ভিডিওর নির্দিষ্ট অংশটি (০১:১৯:২২ থেকে ০১:২৯:১৩) লজিস্টিক রিগ্রেশনের থিওরি এবং এটি কীভাবে কোডের মাধ্যমে কাজ করে তা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে। নিচে সহজ বাংলায় এর সারসংক্ষেপ দেওয়া হলো:
Introduction
লজিস্টিক রিগ্রেশন (Logistic Regression) হলো মেশিন লার্নিংয়ের একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি যা মূলত 'ক্লাসিফিকেশন' বা শ্রেণিবিভাগের কাজে ব্যবহৃত হয়। যেমন: কোনো ইমেইল স্প্যাম কি না, অথবা কোনো টিউমার ম্যালিগন্যান্ট নাকি বিনাইন—এই ধরণের "হ্যাঁ/না" টাইপ প্রশ্নের উত্তর পেতে এটি দারুণ কার্যকর। সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন যেখানে সরাসরি সংখ্যা প্রেডিক্ট করে, লজিস্টিক রিগ্রেশন সেখানে সম্ভাবনা (Probability) বের করে।
লজিস্টিক রিগ্রেশনের থিওরি (Theory of Logistic Regression)
লজিস্টিক রিগ্রেশন বুঝতে হলে আমাদের প্রথমে সিগময়েড ফাংশন (Sigmoid Function) সম্পর্কে জানতে হবে।
[০১:১৯:২২] reference: https://youtu.be/i_LwzRVP7bg?t=4762
সহজ ব্যাখ্যা: লিনিয়ার রিগ্রেশনে আমরা একটি সরল রেখা (Straight line) পাই যা যেকোনো মান (যেমন -∞ থেকে +∞) হতে পারে। কিন্তু ক্লাসিফিকেশনের ক্ষেত্রে আমাদের মান দরকার ০ থেকে ১ এর মধ্যে। সিগময়েড ফাংশন যেকোনো সংখ্যাকে ০ এবং ১ এর মধ্যে নিয়ে আসে। এর গ্রাফ দেখতে অনেকটা ইংরেজি 'S' অক্ষরের মতো।
- থ্রেশহোল্ড (Threshold): সাধারণত আমরা ০.৫ কে একটি সীমানা বা থ্রেশহোল্ড ধরি। যদি আউটপুট ০.৫ এর বেশি হয়, তবে আমরা তাকে ১ (বা True) ধরি, আর কম হলে ০ (বা False) ধরি।
কোডের মাধ্যমে বাস্তবায়ন (Implementation with Code)
ভিডিওতে লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি তৈরি করার জন্য বিখ্যাত লাইব্রেরি scikit-learn ব্যবহার করা হয়েছে।
[০১:২৪:৪৫] reference: https://youtu.be/i_LwzRVP7bg?t=5085
কোড স্নিপেট:
Python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report
# মডেল তৈরি করা
lg_model = LogisticRegression()
# মডেলকে ট্রেনিং ডেটা দিয়ে শেখানো
lg_model.fit(X_train, y_train)
# নতুন ডেটা দিয়ে প্রেডিকশন করা
y_pred = lg_model.predict(X_test)
# রেজাল্ট চেক করা
print(classification_report(y_test, y_pred))
কোড ব্যাখ্যা: ১. LogisticRegression(): এটি দিয়ে আমরা আমাদের লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি তৈরি করি। ২. fit(X_train, y_train): এই ধাপটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। এখানে আমরা আমাদের ডেটাসেট মডেলকে দেই যাতে সে প্যাটার্ন বুঝতে পারে। ৩. predict(X_test): শেখা শেষ হলে, মডেলকে নতুন অজানা ডেটা দেওয়া হয় প্রেডিক্ট করার জন্য। ৪. classification_report: এটি আমাদের জানায় মডেলটি কতটা নির্ভুলভাবে (Accuracy) কাজ করছে।
কঠিন শব্দগুলোর সহজ ব্যাখ্যা
-
Classification (ক্লাসিফিকেশন): ডেটাকে আলাদা আলাদা গ্রুপে ভাগ করা (যেমন: বিড়াল না কুকুর)।
-
Sigmoid Function (সিগময়েড ফাংশন): একটি গাণিতিক ফর্মুলা যা বড় ছোট সব সংখ্যাকে ০ থেকে ১ এর মাঝে ছোট করে ফেলে।
-
Feature (ফিচার): যে তথ্যের উপর ভিত্তি করে আমরা প্রেডিক্ট করি। যেমন: বাড়ির দাম বের করতে 'রুম সংখ্যা' একটি ফিচার।
বিশ্লেষণ ও আমার মতামত
কন্টেন্ট ক্রিয়েটর এখানে খুব সুন্দরভাবে বুঝিয়েছেন যে, লজিস্টিক রিগ্রেশন আসলে একটি লিনিয়ার মডেল হওয়া সত্ত্বেও কীভাবে ক্লাসিফিকেশনের কাজ করে।
বাস্তবতা ও সম্ভাবনা: বর্তমানে ডিপ লার্নিং বা জটিল অ্যালগরিদম থাকলেও, ডাটা সায়েন্টিস্টরা প্রথমে লজিস্টিক রিগ্রেশন দিয়ে কাজ শুরু করতে পছন্দ করেন কারণ এটি খুব দ্রুত কাজ করে এবং এর ফলাফল বোঝা সহজ।
বিকল্প ও পরামর্শ:
-
যদি আপনার ডেটা অনেক বেশি জটিল এবং নন-লিনিয়ার (সোজাভাবে সম্পর্কিত নয়) হয়, তবে Random Forest বা SVM ভালো কাজ করতে পারে।
-
শুরুতে শেখার জন্য এটি সেরা। তবে বাস্তব প্রজেক্টে ডেটা 'স্কেলিং' (Scaling) করে নিলে লজিস্টিক রিগ্রেশন আরও ভালো রেজাল্ট দেয়।
[
Machine Learning for Everybody – Full Course
freeCodeCamp.org · 9.4M views
](http://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg)
মন্তব্যসমূহ
একটি মন্তব্য পোস্ট করুন
আপনার সমস্যাটি কমেন্ট করে আমাদের জানান :-d