‫حسنا.
‫لذلك وجدنا نموذج انحدار لوجستي يعمل بشكل جيد ، لكننا ذهبنا وأظهرنا ذلك لرئيسنا ، ثم قالت
‫إنه يتعين علينا إيجاد مجموعة كاملة من الأشياء مثل ضبط المعلمات ، وأهمية الميزة ، والارتباك
‫، والمصفوفة ، والتحقق من الصحة.
‫وقد تبدو هذه الأشياء من صنع شخص ليس عالم بيانات ناشئًا أو مهندس تعلم آلي مثلك ، ولكن
‫كونك مهندس التعلم الآلي الناشئ وعالم البيانات كما أنت ، فأنت تعلم أن علماء
‫البيانات يصنعون الكلمات طوال الوقت.
‫والشيء الجيد هو أن هذه ليست مكونة.
‫هذه أشياء يمكننا أن نجدها بالفعل.
‫والآن لدينا نموذج أساسي.
‫ونحن نعلم أن التنبؤات الأولى للنموذج ليست دائمًا ما يجب أن نبني عليه خطواتنا التالية.
‫ماذا علينا ان نفعل؟
‫إذا ذكرنا أنفسنا بمقاييس التصنيف ومقاييس الانحدار ، فنحن لسنا قلقين بشأن الانحدار ، أليس
‫كذلك؟
‫لأننا نعمل على مشكلة تصنيف.
‫لقد استخدمنا الدقة الافتراضية.
‫ثم هناك دقة ، وهناك استدعاء ، وهناك F1 ، وكلها جزء من الأشياء التي سألنا
‫عنها الرئيس عندما نذهب إلى مصفوفة الارتباك.
‫تمام.
‫ربما يجب أن نصنع واحدًا منهم لأننا نعمل على مشكلة التصنيف.
‫ثم لدينا تقرير تصنيف يحتوي على مجموعة من المعلومات هنا مثل الاستدعاء الدقيق
‫ودعم درجة واحدة ، والدقة ، ومتوسط الماكرو ، بعيدًا.
‫ومن ثم لدينا ضبط المعلمات الفائق.
‫لقد غطينا الأمور من قبل ، لكن لدينا الكثير من الخطوات.
‫لذا علينا أولاً أن نضع ما سنقوم بمعالجته.
‫لنلق نظرة على ما يلي لأننا جزء من المرحلة التجريبية.
‫هذا ما سنعمل من أجله.
‫سنأخذ نماذجنا التي لدينا.
‫هذه هي نماذجنا الأساسية هنا ، وسنقوم بتجربتها بشكل أكبر ، لنرى ما إذا كان بإمكاننا
‫تحسينها ونرى أن الانحدار اللوجستي يؤدي بشكل أفضل على الدقة ، أو يمكن لنسخة مضبوطة أو مضبوطة بشكل مفرط من الغابة
‫العشوائية التغلب عليها خارج؟
‫أو ربما يمكن تحسين Knm؟
‫من تعرف؟
‫دعنا نكتب قائمة.
‫لنلقِ نظرة على معلمة hypo التالية.
‫ضبط.
‫الميزة مهمة.
‫الارتباك مصفوفة.
‫عبر المصادقة.
‫دقة.
‫أذكر ما إذا كان تصنيف إحدى المدارس يبلغ عن منطقة منحنى وردية أسفل المنحنى.
‫لذلك كما رأينا في قسم تعلم المقبس ، هذه بعض الأشياء التي يجب الانتباه
‫إليها عند العمل على نموذج تصنيف.
‫يعد هذان العنصران هنا في الواقع جزءًا من أي نموذج للتعلم الآلي تقريبًا ستعمل عليه
‫، لكنهما خاصان بالتصنيف.
‫لقد رأينا الفرق بين الانحدار ومصفوفة التصنيف ، ولكن نظرًا لأننا نركز على
‫مشكلة التصنيف ، سواء كان شخص ما مصابًا بأمراض القلب أم لا بناءً على معاييره
‫الصحية ، فسوف نركز على النظر إليها.
‫لذا.
‫دعنا نقفز إليه.
‫لذا فإن أول شيء هو أولاً ، لماذا لا نحاول الضبط المفرط للمعامل والتحقق المتقاطع ونتذكر ما
‫هو الضبط المفرط للمعامل؟
‫حسنًا ، لطهي طبقك المفضل ، فأنت تعلم أنه يجب ضبط الفرن على 180 درجة وتشغيل الشواية.
