‫了解です｡
‫そこで､ かなりうまくいくロジスティック回帰モデルを見つけたのですが､ それを上司に見せたところ､
‫パラメータのチューニング､ 特徴の重要度､ 混同､ 行列､ クロスバリデーションなど､ さまざまなことを見つけなければならないと言われました｡
‫これらの言葉は､ あなたのような新進のデータサイエンティストや機械学習エンジニアでない人には作り話に聞こえるかもしれませんが､
‫新進の機械学習エンジニアやデータサイエンティストであれば､ データサイエンティストが常に言葉を作り出していることを知っているはずです｡
‫そして､ これらが作り物ではないことが良いところです｡
‫これらは､ 実際に見つけることができるものです｡
‫これでベースラインモデルができたわけです｡
‫また､ モデルの最初の予測は､ 必ずしも次のステップの基礎になるべきものではないこともわかっています｡
‫どうすればいいのでしょうか？
‫分類の指標と回帰の指標を思い起こせば､ 回帰の心配はないのでは？
‫なぜなら､ 分類の問題に取り組んでいるからです｡
‫精度はデフォルトのものを使用しています｡
‫それから､ プレシジョン､ リコール､ F1､ これらはすべて「コンフュージョンマトリックス」に行くときにボスが聞いてきたことの一部なんです｡
‫なるほど｡
‫分類の問題をやっているのだから､ どちらかを作るべきだろう｡
‫分類レポートには､ 精度､ リコール､ F1スコアサポート､ 精度､ マクロ平均､
‫ファーアウトなど､ さまざまな情報が含まれています｡
‫そして､ ハイパーパラメーターチューニングです｡
‫以前も取り上げましたが､ 段差が多いんです｡
‫だから､ まずは取り組むべきことを落とし込もう｡
‫実験段階ということで､ 以下を見てみましょう｡
‫それを目指していくのです｡
‫私たちが持っているモデルを使うことになるのです｡
‫このモデルがベースラインです｡ これからさらに実験して､ 改善できるかどうか､ ロジスティック回帰の精度が最も高いかどうか､
‫あるいはランダムフォレストのチューニングやハイパーターチューニングがこれに勝てるかどうか､ 見ていきたいと思います｡
‫それとも､ Knmが改善できるかも？
‫誰がわかる？
‫リストを書き出そう｡
‫次のハイポパラメータを見てみましょう｡
‫チューニングを行う｡
‫機能重要｡
‫コンフュージョンマトリックス｡
‫クロスバリデーション
‫精度です｡
‫もし､ ある学校分類のレポートがバラ色の曲線の下の領域であれば思い出してください｡
‫つまり､ ソケットラーニングの項で見たように､ これらは分類モデルを作成する際に注意すべき点です｡
‫この2つは､ 実はどのような機械学習モデルにも含まれるものですが､ 分類に特化したものです｡
‫回帰行列と分類行列の違いを見てきましたが､ 今回は分類問題､ つまり健康パラメータから心臓病かどうかを判断することに重点を置いているので､
‫これらを見ることに重点を置いています｡
‫だから
‫飛び込んでみよう｡
‫そこでまず最初に､ ハイパーパラメーターチューニングとクロスバリデーションを試してみましょう｡ ハイパーパラメーターチューニングとは何か､
‫思い出してみてください｡
‫さて､ 好きな料理を作るには､ オーブンを180度にセットして､ グリルをつけるのはご存じの通りです｡
‫しかし､ あなたのルームメイトが好きな料理を作るときは､ オーブンを200度に設定し､ ファンフォースモードを使用するのです｡
‫同じオーブンでも､ 設定を変えれば結果は変わる｡
‫これは､ 機械学習のアルゴリズムでも同じです｡
‫同じアルゴリズムを使用しながら､ 設定を変更することができますa｡ k. ハイパーパラメーターと異なる結果を得ることができます｡
‫しかし､ ちょうどオーブンの温度を上げすぎるのと同じです｡
‫機械学習のアルゴリズムでそれをやると､ 設定をいじりすぎて､ 設定を変えるとうまくいくとか､
‫はまりすぎてしまうとか､ そういうことがあります｡
‫だから､ 私たちは本当にここにいるんです｡
‫私たちがやっているのは､ データセットでうまく機能し､ かつ未知の例でもうまく機能するゴルディロックスモデルを探すことです｡
‫Kネイバーズクラシファイアをチャーンするべきか？
‫うーん｡
‫そうですね､ そうするかもしれませんね｡
‫K分類器やN分類器に別れを告げても､ どのようにチューニングするのか､ 見てみるのもいいかもしれません｡
‫そして､ もし私がこれにアプローチしようとしたら､ 何から始めるかというと､ こんなところから始めるでしょう｡
‫K近傍分類器モデルのチューニング方法｡
‫ここでは､ KNMモデルの選択､ チューニング､ 評価､ および最近傍探索のためのパラメータチューニングについて詳しく説明します｡
‫そのため､ これらを読み解くことで､ ここで取り上げる情報が見つかるかもしれません｡
