BELGILARNI TANLASH VA OPTIMALLASHTIRISH USULLARI

Аннотация

Ushbu maqolada mashinaviy o‘rganish va sun’iy intellektda ishlatiladigan belgilarni tanlash va optimallashtirish usullari tahlil qilinadi. Belgilarni tanlash modeli samaradorligini oshirish, hisoblash xarajatlarini kamaytirish va haddan tashqari moslashuv (overfitting) muammosini bartaraf etishga yordam beradi. Maqolada filtr, o‘rganishga asoslangan va ansambl usullari ko‘rib chiqiladi hamda ularning samaradorligi real ma’lumotlar asosida baholanadi. Belgilarni tanlash jarayoni mashinaviy o‘rganish algoritmlarining natijalariga katta ta’sir ko‘rsatadi. Agar noto‘g‘ri belgilar tanlansa, model noto‘g‘ri qarorlar qabul qilishi mumkin. Shu sababli, belgilarni samarali tanlash va optimallashtirish tadqiqotning asosiy yo‘nalishlaridan biridir. Zamonaviy algoritmlar belgilarni avtomatik tanlash usullaridan foydalanishga imkon beradi. Ushbu tadqiqotda turli usullar qiyosiy tahlil qilinadi. Kalit so‘zlar: belgilarni tanlash, optimallashtirish, filtr usullari, ansambl usullari, haddan tashqari moslashuv. Kirish. Mashinaviy o‘rganish tizimlarining samaradorligi ma’lumotlar sifatiga bog‘liq. Ma’lumotlarning ortiqcha yoki kerakli bo‘lmagan belgilar bilan ta’minlanganligi algoritmning ishlashini sustlashtirishi va natijalarni noto‘g‘ri talqin qilishga olib kelishi mumkin. Shu sababli, belgilarni tanlash va optimallashtirish muhim hisoblanadi. Ushbu maqolada asosiy belgilarni tanlash usullari, ularning afzalliklari va kamchiliklari ko‘rib chiqiladi. Ko‘pgina real dunyo muammolari murakkab va ko‘p o‘lchamli ma’lumotlar bilan bog‘liq. Belgilarni kamaytirish hisoblash xarajatlarini kamaytiradi va modelning ishlash samaradorligini oshiradi. Tanlangan belgilar modelning tushunarli bo‘lishiga ham yordam beradi. Shu bois, belgilarni optimallashtirish va saralash algoritmlari tadqiqotchilar uchun dolzarb masalalardan biri hisoblanadi. Belgilarni Tanlash Usullari Filtr usullari. Filtr usullari statistik o‘lchovlar yordamida belgilarni tanlaydi va model qurish jarayonidan mustaqil ishlaydi. Eng keng tarqalgan filtr usullari quyidagilardir:  Mutual Information (MI) – belgilar va natijaviy o‘zgaruvchi o‘rtasidagi bog‘liqlikni o‘lchaydi. Ushbu usul o‘zgaruvchilar orasidagi axborot oqimini hisoblash orqali eng muhim belgilarni ajratadi.  Chi-kvadrat testi – diskret belgilar orasidagi bog‘liqlikni aniqlash uchun ishlatiladi. Ushbu test turli sinflar bo‘yicha belgilarning statistik ta’sirini aniqlashga yordam beradi.  ANOVA F-test – uzluksiz va diskret o‘zgaruvchilar orasidagi bog‘liqlikni tahlil qilishga yordam beradi. Ushbu test ma’lumotlarning farqliligini baholash uchun ishlatiladi.  Information Gain – ma’lumotlarning qanchalik muhimligini aniqlashda qo‘llaniladi. U ma’lumotlar entropiyasini tahlil qilib, eng muhim belgilarni tanlash imkonini beradi.  Variance Threshold – o‘zgaruvchanlik darajasi past bo‘lgan belgilarni chiqarib tashlaydi. Ushbu usul faqat yuqori dispersiyali belgilarni qoldirish orqali ma’lumotlarni tozalaydi. 51 RAQAMLI DUNYO: MATEMATIK VA INFORMATIK 2025 -Yil YONDASHUVLAR 13-Fevral Respublika ilmiy-uslubiy konferensiyasi  Correlation Coefficient – belgilar o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqlik darajasini o‘lchaydi. Agar ikki belgi bir-biriga juda bog‘liq bo‘lsa, ulardan biri chiqarib tashlanishi mumkin.  Fisher Score – sinflar o‘rtasidagi ajratish qobiliyatini baholash uchun ishlatiladi. Ushbu usul belgilarni sinflarga ta’sir qilishiga qarab baholaydi. O‘rganishga asoslangan usullar. Bu usullar belgilarni model qurish jarayonida tanlaydi. Ular quyidagilarni o‘z ichiga oladi:  Recursive Feature Elimination (RFE) – model muhim deb topgan belgilarni qoldirib, unchalik ahamiyatli bo‘lmaganlarini chiqarib tashlaydi. Ushbu usul rekursiv ravishda belgilarni olib tashlash orqali eng muhimlarini aniqlaydi.  Lasso Regression – ortiqcha belgilarni yo‘q qilish uchun L1 regulizatsiyadan foydalanadi. Bu usul belgilarni nolga tushirish orqali ularni tanlab olishni osonlashtiradi.  Elastic Net – L1 va L2 regulizatsiyani birlashtirib ishlaydi. Ushbu usul yuqori bog‘liqlikdagi belgilarni yaxshiroq boshqarish imkonini beradi.  Tree-based feature selection – qaror daraxtlaridan foydalanib belgilarni tanlaydi. Ushbu yondashuv daraxt modelining ichki tuzilishiga asoslanib, muhim belgilarni ajratib oladi.  Stepwise selection – orqaga va oldinga qadam usullari orqali optimal belgilar to‘plamini tanlaydi. Modelning umumiy samaradorligini yaxshilash uchun dinamik tanlash ishlatiladi.  Feature Importance via Gradient Boosting – Gradient Boosting usuli yordamida muhim belgilarni saralaydi. Ushbu yondashuv modelning turli iteratsiyalarida belgilar muhimligini tahlil qiladi.  Wrapper Methods – model natijalariga asoslangan holda optimal belgilarni tanlash usullarini qo‘llaydi. Ushbu usullar maxsus qidiruv algoritmlari orqali eng yaxshi natijani ta’minlaydi. Munozara. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, belgilarni tanlash usullari model natijalariga sezilarli ta’sir qiladi. Filtr usullari tezkor natija beradi, lekin ularning aniqligi