‫ولكن عندما يقوم زميلك في الغرفة بطهي طبقهم المفضل ، فإنهم يضبطون الفرن على 200 درجة ويستخدمون وضع
‫قوة المروحة.
‫نفس الفرن ، إعدادات مختلفة ، نتائج مختلفة.
‫هذا هو نفسه بالنسبة لخوارزميات التعلم الآلي.
‫يمكنك استخدام نفس الخوارزميات ولكن تغيير الإعدادات أ. ك. معلمات مفرطة والحصول على نتائج مختلفة.
‫لكن تمامًا مثل رفع الفرن عالياً جدًا.
‫إذا قمت بذلك من أجل خوارزميات التعلم الآلي ، فأنت تقوم بتعديل الإعدادات كثيرًا ،
‫ويمكنك تغيير الإعدادات وتعمل بشكل جيد أو بشكل جيد بحيث تتناسب معها.
‫لذلك نحن هنا حقًا.
‫ما نقوم به هو البحث عن نموذج Goldilocks ، الذي يعمل بشكل جيد في مجموعة البيانات الخاصة بنا
‫ولكنه يعمل أيضًا بشكل جيد في الأمثلة غير المرئية.
‫هل يجب علينا تغيير مصنف الجيران من نوع K؟
‫همم.
‫نعم ، يمكننا فعل ذلك.
‫على الرغم من أننا قلنا وداعًا لمصنف K و N ، فقد نرى فقط كيف يمكنك ضبطه؟
‫وإذا كنت تتساءل من أين سأبدأ إذا كنت أحاول الاقتراب من هذا ، فهذا ما سأبدأ
‫به.
‫كيفية ضبط نموذج مصنف جيران K.
‫نذهب هنا في ضبط معلمة العمق لاختيار نموذج knm والضبط والتقييم وجاءنا أقرب الجيران.
‫لذا إذا قرأناها ، فربما نجد بعض المعلومات التي سنقوم بتغطيتها
‫هنا.
‫لذلك دعونا نبدأ.
‫دعونا نجعل عنوانا قليلا هنا.
‫سنذهب هنا.
‫هايبر.
‫ضبط المعلمة.
‫دعونا نتخبط و.
‫دعنا نذهب إلى قائمة درجات التدريب وقائمة فارغة.
‫لذا درجات التدريب ثم قائمة درجات الاختبار.
‫قائمة فارغة.
‫لأن ما نريد القيام به هو مقارنة إصدارات مختلفة من نفس النموذج ، لذلك نموذج
‫بإعدادات مختلفة ومقارنة درجاتهم على مجموعتي بيانات مختلفتين.
‫بالنظر إلى ما نظرنا إليه من قبل ، إذا أردنا قراءته مرة أخرى ، يمكنك القيام بذلك باستخدام أي
‫نموذج للتعلم الآلي تقريبًا أو أي نموذج للتعلم الآلي.
‫هذا جزء من البحث.
‫هذا جزء من التجربة.
‫تتمثل خطوة العديد من مشكلات التعلم الآلي في البحث عن أشياء مثل هذه ، ثم قراءة ما يمكنك العثور
‫عليه وإعادته إلى سيناريو مثل ما نقوم به هنا.
‫لكن دعنا نتظاهر بأننا مررنا بذلك.
‫لذلك سنقوم بإنشاء قائمة بالقيم المختلفة
‫للجيران الآن Y والجيران لأنه كما قلت من قبل ، عندما قمنا بقراءتنا ، وجدنا أنه إذا أصبحنا نظيفين
‫، فيمكننا ذلك.
‫تمام.
‫مصنف الجيران.
‫نحن نرى.
‫لكن الجيران هو أحد المعايير.
‫يمكننا أن نرى ذلك من خلال قراءة توثيق القرض النفسي أيضًا.
‫وبالتالي ، يتم استخدام عدد الجيران افتراضيًا لطلبات بحث عن القنب.
‫في بحثنا حول كيفية ضبط نموذج العلبة ، وجدنا أنه يمكننا ضبط عدد الجيران.
‫وإذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول هذا الموضوع ، يمكنك التحقق من الوثائق.
‫يمكنك قراءتها هنا.
‫لذلك هذا ما سنفعله.
‫سنقوم بإنشاء قائمة بالقيم المختلفة.
‫إذن ، الافتراضي هنا هو خمسة.
‫لذلك ربما ما يمكننا فعله هو تجربة قيم مختلفة من 1 إلى 20 أو شيء من هذا القبيل.