‫では､ さっそく始めてみましょう｡
‫ここで少し見出しをつけましょう｡
‫ここに行こう｡
‫ハイパー
‫パラメータチューニング｡
‫レッツ チャーン と｡
‫トレーニングスコアのリストと空のリストに行ってみましょう｡
‫だから電車の点数､ それからテストの点数の一覧｡
‫空リストです｡
‫なぜなら､ 私たちがやりたいのは､ 同じモデルの異なるバージョンを比較することですから､
‫異なる設定をしたモデルを､ 2つの異なるデータセットでスコアを比較するのです｡
‫前に見たものをもう一度読み返してみると､ ほとんどどんな機械学習モデルでも､ 基本的にどんな機械学習モデルでも､
‫このようなことができるのです｡
‫これは研究の一環です｡
‫これも実験の一環です｡
‫機械学習の問題の多くは､ このように検索して､ 見つかったものを読み取って､ 今回のようなシナリオに持ち込むというステップを踏みます｡
‫でも､ それを乗り越えたと思えばいいんです｡
‫というのも､ 先ほど申し上げたように､
‫読み合わせをしたところ､ 「クリーン・カン」にすると､ 「Y」と「ネイバーズ」の値が異なることがわかったからです｡
‫なるほど｡
‫Neighbors分類器｡
‫見ています｡
‫しかし､ 隣人はパラメータの1つです｡
‫サイキックローンの資料にも目を通すと､ そのことがよくわかる｡
‫そして､ Cannabisクエリにデフォルトで使用されるネイバー数というわけです｡
‫キャンモデルのチューニング方法について研究したところ､ 近傍探索の数を調整できることがわかりました｡
‫また､ もっと詳しく知りたい方は､ ドキュメントをご覧になってみてください｡
‫こちらまでお読みください｡
‫というわけで､ そういうことになります｡
‫さまざまな値のリストを作成するのです｡
‫だから､ ここでのデフォルトは5である｡
‫ですから､ 1〜20の間でいろいろな値を試してみるのもいいかもしれませんね｡
‫では､ ここで見てみましょう｡ 隣人は1から21までの範囲､ 1､ 2､ 4と等しくなります｡
‫そして､ セットアップを行う｡
‫KとNのインスタンスだから､ KとNが等しいのかもしれない｡
‫何ですか？
‫K 近隣分類器の美しさを知っているんですね｡
‫そして､ ループスルーになるかもしれません｡
‫異国と隣国をループさせる必要があるのです｡
‫これは､ 私たちがここで作ったエースで､ 近所の人たちが大声で考えながら､ kとドットでパラメータを設定するものです｡
‫サイクロンで機械学習モデルのパラメータを調整するには､ dot set params equals AIを使用することを忘れないでください､
‫AIはこの範囲内をループしますから｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ アルゴリズムの適合を行うのです｡
‫私たちがここでやろうとしているのは､ この基準点を向上させることです｡
‫つまり､ これはデフォルトの5で｡
‫それで､ 1〜20の20種類のバージョンを試して､ 少しでも良くなるかどうかを確認するんです｡
‫それじゃ何もできないじゃないか｡
‫誤ってシフトエンターとトリガーハッピーを押してしまった｡
‫私の指は､ いつでもシフトとエンターがデフォルトなんです｡
‫次に､ トレーニングスコアリストを更新したいと思います｡
‫だから､ トレーニングに行くんです｡
‫ここに電車の点数が欲しい｡
‫トレインスコアのアペンド
‫今､ 私たちは欲しい｡
‫インスタンスがXトレインでスコアを出すにはどうしたらいいのでしょうか？
‫Y列車｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ テストスコアリストを更新したいと思います｡
‫そのテストの点数がKと点数を付けるのは何なのか｡
‫そして､ これがテストセットに搭載されることは､ おそらくお察しいただけると思います｡
‫そうすれば､ 美しいボーナスポイント｡
‫さて､ これから行うのは､ 1から20までの範囲をループして､ 20種類のKとNのモデルを作り､
‫そのスコアをLISに追加することだけです｡
‫では､ それらのリストを確認してみましょう｡
‫試してみると､ スコアは素晴らしいにシフトし､ その後､ テストのスコアを移動します｡
‫おっとっと｡
‫タイポ
‫なるほど｡
‫今は20種類くらいの学校がありますが､ これらは可視化したほうがいいかもしれませんね｡
‫では､ その方法をみてみましょう｡
‫pltドットプロットしてみよう｡
‫私たちは隣人です｡
‫そして､ 列車のスコアを表示し､ ラベルが列車のスコアと等しくなるようにします｡
‫もちろん､ そうです｡
‫さらに､ もう1つプロットを追加する｡
‫ご近所さん
‫テストの点数
‫ラベルはテストの点数に等しい｡
‫素晴らしい｡
‫次に､ plt.
