‫Tudo bem, então encontramos um modelo de regressão logística que funciona muito bem, mas fomos e mostramos isso para
‫nossa chefe e então ela disse que tínhamos que encontrar um monte de coisas como
‫pairar, sintonizar, importância de recurso, confusão, cruzamento de matriz validação.
‫E essas coisas podem soar inventadas para alguém que não é um cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de
‫máquina como você.
‫Mas sendo o engenheiro de aprendizado de máquina da Bonning e cientista de dados que é, você sabe que os
‫cientistas de dados inventam palavras o tempo todo.
‫E o bom é que não são inventados.
‫Essas são coisas que podemos realmente encontrar.
‫Então agora nós temos.
‫Um modelo básico.
‫E sabemos que as primeiras previsões de um modelo nem sempre são em que devemos basear nossos próximos passos, o que devemos fazer?
‫Se nos lembrarmos das métricas de classificação e métricas de regressão, não estamos preocupados com a regressão, certo,
‫porque estamos trabalhando em um problema de classificação.
‫Usamos a precisão padrão e, em seguida, há precisão.
‫Há o recall da F1, que faz parte das coisas que o chefe nos perguntou quando obtivemos uma matriz
‫de confusão.
‫OK, provavelmente deveríamos fazer um deles, já que estamos trabalhando em um problema de classificação.
‫Em seguida, obtivemos um relatório de classificação que contém um monte de informações aqui, como
‫recall de precisão, pontuação F1, suporte, precisão, média macro, longe.
‫E então temos o ajuste de hiperparâmetro que abordamos antes, mas temos muitas etapas.
‫Portanto, primeiro devemos anotar o que vamos abordar.
‫Vejamos o seguinte porque fazemos parte desta fase experimental.
‫É para isso que vamos trabalhar.
‫Vamos pegar nossos modelos que temos.
‫Esses são nossos modelos básicos aqui e vamos experimentá-los ainda mais, para ver se
‫podemos melhorá-los e ver se a regressão logística funciona com base na precisão ou a versão sintonizada ou com
‫hiperparâmetro de uma floresta aleatória pode superá-la?
‫Ou talvez Kangnam pudesse melhorar?
‫Quem sabe?
‫Vamos fazer uma lista.
‫Vejamos o seguinte ajuste de hiperparâmetro.
‫Importância do recurso.
‫Confusão, matriz.
‫Validação cruzada.
‫Precisão.
‫Lembre-se de um relatório de classificação escolar.
‫Ah, eu vejo a área da curva.
‫Da curva.
‫Como vimos na seção sobre ciclones, essas são algumas das coisas às quais você deve prestar atenção
‫quando estiver trabalhando em um modelo de classificação.
‫Esses dois aqui são, na verdade, parte de quase todos os modelos de aprendizado de máquina em que você trabalhará.
‫Mas estes são específicos para classificação.
‫Vimos a diferença entre as métricas de regressão e classificação, mas como estamos nos concentrando no problema de
‫classificação, independentemente de alguém ter ou não uma doença cardíaca com base em seus parâmetros de
‫saúde, vamos nos concentrar em olhar para eles.
‫Então.
‫Vamos pular para ele, então a primeira coisa é primeiro, por que não tentamos o ajuste de hiperparâmetro e validação cruzada
‫e lembramos que tipo de ajuste de parâmetro?
‫Bem, para cozinhar seu prato favorito, você sabe, que colocava o forno em cento e oitenta graus e
‫ligava a grelha.
‫Quando seu colega de quarto cozinha seu prato favorito, ele define o forno para 200 graus e usa o
‫modo de força do ventilador, mesmo forno, configurações diferentes, resultados diferentes.
‫Isso é o mesmo para algoritmos de aprendizado de máquina.
‫Você pode usar os mesmos algoritmos, mas alterar as configurações, a. k. uma. hiper parâmetros e obter resultados
‫diferentes.
‫Mas, assim como aumentar o volume do forno, se você fizer isso para algoritmos de aprendizado de
‫máquina, você ajustará demais as configurações, poderá alterar as configurações e funcionará bem ou tão bem que se ajustará demais.
‫Então, estamos realmente aqui.