‫لنرى هنا ، الجيران يساوي النطاق من 1 إلى 21 ، واحد ، اثنان ، أربعة.
‫وبعد ذلك سنقوم بالإعداد.
‫مثال K و N ، لذلك ربما يكون K و n يساويان.
‫ما هذا؟
‫K أنت تعرف هذا المصنف k الجيران جميل.
‫وبعد ذلك قد نمر في حلقة.
‫نحن بحاجة إلى المرور عبر الجيران والمختلفين.
‫وهو الآس الذي صنعناه هنا لأني في الجيران أفكر بصوت عالٍ هنا سنذهب k و dot set params.
‫تذكر أنه يمكنك ضبط معلمات نموذج التعلم الآلي في الإعصار باستخدام معلمات مجموعة النقاط تساوي الذكاء الاصطناعي
‫لأن الذكاء الاصطناعي سيتكرر عبر هذا النطاق هنا.
‫رائع.
‫وبعد ذلك سنلائم الخوارزمية.
‫ما نحاول القيام به هنا هو تحسين هذه النتيجة الأساسية.
‫هذا هو الإعداد الافتراضي وهو خمسة.
‫ولذا سنقوم بتجربة 20 نسخة مختلفة ، من 1 إلى 20 لنرى ما إذا كانت أفضل.
‫هذا لم يفعل شيئًا.
‫لقد أضربت عن طريق الخطأ مفتاح التحويل وأطلق سعيدًا.
‫كما تعلمون ، أصابعي ليست سوى مجرد الافتراضي للتبديل والدخول وقتما يريدون.
‫الآن نريد تحديث قائمة نتائج التدريب.
‫لذلك سنذهب للتدريب.
‫نريد القطارات هنا.
‫عشرات القطار إلحاق.
‫الآن نريد.
‫كيف يمكن أن يسجل مثيل في قطار X؟
‫قطار ص.
‫رائع.
‫وبعد ذلك نريد تحديث قائمة درجات الاختبار.
‫ماذا تفعل درجات هذا الاختبار إلحاق K والنتيجة.
‫وربما يمكنك تخمين أن هذا سيكون في مجموعة الاختبار.
‫نقاط مكافأة جميلة إذا فعلت ذلك.
‫الآن ، ما سيفعله هذا هو مجرد المرور عبر هذا النطاق من 1 إلى 20 ثم
‫إنشاء 20 نموذجًا مختلفًا من K و N وإلحاق نتائجهم بـ LIS.
‫لذلك دعونا نتحقق من هذه القوائم.
‫حاول والنتائج تتحول إلى درجات رائعة ثم انتقل إلى درجات الاختبار.
‫عفوا.
‫خطأ مطبعي.
‫تمام.
‫الآن لدينا 20 مدرسة مختلفة أو نحو ذلك ، ولكن ربما يكون من الأفضل تصور هذه المدارس.
‫دعونا نرى كيف سنفعل ذلك.
‫دعنا نذهب plt dot plot.
‫نحن جيران.
‫وسنذهب إلى نتائج القطار ثم ننتقل إلى التصنيف يساوي نتيجة القطار.
‫بكل تأكيد نعم.
‫بالإضافة إلى أنه سيضيف قطعة أرض أخرى.
‫الجيران.
‫درجات الاختبار.
‫التسمية تعادل درجة الاختبار.
‫رائع.
‫ثم نريد أن نذهب plt.
‫في الواقع ، دعنا نرى فقط كيف يبدو هذا.
‫علامة X.
‫سنذهب إلى عدد الجيران لأن هذا هو الموجود على x.
‫أنا أقوم بتهجئة الجيران بالطريقة الأسترالية هنا مع u هناك.
‫أو ربما ليست أسترالية.
‫ربما يكون مجرد إصدار مختلف.
‫لكن الجيران في الخط النفسي يتم تهجئتهم بدون u.
‫إذن هذه هي علامة x ، ثم تسمية plt dot y ستكون هي الدرجات.
‫إذن هذا هو x y.
‫لذلك ستكون هذه نتيجة نموذج.
‫ثم نريد أسطورة نقطية وسنرى ما سيحدث.
‫في الواقع ، ربما.
‫معلومة صغيرة هنا ، ماكس.
‫إذا كان الأمر كذلك ، يمكن أن يسجل الحد الأقصى على بيانات الاختبار.
‫نحن ذاهبون ، ماكس.
‫درجات الاختبار ، ستكون الدقة.