‫実際に､ これがどのようなものかを見てみましょう｡
‫Xラベル｡
‫xに書いてあることだから､ 隣人数で行こう｡
‫隣人のスペルは､ オーストラリア式に「u」を使っています｡
‫あるいは､ オーストラリア人ではないのかもしれません｡
‫バージョンが違うだけかもしれませんが｡
‫しかし､ サイキックラインのネイバーズは､ uがないスペルです｡
‫これがxで､ 次にplt dot yのラベルが点数になるわけです｡
‫これがx yなんですね｡
‫これがモデルスコアになるわけですね｡
‫そして､ plt dot legendで､ 何が出てくるか見てみましょう｡
‫実は､ そうかもしれません｡
‫ここでちょっとした豆知識､ マックス｡
‫その場合､ テストデータでmaximumが採点できる｡
‫行くわよ､ マックス
‫テストの点数､ それは精度になります｡
‫だから､ 100倍が欲しいのです｡ 2 F括弧を閉じてから､ 文字列を閉じる｡
‫これなら大丈夫だろう｡
‫素晴らしい｡
‫なるほど｡
‫つまり､ このテストスコアに細心の注意を払い､ 最高の値を得ることができるのです｡
‫K最寄り駅4つで11くらい｡
‫そこで､ グラフを見ると､ 実は､ あれです｡
‫この×10を調整して､ 実際の位置がわかるようにしましょう｡
‫X Text MP range 1～21 space of one.
‫つまり､ スペース1の1〜21の範囲のリストを表示します｡
‫ここで使っているものと全く同じです｡
‫だから､ 近隣の車種は1〜21まで｡
‫では､ そうしましょう｡
‫そう､ Xの目盛りを調整する前に想定していたのは､ K､ N､ または近傍値を11にすると､
‫テストデータセットで最高のスコアが得られるということでした｡
‫ですから､ ここに来て､ 私たちが覚えているデフォルトは5です｡
‫そこで､ ハイパーパラメータのチューニングを少し行ったところ､ デフォルトの5近傍とNW近傍のパラメータから変更することで､
‫テストデータセットにおけるKとクラシファイアの結果を向上させることができました｡
‫そこで､ ここではハイパーパラメーターチューニングを行っています｡
‫これを11に変えると､ 75になる｡ 41％に対して､ 当初の結果は68％でした｡
‫うーん｡
‫まあ､ それでも､ 75とかに改善しても､ 我々のロジスティック回帰やランダムフォレストにははるかに及ばないんですけどね｡
‫だから､ これでKとNのモデルには釘を刺したつもりです｡
‫それは､ ハイパーパラメータチューニングをしても､ ロジスティック回帰やランダムフォレストのようなスコアに達していないからでしょうか｡
‫というわけで､ このため､ Kを捨てることにしました｡ 今のところ､ これは実験の一部であり､ 機械学習における実験の大きな部分を占めています｡
‫ステップ6では､ さまざまな機械学習モデルを試し､ どれが有効でどれが無効かを見極めます｡
‫ですから､ 私たちはできるだけ早く､ 先ほど行ったようなさまざまな実験を行い､ Nをチューニングして､
‫どのモデルがデータに対して最も良い性能を発揮するかを確認しようとしています｡
‫そこで､ この小さなループを書き出すように､ Kanonを手作業で回転させることをやってみます｡
‫ちょっと面倒だったでしょう？
‫機械学習のモデル一つ一つに対して､ そのようなことをしなければならなかったわけです｡
‫何か問題が発生するかもしれません｡
‫今回はパラメータのチューニングが1つだったからよかったけど､ もっとパラメータが多かったら､ このforループを書くのはとても非効率になる｡
‫次に､ ロジスティック回帰とランダムフォレスト分類器をランダム化探索でチャーンする方法を紹介します｡
‫CVはCross-Validation（交差検証）の略です｡
‫そのため､ 2行目のセクションで見たような､ 異なるタイプのパラメータを手作業でランダム検索CVのチューニングを試す代わりに､
‫ハイパーパラメータの様々な組み合わせを試して､ どれが最適かを評価し､
‫保存してくれるのです｡
‫ということで､ その次の動画を見てもらうことにします｡