‫Très bien, nous avons donc trouvé un modèle de régression logistique qui fonctionne plutôt bien, mais nous sommes allés le montrer à
‫notre patron et elle a ensuite dit que nous devions trouver tout un tas de choses comme le
‫survol, l'harmonisation, l'importance des fonctionnalités, la confusion, la matrice croisée. validation.
‫Et ces choses peuvent sembler inventées pour quelqu'un qui n'est pas un scientifique des données en herbe ou un ingénieur en apprentissage
‫automatique comme vous.
‫Mais en tant qu'ingénieur en apprentissage machine et data scientist de Bonning, vous savez que les data
‫scientists inventent des mots tout le temps.
‫Et la bonne chose est que ceux-ci ne sont pas inventés.
‫Ce sont des choses que nous pouvons réellement trouver.
‫Alors maintenant, nous avons.
‫Un modèle de base.
‫Et nous savons que les premières prédictions d'un modèle ne sont pas toujours celles sur lesquelles nous devons baser nos prochaines étapes, que devons-nous faire
‫?
‫Si nous nous souvenons des métriques de classification et des métriques de régression, nous ne nous inquiétons pas de la régression, n'est-ce
‫pas, car nous travaillons sur un problème de classification.
‫Nous avons utilisé la précision par défaut et puis il y a la précision.
‫Il y a le rappel F1, qui font tous partie des choses que le patron nous a demandé quand nous avons eu une matrice
‫de confusion.
‫OK, nous devrions probablement en faire un puisque nous travaillons sur un problème de classification.
‫Ensuite, nous avons obtenu un rapport de classification qui contient un tas d'informations ici, comme le rappel
‫de précision, le score F1, le support, la précision, la moyenne macro, loin.
‫Et puis nous avons eu un réglage hyper-paramètre que nous avons couvert auparavant, mais nous avons beaucoup d'étapes.
‫Donc, nous devons d'abord noter ce que nous allons aborder.
‫Regardons ce qui suit car nous faisons partie de cette phase expérimentale.
‫C'est vers cela que nous allons travailler.
‫Nous allons prendre nos modèles que nous avons.
‫Ce sont nos modèles de base ici et nous allons les expérimenter davantage, voir si
‫nous pouvons les améliorer et voir la régression logistique fonctionne-t-elle en fonction de la précision ou une version adaptée ou
‫hyper-paramétrée d'une forêt aléatoire pourrait-elle l'emporter ?
‫Ou peut-être que Kangnam pourrait s'améliorer ?
‫Qui sait?
‫Écrivons une liste.
‫Regardons le réglage hyper-paramètre suivant.
‫Importance de la caractéristique.
‫Confusion, matrice.
‫Validation croisée.
‫Précision.
‫Rappelez-vous si un rapport de classification scolaire.
‫Ah, je vois la zone de courbe.
‫De la courbe.
‫Ainsi, comme nous l'avons vu dans la section sur les cyclones, ce sont certaines des choses auxquelles vous devez faire
‫attention lorsque vous travaillez sur un modèle de classification.
‫Ces deux-là font en fait partie de presque tous les modèles d'apprentissage automatique sur lesquels vous allez travailler.
‫Mais ceux-ci sont spécifiques à la classification.
‫Nous avons vu la différence entre les mesures de régression et de classification, mais puisque nous nous concentrons sur
‫le problème de classification, qu'une personne souffre ou non d'une maladie cardiaque en fonction de ses paramètres de
‫santé, nous allons nous concentrer sur ces derniers.
‫Alors.
‫Allons-y, donc la première chose est d'abord, pourquoi n'essayons-nous pas l'hyper-réglage des paramètres et la validation croisée et rappelons-nous
‫quel type de réglage des paramètres ?
‫Eh bien, pour cuisiner votre plat préféré, vous savez, réglez le four à cent quatre-vingts degrés et
‫allumez le gril.
‫Lorsque votre colocataire prépare son plat préféré, il règle le four à 200 degrés et utilise le mode force
‫du ventilateur, le même four, des réglages différents, des résultats différents.
‫C'est la même chose pour les algorithmes d'apprentissage automatique.
‫Vous pouvez utiliser les mêmes algorithmes mais modifier les paramètres, a. k. une. hyper paramètres et obtenir des
‫résultats différents.
‫Mais tout comme si vous augmentez le niveau du four, si vous faites cela pour les algorithmes d'apprentissage
‫automatique, vous modifiez trop les paramètres, vous pouvez modifier les paramètres et cela fonctionne bien ou si bien que cela dépasse.
‫Alors on est vraiment là.
‫Ce que nous allons faire, c'est rechercher le modèle Goldilocks, un modèle qui fonctionne bien dans notre ensemble
‫de données, mais qui fonctionne également bien sur des exemples invisibles.
‫Devrions-nous chernick classificateur voisins?
‫Hmm.
‫Ouais, on pourrait faire ça.
‫Même si nous avons dit au revoir au canyon et classé, nous pourrions juste voir comment le transformeriez-vous.
