‫Va bene, quindi abbiamo trovato un modello di regressione logistica che funziona abbastanza bene, ma siamo andati a mostrarlo
‫al nostro capo e poi lei ha detto che dovevamo trovare un sacco di cose
‫come librarsi, sintonizzarsi, importanza delle caratteristiche, confusione, matrice incrociata convalida.
‫E queste cose potrebbero sembrare inventate a qualcuno che non è uno scienziato di dati in erba o un ingegnere di apprendimento
‫automatico come te.
‫Ma essendo l'ingegnere dell'apprendimento automatico di Bonning e lo scienziato dei dati che sei, sai che gli
‫scienziati dei dati inventano sempre parole.
‫E la cosa buona è che questi non sono inventati.
‫Queste sono cose che possiamo effettivamente trovare.
‫Quindi ora abbiamo.
‫Un modello di base.
‫E sappiamo che le prime previsioni di un modello non sono sempre ciò su cui dovremmo basare i nostri prossimi passi, cosa dovremmo fare?
‫Se ricordiamo a noi stessi le metriche di classificazione e le metriche di regressione, non ci preoccupiamo della regressione, giusto,
‫perché stiamo lavorando su un problema di classificazione.
‫Abbiamo usato la precisione predefinita e poi c'è la precisione.
‫C'è il richiamo della F1, che fanno tutte parte delle cose che il boss ci ha chiesto quando abbiamo ottenuto una matrice
‫di confusione.
‫OK, dovremmo probabilmente farne uno dato che stiamo lavorando su un problema di classificazione.
‫Quindi abbiamo ottenuto un rapporto di classificazione che contiene un sacco di informazioni qui, come il richiamo
‫di precisione, il punteggio F1, il supporto, l'accuratezza, la media macro, molto lontano.
‫E poi abbiamo ottenuto l'ottimizzazione dei parametri iper che abbiamo trattato in precedenza, ma abbiamo molti passaggi.
‫Quindi, prima dovremmo mettere giù ciò che affronteremo.
‫Diamo un'occhiata a quanto segue perché facciamo parte di questa fase sperimentale.
‫Questo è ciò per cui lavoreremo.
‫Prenderemo i nostri modelli che abbiamo.
‫Questi sono i nostri modelli di base qui e li sperimenteremo ulteriormente, vedendo se
‫possiamo migliorarli e vedendo che la regressione logistica si comporta in base alla precisione o potrebbe batterla una versione sintonizzata
‫o iper parametrizzata di una foresta casuale?
‫O forse Kangnam potrebbe migliorare?
‫Chi lo sa?
‫Scriviamo un elenco.
‫Diamo un'occhiata alla seguente ottimizzazione dei parametri iper.
‫Importanza delle caratteristiche.
‫Confusione, matrice.
‫Convalida incrociata.
‫Precisione.
‫Ricordiamo se un rapporto di classificazione della scuola.
‫Ah, vedo l'area della curva.
‫Della curva.
‫Quindi, come abbiamo visto nella sezione dei cicloni, queste sono alcune delle cose a cui dovresti prestare
‫attenzione quando lavori su un modello di classificazione.
‫Questi due qui sono in realtà parte di quasi tutti i modelli di apprendimento automatico su cui lavorerai.
‫Ma questi sono specifici della classificazione.
‫Abbiamo visto la differenza tra regressione e metriche di classificazione, ma dal momento che ci stiamo concentrando sul
‫problema della classificazione, indipendentemente dal fatto che qualcuno abbia o meno malattie cardiache in base ai
‫suoi parametri di salute, ci concentreremo su questi.
‫Così.
‫Facciamo un salto, quindi la prima cosa è la prima cosa, perché non proviamo l'ottimizzazione dei parametri iper e la convalida incrociata
‫e ricordiamo che tipo di ottimizzazione dei parametri?
‫Beh, per cucinare il tuo piatto preferito, sai, che accendi il forno a centottanta gradi e
‫accendi il grill.
‫Quando il tuo coinquilino cucina il suo piatto preferito, imposta il forno a 200 gradi e utilizza la modalità
‫di forza della ventola, stesso forno, impostazioni diverse, risultati diversi.
‫Questo è lo stesso per gli algoritmi di apprendimento automatico.
‫È possibile utilizzare gli stessi algoritmi ma modificare le impostazioni, a. K. un. parametri iper e ottenere risultati
‫diversi.
‫Ma proprio come alzare il forno al massimo, se lo fai per gli algoritmi di apprendimento
‫automatico, modifichi troppo le impostazioni, puoi modificare le impostazioni e funziona bene o così bene che si adatta troppo.
‫Quindi siamo davvero qui.
‫Quello che faremo è cercare il modello Riccioli d'oro, uno che funziona bene nel nostro set
‫di dati, ma funziona anche bene su esempi mai visti.
‫Dovremmo classificare i vicini di chernick?
‫Hmm.
‫Sì, potremmo farlo.
‫Anche se abbiamo detto addio al canyon e classificato, potremmo vedere come lo gireresti.