‫لذلك نريد ضرب 100. 2 F أغلق الأقواس ثم أغلق السلسلة.
‫التي يجب أن تعمل.
‫رائع.
‫تمام.
‫لذلك يمكننا أن نرى هنا أننا نولي اهتمامًا كبيرًا لدرجة الاختبار هذه هنا حتى نحصل
‫على أعلى قيمة هنا.
‫يبلغ من العمر حوالي 11 عامًا مقابل أربعة جيران من الدرجة الأولى.
‫إذا نظرنا إلى الرسم البياني ، في الواقع ، هذا.
‫دعونا نعدل x عشرة هذه حتى نتمكن من معرفة مكانها بالفعل.
‫X Text MP تتراوح من 1 إلى 21 مسافة واحدة.
‫إذن ما سيفعله هذا هو إظهار قائمة بمدى من 1 إلى 21 من الفضاء واحد.
‫وهو بالضبط نفس ما نستخدمه هنا.
‫لذلك تتراوح سيارات الجيران من 1 إلى 21.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫ونعم ، كان افتراضنا قبل أن نعدل علامات X ، وهي هذه العلامات الصغيرة هنا
‫فقط ، أن قيمة K أو N أو القيمة المجاورة 11 تعطي أفضل درجة في مجموعة بيانات الاختبار الخاصة بنا.
‫لذا إذا أتينا إلى هنا ، فإن الافتراضي الذي نتذكره هو خمسة.
‫لذلك قمنا للتو ببعض الضبط الفائق للمعلمات وتمكنا من تحسين نتائج المصنفات و K الخاصة بنا في
‫مجموعة بيانات الاختبار عن طريق تغييرها من المعلمة الافتراضية الخمسة والجيران NW.
‫لذلك نحن نقوم بضبط المعلمات الفائق هنا.
‫قم بتغيير ذلك إلى 11 ونحصل على 75. 41 مقابل النتيجة الأولية ، والتي تعود هنا بنسبة 68٪.
‫همم.
‫حسنًا ، حتى ذلك الحين ، حتى بعد تحسينه إلى 75 أو أيًا كان ما كان عليه ، فإنه لا يزال أقل بكثير من الانحدار
‫اللوجستي والغابة العشوائية.
‫لذلك أعتقد أن هذا قد وضع المسمار في نعش نموذج K و N الخاص بنا.
‫هل هذا لأنه حتى مع الضبط المفرط للمعامل ، ما زال لم يصل إلى الدرجات التي حصلنا عليها مع الانحدار
‫اللوجستي أو الغابة العشوائية؟
‫وبسبب هذا ، سنقوم بإهمال K وهذا جزء من تجربتنا ، وجزء كبير من التجربة
‫في التعلم الآلي.
‫تتمثل الخطوة السادسة في استعراض نماذج مختلفة للتعلم الآلي وتحديد أيها يعمل وأيها لا يعمل.
‫لذلك ما نحاول القيام به هنا هو في أسرع وقت ممكن ، العمل من خلال تجارب صغيرة مختلفة
‫مثل ما قمنا به للتو ، وضبط N ورؤية النموذج الأفضل أداءً على بياناتنا.
‫لذا ما قد نحاول القيام به هو أننا قمنا بتحريك Kanon يدويًا كما كتبنا حلقة for الصغيرة هذه هنا.
‫كان ذلك مملاً بعض الشيء ، أليس كذلك؟
‫لذلك كان عليك القيام بذلك لكل نموذج تعلم آلي.
‫قد تواجه بعض المشاكل.
‫كان الأمر جيدًا هنا لأن لدينا نغمة معلمة واحدة ، ولكن إذا كان لديك المزيد من المعلمات ، فستكون
‫كتابة حلقات for هذه غير فعالة للغاية.
‫إذن ما قد نفعله بعد ذلك ، سترى كيف يمكننا أن نتخبط ، والانحدار اللوجستي ومصنف الغابة العشوائي باستخدام
‫سيرة ذاتية البحث العشوائية ، والتي تعني التحقق المتقاطع.
‫لذا فبدلاً من الاضطرار إلى محاولة ضبط نوع مختلف من المعلمات يدويًا عن طريق البحث العشوائي
‫اليدوي ، وهو ما رأيناه في قسم السطر الثاني ، سنقوم بتجربة عدد من المجموعات المختلفة
‫من المعلمات الفائقة بالنسبة لنا وتقييم أي منها هو الأفضل ثم احفظها لنا.
‫هذا ما سنلقي نظرة على الفيديو التالي.