‫Oké, dus we vonden een logistisch regressiemodel dat redelijk goed presteert, maar we gingen dat aan onze
‫baas laten zien en toen zei ze dat we een hele reeks dingen moesten
‫vinden, zoals zweven, afstemmen, functiebelang, verwarring, matrix cross- geldigmaking.
‫En deze dingen kunnen verzonnen klinken voor iemand die geen beginnende datawetenschapper of machine learning-ingenieur is
‫zoals jij.
‫Maar als Bonning machine learning engineer en datawetenschapper die je bent, weet je dat datawetenschappers
‫de hele tijd woorden verzinnen.
‫En het mooie is dat deze niet verzonnen zijn.
‫Dit zijn dingen die we echt kunnen vinden.
‫Dus nu hebben we.
‫Een basismodel.
‫En we weten dat de eerste voorspellingen van een model niet altijd zijn waarop we onze volgende stappen moeten baseren, wat moeten we doen?
‫Als we onszelf herinneren aan de classificatiestatistieken en regressiestatistieken, maken we ons geen zorgen over regressie,
‫toch, omdat we met een classificatieprobleem werken.
‫We hebben de standaardnauwkeurigheid gebruikt en dan is er nog precisie.
‫Er is recall F1, die allemaal deel uitmaken van de dingen die de baas ons vroeg toen we een
‫verwarringsmatrix kregen.
‫Oké, we zouden er waarschijnlijk een van moeten maken omdat we aan een classificatieprobleem werken.
‫Toen kregen we een classificatierapport met een heleboel informatie hier, zoals
‫precisieherinnering, F1-score, ondersteuning, nauwkeurigheid, macrogemiddelde, ver weg.
‫En dan hebben we hyperparameterafstemming die we eerder hebben behandeld, maar we hebben veel stappen.
‫Dus eerst moeten we opschrijven wat we gaan aanpakken.
‫Laten we naar het volgende kijken omdat we deel uitmaken van deze experimentele fase.
‫Dat is waar we naartoe gaan werken.
‫We nemen onze modellen die we hebben.
‫Dit zijn onze basismodellen hier en we gaan er verder mee experimenteren, kijken of
‫we ze kunnen verbeteren en zien of logistische regressie presteert op basis van nauwkeurigheid of kan een afgestemde of hyperparameter-afgestemde
‫versie van een willekeurig bos het verslaan?
‫Of misschien kan Kangnam verbeteren?
‫Wie weet?
‫Laten we een lijst opschrijven.
‫Laten we eens kijken naar de volgende hyperparameterafstemming.
‫Belang van de functie.
‫Verwarring, matrix.
‫Kruisvalidatie.
‫Precisie.
‫Herinner als één schoolclassificatierapport.
‫Ah, ik zie Curve-gebied.
‫Van de bocht.
‫Zoals we zagen in de cycloonsectie, zijn dit enkele van de dingen waar je op moet
‫letten als je aan een classificatiemodel werkt.
‫Deze twee hier maken eigenlijk deel uit van bijna elk machine learning-model waaraan u gaat werken.
‫Maar deze zijn specifiek voor classificatie.
‫We hebben het verschil gezien tussen regressie- en classificatiestatistieken, maar omdat we ons concentreren op
‫het classificatieprobleem, of iemand nu wel of niet een hartaandoening heeft op basis van
‫hun gezondheidsparameters, zullen we ons hierop concentreren.
‫Dus.
‫Laten we erin springen, dus het eerste is, waarom proberen we niet hyperparameterafstemming en kruisvalidatie en
‫onthouden we welk type parameterafstemming?
‫Nou, om je favoriete gerecht te bereiden, weet je, dat zet de oven op honderdtachtig graden en zet
‫de grill aan.
‫Wanneer je huisgenoot zijn favoriete gerecht kookt, zetten ze de oven op 200 graden en gebruiken
‫ze de heteluchtmodus, dezelfde oven, verschillende instellingen, verschillende resultaten.
‫Dit is hetzelfde voor machine learning-algoritmen.
‫U kunt dezelfde algoritmen gebruiken, maar de instellingen wijzigen, a. k. A. hyper parameters en krijg verschillende
‫resultaten.
‫Maar net zoals je de oven te hoog zet, als je dat doet voor machine learning-algoritmen, pas je
‫de instellingen te veel aan, kun je de instellingen veranderen en het werkt goed of zo goed dat het te groot wordt.
‫Dus we zijn er echt.
‫We gaan op zoek naar het Goudlokje-model, een model dat het goed doet in
‫onze dataset, maar ook goed presteert op ongeziene voorbeelden.
‫Moeten we chernick buren classifier?
‫Hm.
‫Ja, dat kunnen we misschien doen.
‫Ook al hebben we afscheid genomen van de canyon en classificeren, we zouden eens kunnen kijken hoe je het zou keren.