‫E se ti stai chiedendo da dove inizierei se stessi cercando di avvicinarmi a questo, inizierei con questo.
‫Come sintonizzare.
‫Ok, modello classificatore dei vicini.
‫Andiamo qui in modo approfondito la regolazione dei parametri per la selezione del modello CNN, la formazione e la valutazione e k vicini
‫più prossimi.
‫Quindi, se dovessimo leggerli, probabilmente troveremmo alcune informazioni che tratteremo qui.
‫Quindi iniziamo.
‫Facciamo una piccola intestazione qui.
‫Andremo, sì.
‫ipertermia.
‫Regolazione dei parametri.
‫Passiamo alla CNN.
‫Facciamo un elenco di scuole di formazione, un elenco vuoto, quindi prova nelle scuole e poi un elenco di punteggi dei test,
‫elenco vuoto.
‫Perché quello che vogliamo fare è confrontare diverse versioni dello stesso modello, quindi
‫modellare con impostazioni diverse e confrontare i loro punteggi e i due diversi set di dati cercando ciò che abbiamo osservato prima.
‫Per leggerli di nuovo, puoi farlo con quasi tutti i modelli di apprendimento automatico o praticamente con qualsiasi
‫modello di apprendimento automatico.
‫Questa è una parte della ricerca.
‫Questa è una parte della fase di sperimentazione dei problemi di apprendimento automatico del denaro è cercare cose come
‫questa, quindi leggere ciò che puoi trovare e riportarlo a uno scenario come quello che stiamo facendo
‫qui.
‫Ma facciamo finta di esserci passati.
‫Quindi creeremo un elenco di valori
‫diversi per e vicini ora.
‫Come mai?
‫E vicini perché come ho detto prima, quando abbiamo fatto la nostra lettura, abbiamo scoperto che se andiamo Skylink in un.
‫Classificatore Canibus, vediamo.
‫Quella dei vicini è uno dei parametri.
‫E potremmo vederlo leggendo anche la documentazione della linea psichica.
‫E così il numero di vicini utilizzati per impostazione predefinita per le query Canibus nella nostra ricerca su come comunicare
‫e modellare, abbiamo scoperto che possiamo regolare il numero di vicini.
‫E se vuoi saperne di più su questo, puoi dare un'occhiata alla documentazione.
‫Puoi leggerlo qui.
‫Quindi è quello che faremo.
‫Creeremo un elenco di valori diversi.
‫Quindi il valore predefinito qui è cinque.
‫Quindi forse quello che potremmo fare è provare valori diversi da uno a 20 o qualcosa del genere.
‫Quindi vediamo qui.
‫I vicini equivalgono a una gamma da uno a ventuno.
‫Meraviglioso.
‫E poi ci sistemeremo.
‫OK, in un caso, quindi l'americano N è uguale a quello che è, OK, sai, questo tipo che era
‫classificatore bello e poi maiko passa attraverso.
‫Abbiamo bisogno di passare attraverso diversi e vicini.
‫Qual è il nostro asso che abbiamo fatto qui perché voglio dire, i vicini che pensano ad alta voce qui andremo a
‫cannonate dot set forams.
‫Ricorda, puoi regolare i parametri di un modello di apprendimento automatico e la seconda
‫riga usando stanze separate uguali a I perché qui scorrerò questo intervallo.
‫Meraviglioso.
‫E poi andremo ad adattare l'algoritmo.
‫Quello che stiamo cercando di fare qui è migliorare questo punteggio di base.
‫Quindi questo è con il valore predefinito di cinque.
‫E quindi proveremo 20 versioni diverse, da una a 20 per vedere se c'è di meglio.
‫non ho fatto niente.
‫Ho accidentalmente premuto shift nel grilletto felice, sai, come se le mie dita fossero di default per spostarsi dentro e
‫fuori ogni volta che vogliono.
‫Ora vogliamo aggiornare l'elenco dei punteggi di allenamento.
‫Quindi andremo ad allenarci.
‫Vogliamo i punteggi dei treni quassù.
‫Allena i punteggi, non un'appendice.
‫Ora vogliamo fare un ingresso e iniziare il punteggio sul treno X treno Y.
‫Meraviglioso.
‫E poi vogliamo aggiornare l'elenco dei punteggi dei test e lo faremo.
‫I punteggi dei test aggiungono il punteggio K e DOT.
‫E probabilmente puoi immaginare che questo sarà sul set di prova.
‫Bellissimi punti bonus se lo hai fatto.
‫Ora, ciò che farà è solo una sorta di ciclo attraverso questo intervallo da uno a
‫20 e quindi creerà 20 diversi modelli di kanon e aggiungerà i loro punteggi all'elenco.
‫Quindi diamo un'occhiata a quegli elenchi.
‫I punteggi del treno diventano meravigliosi e poi vai ai punteggi dei test, TypePad.
‫OK, ora abbiamo 20 scuole diverse o giù di lì, ma queste sono probabilmente visualizzate meglio.
