‫Baiklah, jadi kami menemukan model regresi logistik yang berkinerja cukup baik, tetapi kami pergi dan menunjukkannya
‫kepada bos kami dan kemudian dia berkata bahwa kami harus menemukan banyak hal seperti
‫melayang, menyesuaikan, pentingnya fitur, kebingungan, matriks silang- validasi.
‫Dan hal-hal ini mungkin terdengar dibuat-buat untuk seseorang yang bukan ilmuwan data pemula atau insinyur pembelajaran mesin
‫seperti Anda.
‫Tetapi sebagai insinyur pembelajaran mesin Bonning dan ilmuwan data seperti Anda, Anda tahu bahwa ilmuwan
‫data membuat kata-kata sepanjang waktu.
‫Dan hal baiknya adalah ini tidak dibuat-buat.
‫Ini adalah hal-hal yang benar-benar dapat kita temukan.
‫Jadi sekarang kita punya.
‫Sebuah model dasar.
‫Dan kita tahu prediksi pertama model tidak selalu menjadi dasar langkah kita selanjutnya, apa yang harus kita lakukan?
‫Jika kita mengingatkan diri kita sendiri tentang metrik klasifikasi dan metrik regresi, kita tidak khawatir tentang regresi,
‫kan, karena kita sedang mengerjakan masalah klasifikasi.
‫Kami telah menggunakan akurasi default dan kemudian ada presisi.
‫Ada recall F1, yang semuanya adalah bagian dari hal-hal yang ditanyakan bos kepada kami ketika kami mendapat
‫matriks kebingungan.
‫Oke, kita mungkin harus membuat salah satunya karena kita sedang mengerjakan masalah klasifikasi.
‫Kemudian kami mendapat laporan klasifikasi yang memiliki banyak informasi di sini, seperti
‫ingatan presisi, skor F1, dukungan, akurasi, rata-rata makro, jauh.
‫Dan kemudian kami mendapatkan penyetelan parameter hiper yang telah kami bahas sebelumnya, tetapi kami memiliki banyak langkah.
‫Jadi pertama-tama kita harus meletakkan apa yang akan kita tangani.
‫Mari kita lihat berikut ini karena kita adalah bagian dari fase percobaan ini.
‫Itulah yang akan kami upayakan.
‫Kami akan mengambil model yang kami punya.
‫Ini adalah model dasar kami di sini dan kami akan bereksperimen dengannya lebih lanjut,
‫melihat apakah kami dapat meningkatkannya dan melihat apakah regresi logistik bekerja berdasarkan akurasi atau dapatkah versi yang disetel atau
‫hiper parameter dari hutan acak mengalahkannya?
‫Atau mungkin Kangnam bisa berkembang?
‫Siapa tahu?
‫Mari kita tuliskan daftarnya.
‫Mari kita lihat tuning hyperparameter berikut.
‫Pentingnya fitur.
‫Kebingungan, matriks.
‫Validasi silang.
‫presisi.
‫Ingat jika satu laporan klasifikasi sekolah.
‫Ah, saya melihat area Curve.
‫Dari kurva.
‫Jadi seperti yang kita lihat di bagian siklon, ini adalah beberapa hal yang harus Anda
‫perhatikan saat Anda mengerjakan model klasifikasi.
‫Keduanya di sini sebenarnya adalah bagian dari hampir semua model pembelajaran mesin yang akan Anda kerjakan.
‫Tapi ini khusus untuk klasifikasi.
‫Kami telah melihat perbedaan antara metrik regresi dan klasifikasi, tetapi karena kami berfokus
‫pada masalah klasifikasi, apakah seseorang memiliki penyakit jantung berdasarkan parameter kesehatannya atau
‫tidak, kami akan fokus untuk melihatnya.
‫Jadi.
‫Mari kita masuk ke dalamnya, jadi hal pertama yang pertama, mengapa kita tidak mencoba penyetelan parameter hiper dan validasi
‫silang dan ingat jenis penyetelan parameter apa?
‫Nah, untuk memasak hidangan favorit Anda, Anda tahu, yang mengatur oven ke seratus delapan puluh derajat
‫dan menyalakan panggangan.