‫Et si vous vous demandez par où je commencerais si j'essayais d'aborder cela, c'est par là que je
‫commencerais.
‫Comment accorder.
‫D'accord, modèle de classificateur de voisins.
‫Nous allons ici en profondeur le réglage des paramètres pour la sélection, l'entraînement et l'évaluation du modèle CNN et les k voisins les
‫plus proches.
‫Donc, si nous devons les lire, nous trouverons probablement des informations que nous allons couvrir
‫ici.
‫Alors commençons.
‫Faisons un petit cap ici.
‫Nous irons, ouais.
‫Hypertherme.
‫Réglage des paramètres.
‫Tournons-nous vers CNN.
‫Allons une liste d'écoles de formation, une liste vide, donc essayez dans les écoles et puis une liste de résultats aux tests,
‫liste vide.
‫Parce que ce que nous voulons faire, c'est comparer différentes versions du même modèle, donc
‫modéliser avec différents paramètres et comparer leurs scores et les deux ensembles de données différents en recherchant ce que nous avons examiné auparavant.
‫Pour que vous puissiez les lire à nouveau, vous pouvez le faire avec presque n'importe quel modèle d'apprentissage automatique ou pratiquement n'importe
‫quel modèle d'apprentissage automatique.
‫Cela fait partie de la recherche.
‫Cela fait partie de l'étape d'expérimentation des problèmes d'apprentissage automatique de l'argent, c'est de rechercher des choses comme celle-ci, puis
‫de lire ce que vous pouvez trouver et de le ramener à un scénario comme celui que nous faisons
‫ici.
‫Mais faisons comme si nous étions déjà passés par là.
‫Nous allons donc créer une liste de
‫différentes valeurs pour et voisins maintenant.
‫Pourquoi?
‫Et les voisins parce que comme je l'ai dit avant, quand nous avons fait notre lecture, nous avons constaté que si nous allions Skylink dans un.
‫Classificateur Canibus, on le voit.
‫Ce voisin est l'un des paramètres.
‫Et nous avons pu le voir en lisant également la documentation de la ligne psychique.
‫Et donc le nombre de voisins utilisés par défaut pour les requêtes Canibus dans nos recherches sur la façon de communiquer et
‫de modéliser, nous avons constaté que nous pouvons ajuster le nombre de voisins.
‫Et si vous voulez en savoir plus à ce sujet, vous pouvez consulter la documentation.
‫Vous pouvez le lire ici.
‫C'est donc ce que nous allons faire.
‫Nous allons créer une liste de différentes valeurs.
‫La valeur par défaut ici est donc cinq.
‫Alors peut-être que nous pourrions essayer différentes valeurs de 1 à 20 ou quelque chose comme ça.
‫Voyons donc ici.
‫Voisins est égal à un à vingt et un.
‫Merveilleux.
‫Et puis on va s'installer.
‫OK, dans un cas, donc American N est égal à ce que c'est, OK, vous savez, ce genre que c'était un classificateur
‫magnifique et puis nous maiko en boucle.
‫Nous devons parcourir différents et voisins.
‫Quel est notre as que nous avons fait ici pour, je veux dire, les voisins pensant à haute voix ici, nous irons faire des
‫forams de point de canon.
‫N'oubliez pas que vous pouvez ajuster les paramètres d'un modèle d'apprentissage automatique et que la deuxième ligne
‫en utilisant des pièces séparées est égale à I car I va parcourir cette plage ici.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous allons adapter l'algorithme.
‫Ce que nous essayons de faire ici, c'est d'améliorer ce score de base.
‫C'est donc avec la valeur par défaut de cinq.
‫Et donc on va essayer 20 versions différentes, une à 20 pour voir si c'est mieux.
‫Je n'ai rien fait.
‫J'ai accidentellement appuyé sur la gâchette heureuse, vous savez, comme si mes doigts étaient comme par défaut pour entrer et
‫sortir quand ils le veulent.
‫Maintenant, nous voulons mettre à jour la liste des scores d'entraînement.
‫Alors on va aller s'entraîner.
‫Nous voulons des scores de train ici.
‫Entraînez les scores, pas une annexe.
‫Maintenant, nous voulons faire une entrée et commencer le score sur le train X train Y.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous voulons mettre à jour la liste des résultats des tests et nous le ferons.
‫Les résultats des tests sont ajoutés au score K et DOT.
‫Et vous pouvez probablement deviner que cela va être sur l'ensemble de test.
‫De beaux points bonus si vous l'avez fait.
‫Maintenant, ce que cela va faire, c'est juste une sorte de boucle dans cette plage de un à
‫20, puis cela va créer 20 modèles de kanon différents et ajouter leurs scores à la liste.
‫Voyons donc ces listes.
‫Les scores de train deviennent merveilleux, puis les scores des tests, TypePad.
‫OK, maintenant nous avons environ 20 écoles différentes, mais celles-ci sont probablement mieux visualisées.
‫Voyons comment nous ferions cela.
‫Passons au complot.
‫Nous sommes voisins.