‫Vediamo come lo faremmo.
‫Andiamo a tramare.
‫Siamo vicini di casa.
‫E formeremo le scuole e poi andremo a etichettare Akos a scuola.
‫Certo, sì, l'alti aggiungerà un'altra trama, i punteggi dei test dei vicini.
‫L'etichetta è uguale al punteggio del test, meraviglioso, e vogliamo fare il vasino, in realtà, vediamo com'è.
‫Un'etichetta andrà sul numero di vicini perché è quello che c'è sulla X.
‫Sto scrivendo vicini alla maniera australiana qui con te là.
‫Oh, forse non è australiano.
‫Forse è solo una versione diversa.
‫Ma vicini in una linea psichica si scrive senza te.
‫Quindi questa è l'etichetta X e poi T non Y saranno i punteggi.
‫Quindi questo è X Y, quindi questo sarà il punteggio del modello.
‫E poi vogliamo la leggenda del PLG e vedremo cosa verrà fuori.
‫In realtà, vogliamo un piccolo bocconcino qui, Max, se è così, il massimo può ottenere un punteggio sui dati del test.
‫Andiamo, Max.
‫I punteggi dei test, sarà la precisione, quindi vogliamo cento virgola due F..
‫Parentesi chiuse e poi clausura, dovrebbe funzionare.
‫Meraviglioso.
‫OK, quindi possiamo vedere qui che stiamo davvero prestando attenzione a questo punteggio del test qui, quindi otteniamo il
‫valore più alto qui.
‫Sono circa le 11:00 per Fouquet, vicino ai suoi vicini.
‫Quindi, se guardiamo il grafico, in realtà è così.
‫Regoliamo queste X in modo da poter vedere dove si trova effettivamente, X fa il punto e disponiamo da uno a 21 spazi di uno.
‫Quindi quello che farà è solo tirare fuori un elenco di intervalli da uno a venti.
‫Uno dello spazio uno.
‫Che è esattamente lo stesso di quello che stiamo usando qui, quindi i veicoli dei vicini vanno da uno a ventuno.
‫Quindi facciamolo.
‫E sì, la nostra ipotesi prima di aggiustare i tick, che sono solo queste piccole etichette qui
‫sotto, era che AK e N o il valore dei nostri vicini di undici fornisse il punteggio migliore sul nostro set di dati di test.
‫Quindi, se veniamo qui, il valore predefinito che ricordiamo è cinque.
‫Quindi abbiamo appena fatto un po' di ottimizzazione dei parametri iper e siamo stati in grado di migliorare i risultati
‫dei nostri classificatori CNN sul set di dati di test modificandolo dal parametro predefinito cinque e vicini finali.
‫Quindi stiamo eseguendo l'ottimizzazione dei parametri iper qui.
‫Cambialo in 11 e otteniamo settantacinque punti per uno rispetto al nostro risultato iniziale, che
‫qui è del sessantotto percento.
‫Hmm.
‫Bene, anche allora, anche dopo averlo migliorato a 75 o qualunque cosa fosse, è ancora molto al di sotto della
‫nostra regressione logistica e foresta casuale.
‫Quindi penso che questo abbia messo il chiodo nella bara per il nostro Kaixian e modello.
‫È perché anche con un'ottimizzazione dei parametri iper, non ha ancora raggiunto i punteggi che abbiamo ottenuto con la
‫regressione logistica o la foresta casuale?
‫E quindi per questo scarteremo Kaixian.
‫E per ora, questo fa parte del nostro esperimento.
‫Una grande parte della sperimentazione, un apprendimento automatico.
‫Il sesto passaggio consiste nell'attraversare diversi modelli di apprendimento automatico e capire quali funzionano e quali no.
‫Quindi quello che stiamo cercando di fare qui è il più rapidamente possibile, lavorare attraverso diversi piccoli esperimenti
‫come quello che abbiamo appena fatto, sintonizzarci e vedere quale modello funziona meglio sui nostri dati.
‫Quindi quello che potremmo provare a fare è scegliere Kanon a mano, come se avessimo scritto questo piccolo ciclo qui che era
‫un po' noioso.
‫Destra?
‫Quindi dovevi farlo per ogni singolo modello di apprendimento automatico, potresti incontrare alcuni problemi.
‫Andava bene qui perché avevamo una regolazione dei parametri, ma se avevi più parametri da scrivere,
‫questi quattro sarebbero stati molto inefficienti.
‫Quindi quello che potremmo fare dopo è vedere come possiamo mettere a punto la regressione logistica e il classificatore di foreste casuali
‫usando la ricerca randomizzata c. v, che sta per convalida incrociata.
‫Quindi, invece di dover provare manualmente a regolare manualmente diversi parametri, la ricerca randomizzata c. v, che abbiamo visto nella sezione della
‫linea socket, proverà per noi una serie di diverse combinazioni di parametri
‫iper e valuterà quali sono i migliori e poi li salverà per noi.
‫Quindi è quello che daremo un'occhiata al prossimo video.