A Képzés Helye Szerinti Részleges Hasonulás

  A Képzés Helye Szerinti Részleges
Hasonulás (angolul Partial Similarity based on Training Set, PS-TS) egy olyan
gépi tanulási módszer, amelyet azért fejlesztettek ki, hogy jobban megértsük
és használjuk az adatok közötti hasonlóságokat. A módszer lényege, hogy a
tanítóhalmazban található minták alapján próbálja meghatározni az új minta és
a tanítóhalmazban lévő minták közötti részleges hasonlóságot. Az első lépés
az, hogy definiálnunk kell egy olyan függvényt vagy metrikát, amely
segítségével meg tudjuk határozni a részleges hasonlóságot. Ez lehet például
a koszinusz hasonlóság vagy a Jaccard index. A második lépésben kiválasztjuk
azt a mintát a tanítóhalmazból, amelyik a legjobban hasonlít az új mintánkhoz
a definiált metrika alapján. Ezt követően figyelembe vesszük azt is, hogy
mennyire fontos az adott tulajdonság a végeredmény szempontjából. Végül a
gépi tanulási algoritmus segítségével megtanítjuk a modellt az új minta és a
legközelebbi tanítóminta közötti részleges hasonlóságokra. Ezáltal
lehetőségünk van arra, hogy pontosabb és jobb döntéseket hozzunk az adatok
elemzésekor. Összességében elmondható, hogy a PS-TS módszer egy hatékony
eszköz lehet a gépi tanulás területén, amely segítségével könnyebben
megérthetjük és kihasználhatjuk az adatok közötti részleges hasonlóságokat. A
helyesen alkalmazott PS-TS módszerrel nagyobb pontossággal tudunk modellezni
és prediktálni különböző adathalmazokat.