‫Et nous allons former des écoles et ensuite nous allons étiqueter Akos à l'école.
‫Bien sûr, oui, l'alti ajoutera une autre parcelle, les scores des tests des voisins.
‫L'étiquette équivaut au score du test, merveilleux, et nous voulons aller au petit pot, en fait, voyons simplement à quoi cela ressemble.
‫Une étiquette ira nombre de voisins parce que c'est ce qui est sur le X.
‫J'écris voisins à la manière australienne ici avec toi là-bas.
‫Oh, ce n'est peut-être pas australien.
‫C'est peut-être juste une version différente.
‫Mais les voisins d'une lignée psychique s'épellent sans toi.
‫C'est donc l'étiquette X, puis T, pas Y, ce seront les scores.
‫C'est donc X Y, donc ça va être le score du modèle.
‫Et puis nous voulons la légende PLG et nous verrons ce qui se passe.
‫En fait, nous voulons une petite information ici, Max, si c'est le cas, le maximum peut marquer sur les données de test.
‫Nous allons y aller, Max.
‫Les résultats des tests, ça va être la précision, donc nous voulons des fois cent virgule deux F..
‫Fermez les parenthèses puis cloître, cela devrait fonctionner.
‫Merveilleux.
‫OK, nous pouvons donc voir ici que nous prêtons vraiment attention à ce score de test ici, nous obtenons donc la valeur
‫la plus élevée ici.
‫Soit vers 11h00 pour Fouquet, près de ses voisins.
‫Donc, si nous regardons le graphique, c'est en fait.
‫Ajustons ces X afin que nous puissions voir où il se trouve réellement, X fait le point et arrange un à 21 espace d'un.
‫Donc, ce que cela va faire, c'est simplement faire apparaître une liste de un à vingt.
‫Un de l'espace un.
‫Ce qui est exactement le même que ce que nous utilisons ici, donc les véhicules voisins vont de un à vingt et un.
‫Alors faisons-le.
‫Et oui, notre hypothèse avant d'ajuster les coches, qui ne sont que ces petites étiquettes ici,
‫était que AK et N ou la valeur de nos voisins de onze donne le meilleur score sur notre ensemble de données de test.
‫Donc, si nous montons ici, la valeur par défaut dont nous nous souvenons est cinq.
‫Nous venons donc de faire un peu de réglage des hyperparamètres et nous avons pu améliorer les résultats de nos
‫classificateurs CNN sur l'ensemble de données de test en le modifiant du paramètre par défaut cinq et fin voisins.
‫Nous faisons donc ici un réglage hyper-paramétrique.
‫Changez cela à 11 et nous obtenons soixante-quinze points pour un par rapport à notre résultat initial,
‫qui est ici de soixante-huit pour cent.
‫Hmm.
‫Eh bien, même alors, même après l'avoir amélioré à 75 ou quoi que ce soit, c'est toujours bien en deçà de notre
‫régression logistique et de notre forêt aléatoire.
‫Je pense donc que cela a mis le clou dans le cercueil pour notre Kaixian et modèle.
‫Est-ce parce que même avec un hyper réglage des paramètres, il n'a toujours pas atteint les scores que nous avons obtenus avec la
‫régression logistique ou la forêt aléatoire ?
‫Et donc à cause de cela, nous allons rejeter Kaixian.
‫Et pour l'instant, cela fait partie de notre expérience.
‫Une grande partie de l'expérimentation, un apprentissage automatique.
‫La sixième étape consiste à passer en revue différents modèles d'apprentissage automatique et à déterminer lesquels fonctionnent et lesquels ne fonctionnent pas.
‫Donc, ce que nous essayons de faire ici, c'est aussi rapidement que possible, de travailler sur différentes petites expériences comme ce que nous
‫venons de faire, de nous mettre au point et de voir quel modèle fonctionne le mieux sur nos données.
‫Donc, ce que nous pourrions essayer de faire, c'est que nous avons choisi kanon à la main, comme nous avons écrit cette petite boucle for ici qui
‫était un peu fastidieuse.
‫À droite?
‫Vous deviez donc faire cela pour chaque modèle d'apprentissage automatique, vous pourriez rencontrer des problèmes.
‫C'était OK ici parce que nous avions un réglage de paramètre, mais si vous aviez plus de paramètres
‫à écrire, ces quatre seront très inefficaces.
‫Donc, ce que nous pourrions faire ensuite, c'est voir comment nous pouvons ajuster la régression logistique et le classificateur de forêt aléatoire à
‫l'aide de la recherche aléatoire c. v, qui signifie validation croisée.
‫Ainsi, au lieu que nous ayons à essayer manuellement de régler différents paramètres à la main, la recherche aléatoire c. v, que nous avons vu dans la section
‫de ligne de socket, il va essayer un certain nombre de combinaisons différentes d'hyper
‫paramètres pour nous et évaluer celles qui sont les meilleures, puis les enregistrer pour nous.
‫C'est donc ce que nous allons jeter un œil à cette prochaine vidéo.