‫En als je je afvraagt waar ik zou beginnen als ik dit zou proberen te benaderen, dan is dit waar ik mee zou
‫beginnen.
‫Hoe af te stemmen.
‫Oké, classificatiemodel voor buren.
‫We gaan hier dieper in op parameterafstemming voor CNN-modelselectie, training en evaluatie en k naaste
‫buren.
‫Dus als we deze moeten doorlezen, zouden we waarschijnlijk wat informatie vinden die we hier gaan
‫behandelen.
‫Dus laten we beginnen.
‫Laten we hier een kleine kop maken.
‫We gaan, ja.
‫Hypertherm.
‫Afstemming van parameters.
‫Laten we naar CNN gaan.
‫Laten we een lijst met opleidingsscholen nemen, een lege lijst, dus probeer in scholen en dan een lijst met testscores, een
‫lege lijst.
‫Want wat we willen doen, is verschillende versies van hetzelfde model vergelijken, dus
‫modelleren met verschillende instellingen en hun scores en de twee verschillende datasets vergelijken en opzoeken waar we eerder naar hebben gekeken.
‫Om deze opnieuw te lezen, kunt u dit doen met bijna elk machine learning-model of eigenlijk
‫elk machine learning-model.
‫Dit is een onderdeel van het onderzoek.
‫Dit is een deel van de experimenteerstap van leerproblemen met geldmachines. Dit is het opzoeken van dit soort
‫dingen, dan lezen wat je kunt vinden en het terugbrengen naar een scenario zoals wat we hier
‫doen.
‫Maar laten we net doen alsof we dat hebben meegemaakt.
‫Dus we gaan nu een lijst maken
‫met verschillende waarden voor en buren.
‫Waarom?
‫En buren, want zoals ik al eerder zei, toen we onze lezing deden, ontdekten we dat als we Skylink in een.
‫Canibus-classificator, zien we.
‫Die buren is een van de parameters.
‫En we konden dit ook zien door de documentatie van psychische lijn door te lezen.
‫En dus het aantal buren dat standaard wordt gebruikt voor Canibus-query's in ons onderzoek naar communiceren en
‫modelleren, ontdekten we dat we het aantal buren kunnen aanpassen.
‫En als u hier meer over wilt weten, kunt u de documentatie raadplegen.
‫Je kunt het hier lezen.
‫Dus dat gaan we doen.
‫We gaan een lijst met verschillende waarden maken.
‫Dus de standaard hier is vijf.
‫Dus misschien kunnen we verschillende waarden proberen van één tot 20 of iets dergelijks.
‫Dus laten we hier eens kijken.
‫Buren is gelijk aan bereik één tot eenentwintig.
‫Prachtig.
‫En dan gaan we opzetten.
‫Oké, in een geval, dus Amerikaanse N is gelijk aan wat het is, oké, weet je, dit soort dat
‫classificatie mooi was en dan maiko doorlopen.
‫We moeten door verschillende en buren lopen.
‫Dat is onze troef die we hier hebben gemaakt, want ik bedoel, buren die hardop denken hier gaan
‫we kanonpunten instellen.
‫Onthoud dat je de parameters van een machine learning-model kunt aanpassen en de tweede regel met
‫behulp van aparte kamers is gelijk aan I, omdat ik hier door dit bereik ga.
‫Prachtig.
‫En dan gaan we het algoritme aanpassen.
‫Wat we hier proberen te doen, is deze basisscore te verbeteren.
‫Dus dit is met de standaard vijf.
‫En dus gaan we 20 verschillende versies proberen, één tot 20 om te zien of het beter is.
‫Ik heb niets gedaan.
‫Ik druk per ongeluk op shift in trigger happy, weet je, alsof mijn vingers gewoon standaard zijn om in en uit
‫te schakelen wanneer ze maar willen.
‫Nu willen we de lijst met trainingsscores bijwerken.
‫Dus we gaan trainen.
‫We willen treinscores hier.
‫Treinscores, geen appendix.
‫Nu willen we een ingang maken en beginnen met scoren op X trein Y trein.
‫Prachtig.
‫En dan willen we de lijst met testscores bijwerken en dat zullen we doen.
‫Testscores voegen K- en DOT-score toe.
‫En je kunt waarschijnlijk wel raden dat dit op de testset zal zijn.
‫Mooie bonuspunten als je dat deed.
‫Wat dit gaat doen, is gewoon door dit bereik van één tot 20 lopen
‫en dan 20 verschillende kanon-modellen maken en hun scores aan de lijst toevoegen.
‫Dus laten we die lijsten eens bekijken.
‫Treinscores veranderen in prachtig en gaan dan testscores, TypePad.
‫OK, nu hebben we 20 verschillende scholen of zo, maar deze zijn waarschijnlijk het beste te visualiseren.
‫Laten we eens kijken hoe we dat zouden doen.
‫Laten we gaan plotten.
‫We zijn buren.
