقیقت میں، زیادہ سے زیادہ دستیاب خصوصیات کے ایک چھوٹی سی سی سیٹ کے ساتھ خصوصیات کے اختیارات کا استعمال کرتے ہوئے خصوصیات کی ایک چھوٹی سی سیٹ

فہرست میں، فہرست انتخاب کا بنیادی مقصد غیر اہم متغیروں کو ہٹانے کے لئے ہے، خاص طور پر جب فہرستوں کی تعداد نظر اندازوں کی تعداد سے زیادہ ہے. یہ طریقہ کار overfitting کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل اچھی طرح سے ناممکن ڈیٹا تک عام ہوتا ہے. لہذا، فہرست انتخاب ایک چھوٹی سی تعداد نظر اندازوں کے ساتھ کام کرنے کے لئے ایک طریقہ ہے. لیکن فہرستوں کی انتخاب کے طریقوں کی کارکردگی میں تبدیلی ہوتی ہے جب نظر اندازوں کی تعداد بہت چھوٹی ہے؟ حقیقت میں، یہ مضمون اس سوال کا جواب تلاش کرنے کی کوشش کرتا ہے؛ جب ہم تھوڑا سا تعداد نظر اندازوں کے ساتھ سامنا کرتے ہیں تو، فہرستوں کی انتخاب کے طریقوں کے نتائج زیادہ قابل اعتماد ہوسکتے ہیں؟ یہ مسئلہ

ان کی خصوصیات کی شناخت کا جائزہ لینے سے ان کی خصوصیات کا جائزہ لینے کی ایک وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے مختلف ڈیٹا میننگ اور مشین سیکھنے کے ایپلی کیشنز میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات کا جائزہ لینے میں خصوصیات

اس طرح کے اختیارات کے طور پر، اس پروٹوکول پروٹوکول کے اعداد و شمار کو اس مسئلے پر حل کیا گیا ہے. Vabalas [8] کے اختیارات کے اختیارات کو مشین کے مطالعہ میں، خاص طور پر اعلی سائز ڈیٹا سیٹ کے ساتھ آٹومیشن سپیکٹرم اختیارات کو پیش کرنے میں، خطرے کا اندازہ لگانے میں اہم کردار کی وضاحت کرتا ہے. یہ بحث کرتا ہے کہ کس طرح چھوٹے نمونے کے پیمانے پر پروٹوکول کے اختیارات کے اختیارات کو پیش کرنے کے لئے پیشہ ورانہ پیمانے پر اثر انداز کرسکتے ہیں اور اس بات کا مطالعہ کرتا ہے کہ اس نمونے کے طریقوں کو مناسب طریقے سے کنٹرول نہیں کرنے کی وجہ سے ہے. نمونے ظاہر کرتے ہیں کہ کچھ تصدیق کرنے کے طریقوں کو اعلی سائز پیشہ

مطالعہ کا ایک جائزہ لگانا دو بنیادی مسائل کو واضح کرتا ہے. ایک، ذکر شدہ مطالعہ کے درمیان، کوئی مطالعہ نہیں ہے جو براہ راست خصوصیات کے انتخاب کے طریقہ کار کے طور پر مساوات کے طریقوں کا استعمال کرتا ہے. لہذا، ایک نیا تجویز کے طور پر، یہ مطالعہ براہ راست خصوصیات کے انتخاب کے طریقہ کار کے طور پر مساوات کے طریقوں کا استعمال کرتا ہے اور ان کی پیش گوئی کی کارکردگی کو خصوصیات کے انتخاب کے طریقوں کے ساتھ موازنہ کرتا ہے. دوسرا، اس مطالعہ میں، ایک حقیقی ڈیٹا سیٹ (اگراف کے مطابق 100 سب سے بڑی کمپنیوں کی مالیاتی ڈیٹا)، نمونہ سائز کے لئے ہر طریقہ کار کی حساسیت کا اندازہ لگانے اور اسے دوسرے کے ساتھ موازنہ کرنے کے لئے.

یہ کاغذ ہےدستیاب ہے ArchiveCC BY-SA 4.0 by Deed (Attribution-Sharealike 4.0 بین الاقوامی) لائسنس کے تحت.