‫Ketika teman sekamar Anda memasak hidangan favorit mereka, mereka mengatur oven ke 200 derajat dan menggunakan mode gaya
‫kipas, oven yang sama, pengaturan yang berbeda, hasil yang berbeda.
‫Ini sama untuk algoritma pembelajaran mesin.
‫Anda dapat menggunakan algoritma yang sama tetapi mengubah pengaturan, a. k. A. parameter hiper dan mendapatkan hasil
‫yang berbeda.
‫Tapi seperti menyalakan oven ke tinggi, jika Anda melakukannya untuk algoritma pembelajaran mesin, Anda
‫mengubah pengaturan terlalu banyak, Anda dapat mengubah pengaturan dan bekerja dengan baik atau sangat baik sehingga overfit.
‫Jadi kita benar-benar di sini.
‫Apa yang akan kita lakukan adalah mencari model Goldilocks, model yang bekerja dengan baik dalam kumpulan data
‫kita, tetapi juga bekerja dengan baik pada contoh yang tidak terlihat.
‫Haruskah kita chernick tetangga classifier?
‫Hmm.
‫Ya, kita mungkin melakukan itu.
‫Meskipun kami telah mengucapkan selamat tinggal pada ngarai dan mengklasifikasikannya, kami mungkin hanya melihat bagaimana Anda akan mengubahnya.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya dari mana saya akan memulai jika saya mencoba mendekati ini, inilah yang akan saya
‫mulai.
‫Cara menyetel.
‫Oke, model pengklasifikasi tetangga.
‫Kami pergi di sini dalam penyetelan parameter mendalam untuk pemilihan model CNN, pelatihan dan evaluasi dan k tetangga
‫terdekat.
‫Jadi jika kita harus membaca ini, kita mungkin akan menemukan beberapa informasi yang akan kita bahas di
‫sini.
‫Jadi mari kita mulai.
‫Mari kita membuat sedikit heading di sini.
‫Kami akan pergi, ya.
‫hipertermia.
‫Penyetelan parameter.
‫Mari kita beralih ke CNN.
‫Mari kita pergi daftar sekolah pelatihan, daftar kosong, jadi coba di sekolah dan kemudian daftar nilai ujian, daftar
‫kosong.
‫Karena yang ingin kami lakukan adalah membandingkan versi berbeda dari model yang sama,
‫jadi buat model dengan setelan berbeda dan bandingkan skornya dan dua set data berbeda mencari apa yang kami lihat sebelumnya.
‫Agar Anda dapat membacanya lagi, Anda dapat melakukannya dengan hampir semua model pembelajaran mesin atau pada dasarnya semua
‫model pembelajaran mesin.
‫Ini adalah bagian dari penelitian.
‫Ini adalah bagian dari langkah percobaan masalah pembelajaran mesin uang adalah mencari hal-hal seperti ini, kemudian
‫membaca apa yang dapat Anda temukan dan membawanya kembali ke skenario seperti yang kami lakukan di sini.
‫Tapi mari kita berpura-pura kita telah melalui itu.
‫Jadi kita akan membuat daftar nilai yang
‫berbeda untuk dan tetangga sekarang.
‫Mengapa?
‫Dan tetangga karena seperti yang saya katakan sebelumnya, ketika kami membaca, kami menemukan bahwa jika kami pergi ke Skylink di.
‫Pengklasifikasi Canibus, kita lihat.
‫Tetangga itu adalah salah satu parameternya.
‫Dan kita bisa melihat ini dengan membaca dokumentasi jalur psikis juga.
‫Jadi jumlah tetangga yang digunakan secara default untuk kueri Canibus dalam penelitian kami tentang cara berkomunikasi dan
‫model, kami menemukan bahwa kami dapat menyesuaikan jumlah tetangga.
‫Dan jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang ini, Anda dapat melihat dokumentasi.
‫Anda dapat membacanya di sini.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan.
‫Kita akan membuat daftar nilai yang berbeda.
‫Jadi defaultnya di sini adalah lima.