‫En we gaan scholen trainen en dan gaan we Akos labelen op school.
‫Natuurlijk, ja, de alti zal nog een plot toevoegen, testscores van buren.
‫Label is gelijk aan testscore, prachtig, en we willen zindelijk worden, laten we eens kijken hoe dit eruit ziet.
‫Een label gaat naar het aantal buren want dat staat op de X.
‫Ik spel buren hier op de Australische manier met jij daar.
‫Oh, misschien is het niet Australisch.
‫Misschien is het gewoon een andere versie.
‫Maar buren in een paranormale lijn wordt gespeld zonder jou.
‫Dus dit is de X en dan wordt het T don't Y label de scores.
‫Dit is dus X Y, dus dit wordt de modelscore.
‫En dan willen we een PLG-legende en we zullen zien wat er naar boven komt.
‫Eigenlijk willen we hier een kleinigheidje, Max, als dat zo is, kan maximaal scoren op de testgegevens.
‫We gaan, Max.
‫Testscores, het wordt nauwkeurigheid, dus we willen maal honderd komma twee F..
‫Haakjes sluiten en dan kloostergang, dat moet lukken.
‫Prachtig.
‫Oké, dus we kunnen hier zien dat we hier echt aandacht besteden aan deze testscore, dus we krijgen hier
‫de hoogste waarde.
‫Is rond 11:00 uur voor Fouquet, in de buurt van zijn buren.
‫Dus als we naar de grafiek kijken, is dat eigenlijk zo.
‫Laten we deze X aanpassen zodat we kunnen zien waar hij werkelijk is, X maakt de balans op en regelt één tot 21 ruimte van één.
‫Dus wat dit gaat doen, is gewoon een lijst met bereik van één tot twintig tevoorschijn halen.
‫Een van de ruimte één.
‫Dat is precies hetzelfde als wat we hier gebruiken, dus voertuigen van buren variëren van één tot eenentwintig.
‫Dus laten we dat doen.
‫En ja, onze veronderstelling voordat we de vinkjes aanpasten, dat zijn deze kleine
‫labels hier beneden, was dat AK en N of onze burenwaarde van elf de beste score op onze testdataset oplevert.
‫Dus als we hier komen, is de standaardwaarde die we onthouden vijf.
‫Dus we hebben zojuist een klein beetje hyperparameterafstemming gedaan en we waren in staat om onze CNN-classificatieresultaten
‫op de testgegevensset te verbeteren door deze te wijzigen van de standaard vijf- en eindburenparameter.
‫Dus we doen hier hyperparameterafstemming.
‫Verander dat in 11 en we krijgen vijfenzeventig punten voor één versus ons aanvankelijke resultaat,
‫dat hier weer achtenzestig procent is.
‫Hm.
‫Nou, zelfs dan, zelfs na het te hebben verbeterd tot 75 of wat het ook was, het is nog steeds ver onder
‫onze logistische regressie en willekeurig bos.
‫Dus ik denk dat dit de spijker in de kist heeft geslagen voor onze Kaixian en ons model.
‫Is dat omdat het zelfs met een hyperparameterafstemming nog steeds niet de scores heeft bereikt die we hebben
‫met logistische regressie of willekeurig bos?
‫Daarom gaan we Kaixian weggooien.
‫En voor nu maakt dit deel uit van ons experiment.
‫Een groot deel van experimenteren, een machine learning.
‫Stap zes is het doorlopen van verschillende machine learning-modellen en uitzoeken welke wel en niet werken.
‫Dus wat we hier proberen te doen, is zo snel mogelijk verschillende kleine experimenten uitvoeren, zoals wat
‫we zojuist hebben gedaan, afstemmen en kijken welk model het beste presteert op onze gegevens.
‫Dus wat we zouden kunnen proberen en doen, is dat we kanon met de hand hebben gekozen, zoals we deze kleine for-lus hier schreven die
‫een beetje vervelend was.
‫Rechts?
‫Dus je moest dat voor elk afzonderlijk machine learning-model doen, je zou tegen problemen kunnen aanlopen.
‫Het was OK hier omdat we één parameterafstemming hadden, maar als je meer parameters zou schrijven,
‫zullen deze vier erg inefficiënt zijn.
‫Dus wat we vervolgens kunnen doen, is kijken hoe we logistische regressie en willekeurige bosclassificatie kunnen afstemmen met behulp
‫van gerandomiseerde zoekopdracht c. v, wat staat voor kruisvalidatie.
‫Dus in plaats van dat we handmatig verschillende parameters moeten proberen af te stemmen, wordt willekeurig zoeken c. v, die we hebben gezien in het
‫gedeelte over de socketlijn, gaat het een aantal verschillende combinaties van hyperparameters voor
‫ons proberen en evalueren welke het beste zijn en ze vervolgens voor ons opslaan.
‫Dus dat is wat we gaan kijken naar die volgende video.