. Tartibiy tasnif - Telekommunikatsiya tarmoqlarida QoE va QoSni ta’minlash masalalari

|
Telekommunikatsiya tarmoqlarida QoE va QoSni ta’minlash masalalari
|
bet | 2/5 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 372,19 Kb. | | #244789 |
Bog'liq Diplom ishi 1- BOB 1 reja 2.1 . Tartibiy tasnif
Tasniflashning maqsadi kirish-chiqish juftliklari misoli asosida kirishni chiqishga moslashtiradigan funktsiyani o'rganishdir. Rasmiy ravishda, ruxsat bering𝑇to'plami bo'lsin𝑛juftlik bilan tasvirlangan misollar(𝑥𝑖,𝑦𝑖), har biri qaerda𝑥𝑖tomonidan tasvirlangan vektor hisoblanadi𝑑xususiyatlari va unga mos keladi𝑦𝑖bog'langan sinfni bildiruvchi tartiblangan sifat atributidir. Keyin tasniflash muammosi xarita sifatida belgilanishi mumkin𝑓:𝑋→𝑌, bilan𝑦∈𝑌={𝐶1,𝐶2,…,𝐶𝑄}tartibli xususiyatga ega sinf belgisi. Shuning uchun𝑌sifatida ifodalanishi mumkin bo'lgan turli qiymatlar orasidagi tartibni ko'rsatadi𝐶1≺𝐶2≺…≺𝐶𝑄, qayerda≺tartib munosabati hisoblanadi.
Tartibiy tasniflash topshiriqlarida misollar nisbiy tartiblangan sinflarga tayinlanishi kerak. Tasniflash yoki regressiya kabi boshqa vazifalardan farqli o'laroq, mos va keng tarqalgan ko'rsatkich yo'q. Eng ommabop ko'rsatkichlar tegishli ma'lumotlarni e'tiborsiz qoldiradi (masalan, har bir sinfda aniqlik/eslash ularning nisbiy tartibini e'tiborsiz qoldiradi) yoki qo'shimcha ma'lumotni qabul qiladi (masalan, o'rtacha o'rtacha xato sinflar orasidagi mutlaq masofani nazarda tutadi) . Shunga qaramay, aniqlik muvozanatli tartibli tasniflash muammosi uchun oqilona ishlash ko'rsatkichidir. Quyida ushbu tadqiqotda qo'llaniladigan turli xil texnikalar keltirilgan.
Buyurtmali logistik regressiya (OLR), buyurtma qilingan kategorik javoblar uchun logistik regressiya modelining kengaytmasidir. U natijalar o'zgaruvchisi binomial taqsimotga amal qiladi va sinf belgilarini belgilash uchun logistik funktsiyadan foydalangan holda kirish ma'lumotlarining o'zaro ta'sirini modellashtiradi. Buyurtma qilingan holatda, u javob ehtimolini logistik transformatsiyadagi jami javob ehtimoli bilan almashtiradi. Tartibiy natijani kuzatilmaydigan uzluksiz o'zgaruvchining toifalangan versiyasi sifatida ko'rish mumkin. Keyin, bunday o'zgaruvchining diapazoni qancha tartibli toifalar mavjud bo'lsa, shuncha oraliqlarga bo'linadi.
Rekursiv qismlarga ajratish (RPART) qarorlar daraxti tasniflagichi bo'lib, ikkilik daraxt yordamida ifodalanishi mumkin bo'lgan bashoratli modelni quradi. Bunday daraxt rekursiv ravishda qurilgan. Birinchidan, u ildizni ikkita tugunga ajratadi va keyin har bir tugun hech qanday bo'linib bo'lmaguncha rekursiv bo'linadi. Har bir tugun faqat misollar to'plamini o'z ichiga oladi. Ushbu strategiyaning tartibli yondashuvga moslashuvida keltirilgan va rpartScore deb ataladi. Mualliflar ikkita bo'linish funktsiyasini taklif qiladilar, ular umumiylashtirilgan Gini nopoklik funktsiyasi va noto'g'ri tasniflash narxiga asoslangan bo'lib, ular juftlik toifalari o'rtasidagi o'xshashlik sifatida talqin qilinishi mumkin.𝑌. Ikki xarajat funktsiyasi (𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡) mavjud chiziqli (belgilangan𝑎𝑏𝑠) va kvadratik (belgilangan𝑞𝑢𝑎𝑑). Mualliflar, shuningdek, ikki xil kesish tartibini taklif qilishadi (𝑃𝑟𝑢𝑛𝑒) optimal daraxtni olish uchun. Birinchi taklif chaqirildi𝑚𝑟, noto'g'ri tasniflarning umumiy soniga asoslanadi, ikkinchisi esa chaqiriladi𝑚𝑐, noto'g'ri tasniflashning umumiy qiymatiga asoslanadi. Minimal bo'linish hajmi (𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡_𝑠𝑖𝑧𝑒𝑚𝑖𝑛) ajratish harakatini amalga oshirish uchun tugunda mavjud bo'lishi kerak bo'lgan kuzatishlarning minimal sonini ko'rsatadi. Shuning uchun giperparametrlar𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡,𝑢𝑛𝑒va𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡_𝑠𝑖𝑧𝑒𝑚𝑖𝑛.
Ordinal Forests (OF) - tasodifiy o'rmonga asoslangan bashorat qilish usuli bo'lib, kuzatilgan tartib o'zgaruvchiga asoslangan kuzatilmagan yashirin o'zgaruvchi modelini nazarda tutadi. Javob o'zgaruvchisi javob darajalariga ball qo'yish orqali metrik shkalaga aylantiriladi. OF g'oyasi - tartibli javob belgilari o'rniga optimal ball qiymatlarini topish va regressiya o'rmonini qurish. Ushbu yondashuvda sozlash uchun giperparametrlar mavjud#𝑆𝑒𝑡𝑠,#𝑇𝑠𝑒𝑡𝑠va#𝑇𝑜𝑝𝑡.#𝑆𝑒𝑡𝑠optimal qiymatni qidirishda ko'rib chiqilgan ballar to'plamining populyatsiyasini anglatadi,#𝑇𝑠𝑒𝑡𝑠har bir sinab ko'rilgan ball hisoblangan daraxtlar soni va#𝑇𝑜𝑝𝑡optimal ball qiymatlari yordamida yakuniy modelni qurish uchun daraxtlar sonini bildiradi.
|
| |