‫Jadi mungkin yang mungkin kita lakukan adalah mencoba nilai yang berbeda dari satu hingga 20 atau semacamnya.
‫Jadi mari kita lihat di sini.
‫Tetangga sama dengan rentang satu hingga dua puluh satu.
‫Hebat.
‫Dan kemudian kita akan mengatur.
‫OK, dalam contoh, jadi American N sama dengan apa itu, OK, Anda tahu, jenis ini yang pengklasifikasinya indah
‫dan kemudian kita maiko loop melalui.
‫Kita perlu untuk loop melalui yang berbeda dan tetangga.
‫Yang merupakan ace kami yang kami buat di sini untuk maksud saya, tetangga berpikir keras di sini kita akan pergi
‫meriam dot set forams.
‫Ingat, Anda dapat menyesuaikan parameter model pembelajaran mesin dan baris kedua menggunakan ruang
‫terpisah sama dengan I karena saya akan mengulang rentang ini di sini.
‫Hebat.
‫Dan kemudian kita akan menyesuaikan algoritma.
‫Apa yang kami coba lakukan di sini adalah meningkatkan skor dasar ini.
‫Jadi ini dengan default lima.
‫Jadi kami akan mencoba 20 versi berbeda, satu sampai 20 untuk melihat apakah itu lebih baik.
‫Saya tidak melakukan apa-apa.
‫Saya tidak sengaja menekan shift ke pemicu bahagia, Anda tahu, seperti jari-jari saya seperti default untuk menggeser masuk dan
‫keluar kapan pun mereka mau.
‫Sekarang kami ingin memperbarui daftar skor pelatihan.
‫Jadi kita akan pergi latihan.
‫Kami ingin skor kereta di sini.
‫Nilai latih, bukan tambahan.
‫Sekarang kami ingin membuat pintu masuk dan skor awal di kereta X kereta Y.
‫Hebat.
‫Dan kemudian kami ingin memperbarui daftar nilai ujian dan kami akan melakukannya.
‫Skor tes menambahkan skor K dan DOT.
‫Dan Anda mungkin bisa menebak ini akan berada di set tes.
‫Poin bonus yang indah jika Anda melakukannya.
‫Sekarang, apa yang akan dilakukan adalah semacam loop melalui rentang satu sampai 20 ini dan kemudian
‫itu akan membuat 20 model kanon yang berbeda dan menambahkan skor mereka ke daftar.
‫Jadi mari kita periksa daftar itu.
‫Nilai kereta berubah menjadi nilai ujian yang luar biasa dan kemudian pergi, TypePad.
‫Oke, sekarang kita memiliki sekitar 20 sekolah yang berbeda, tetapi ini mungkin yang paling baik divisualisasikan.
‫Mari kita lihat bagaimana kita akan melakukannya.
‫Mari kita pergi ke plot.
‫Kami adalah tetangga.
‫Dan kami akan melatih sekolah dan kemudian kami akan memberi label Akos di sekolah.
‫Tentu saja, ya, alti akan menambahkan plot lain, skor tes tetangga.
‫Label sama dengan nilai ujian, luar biasa, dan kami ingin buang air besar, sebenarnya, mari kita lihat seperti apa ini.
‫Sebuah label akan pergi ke sejumlah tetangga karena itulah yang ada di X.
‫Saya mengeja tetangga dengan cara Australia di sini dengan Anda di sana.
‫Oh, mungkin itu bukan orang Australia.
‫Mungkin hanya versinya saja yang berbeda.
‫Tapi tetangga dalam garis psikis dieja tanpa Anda.
‫Jadi ini adalah label X dan T jangan Y yang akan menjadi skornya.
‫Jadi ini adalah X Y, jadi ini akan menjadi skor model.
‫Dan kemudian kami menginginkan legenda PLG dan kami akan melihat apa yang muncul.
‫Sebenarnya kami ingin sedikit bocoran disini, Max, kalau begitu, maksimal bisa skor pada data tes.
‫Kita akan pergi, Max.
‫Skor tes, itu akan akurasi, jadi kami ingin kali seratus koma dua F..
‫Tutup tanda kurung dan kemudian cloistering, itu seharusnya berhasil.
‫Hebat.
‫Oke, jadi kita bisa lihat di sini bahwa kita benar-benar memperhatikan skor tes ini di sini, jadi kita mendapatkan
‫nilai tertinggi di sini.
‫Sekitar pukul 11:00 untuk Fouquet, dekat tetangganya.
‫Jadi jika kita melihat grafik, sebenarnya itu.
‫Mari kita sesuaikan X ini sehingga kita dapat melihat di mana sebenarnya, X mengambil stok dan mengatur satu hingga 21 ruang satu.
‫Jadi yang akan dilakukan adalah mengeluarkan daftar rentang satu sampai dua puluh.
‫Salah satu ruang satu.
‫Yang sama persis dengan yang kita gunakan di sini, jadi kendaraan tetangga berkisar satu hingga dua puluh satu.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Dan ya, asumsi kami sebelum kami menyesuaikan tanda centang, yang merupakan label kecil
‫di sini, adalah bahwa nilai AK dan N atau tetangga kami sebelas menghasilkan skor terbaik pada kumpulan data pengujian kami.
‫Jadi jika kita sampai di sini, default yang kita ingat adalah lima.
‫Jadi kami baru saja melakukan sedikit penyetelan parameter hiper dan kami dapat meningkatkan hasil pengklasifikasi CNN
‫kami pada kumpulan data uji dengan mengubahnya dari parameter default lima dan tetangga akhir.
‫Jadi kami melakukan penyetelan parameter hiper di sini.
‫Ubah itu menjadi 11 dan kami mendapatkan tujuh puluh lima poin untuk satu versus hasil awal kami, yang kembali
‫di sini dari enam puluh delapan persen.
‫Hmm.
‫Yah, meskipun begitu, bahkan setelah meningkatkannya menjadi 75 atau apa pun, itu masih jauh di bawah regresi
‫logistik dan hutan acak kami.
‫Jadi saya pikir ini telah menempatkan paku di peti mati untuk Kaixian dan model kami.
‫Apakah itu karena bahkan dengan penyetelan parameter hiper, masih belum mencapai skor yang kami dapatkan dengan
‫regresi logistik atau hutan acak?
‫Dan karena itu, kita akan membuang Kaixian.
‫Dan untuk saat ini, ini adalah bagian dari eksperimen kami.
‫Bagian besar dari eksperimen, pembelajaran mesin.
‫Langkah enam adalah melalui berbagai model pembelajaran mesin dan mencari tahu mana yang berhasil dan mana yang tidak.
‫Jadi apa yang kami coba lakukan di sini adalah secepat mungkin, mengerjakan eksperimen kecil yang berbeda seperti yang
‫baru saja kami lakukan, menyetel dan melihat model mana yang berkinerja terbaik pada data kami.
‫Jadi apa yang mungkin kita coba dan lakukan adalah kita telah memilih kanon dengan tangan, seperti yang kita tuliskan untuk loop kecil ini di sini
‫yang agak membosankan.
‫Benar?
‫Jadi, Anda harus melakukannya untuk setiap model pembelajaran mesin, Anda mungkin mengalami beberapa masalah.
‫Tidak apa-apa di sini karena kami memiliki satu parameter, tetapi jika Anda memiliki lebih banyak parameter yang ditulis,
‫keempat ini akan menjadi sangat tidak efisien.
‫Jadi apa yang mungkin kita lakukan selanjutnya adalah melihat bagaimana kita dapat menyetel regresi logistik dan pengklasifikasi hutan acak
‫menggunakan pencarian acak c. v, yang merupakan singkatan dari validasi silang.
‫Jadi daripada kita harus secara manual mencoba menyetel parameter yang berbeda dengan tangan, pencarian acak c. v, yang telah kita lihat di bagian
‫garis soket, ini akan mencoba sejumlah kombinasi parameter hyper yang berbeda
‫untuk kita dan mengevaluasi mana yang terbaik dan kemudian menyimpannya untuk kita.
‫Jadi itulah yang akan kita lihat di video berikutnya.