‫O que vamos fazer é procurar o modelo Cachinhos Dourados, que tem um bom desempenho em nosso conjunto
‫de dados, mas também tem um bom desempenho em exemplos não vistos.
‫Devemos chernick neighbours classifier?
‫Hmm.
‫Sim, podemos fazer isso.
‫Mesmo que tenhamos nos despedido do desfiladeiro e nos classificado, podemos apenas ver como você o viraria.
‫E se você está se perguntando por onde eu começaria se estivesse tentando abordar isso, é com isso que eu
‫começaria.
‫Como afinar.
‫Ok, modelo de classificador de vizinhos.
‫Vamos aqui em detalhes sobre o ajuste dos parâmetros para a seleção, treinamento e avaliação do modelo CNN e k vizinhos mais
‫próximos.
‫Então, se tivermos que ler isso, provavelmente encontraremos algumas informações que vamos cobrir aqui.
‫Então, vamos começar.
‫Vamos fazer um pequeno título aqui.
‫Nós iremos, sim.
‫Hypertherm.
‫Ajuste de parâmetro.
‫Vamos voltar para a CNN.
‫Vamos a uma lista de escolas de treinamento, uma lista vazia, então tente nas escolas e, em seguida, uma lista de pontuações de testes,
‫lista vazia.
‫Porque o que queremos fazer é comparar diferentes versões do mesmo modelo, então
‫modele com configurações diferentes e compare suas pontuações e os dois conjuntos de dados diferentes, observando o que vimos antes.
‫Para ler sobre isso novamente, você pode fazer isso com quase qualquer modelo de aprendizado de máquina ou basicamente qualquer modelo
‫de aprendizado de máquina.
‫Isso faz parte da pesquisa.
‫Esta é uma parte da etapa de experimentação dos problemas de aprendizado de máquina de dinheiro: pesquisar coisas como essa,
‫ler o que você pode encontrar e trazê-lo de volta a um cenário como o que estamos fazendo
‫aqui.
‫Mas vamos apenas fingir que passamos por isso.
‫Então, vamos criar uma lista de valores
‫diferentes para e vizinhos agora.
‫Porque?
‫E vizinhos porque, como eu disse antes, quando fizemos nossa leitura, descobrimos que se formos Skylink em um.
‫Classificador Canibus, vemos.
‫Esses vizinhos são um dos parâmetros.
‫E poderíamos ver isso lendo a documentação da linha psíquica também.
‫E assim, o número de vizinhos usados por padrão para consultas Canibus em nossa pesquisa sobre como se
‫comunicar e modelar, descobrimos que podemos ajustar o número de vizinhos.
‫E se você quiser saber mais sobre isso, você pode conferir a documentação.
‫Você pode ler aqui.
‫Então é isso que vamos fazer.
‫Vamos criar uma lista de valores diferentes.
‫Portanto, o padrão aqui é cinco.
‫Então, talvez o que possamos fazer é tentar valores diferentes de um a 20 ou algo parecido.
‫Então vamos ver aqui.
‫Vizinhos é igual a variam de um a vinte e um.
‫Maravilhoso.
‫E então vamos configurar.
‫OK, em uma instância, então American N é igual ao que é isso, OK, você sabe, esse tipo que
‫era classificador bonito e então maiko percorria.
‫Precisamos percorrer diferentes e vizinhos.
‫Qual é o nosso ás que fizemos aqui, quero dizer, vizinhos pensando em voz alta, aqui vamos ver
‫canhão pontos definidos forams.
‫Lembre-se de que você pode ajustar os parâmetros de um modelo de aprendizado de máquina e
‫da segunda linha usando salas separadas iguais a I, porque vou percorrer esse intervalo aqui.
‫Maravilhoso.
‫E então vamos ajustar o algoritmo.
‫O que estamos tentando fazer aqui é melhorar essa pontuação da linha de base.
‫Portanto, este é o padrão de cinco.
‫Então, vamos tentar 20 versões diferentes, uma a 20, para ver se é melhor.
‫Eu não fiz nada.
‫Eu acidentalmente apertei a tecla shift no gatilho, sabe, como se meus dedos estivessem como o padrão para entrar
‫e sair quando eles querem.
‫Agora queremos atualizar a lista de pontuação de treinamento.
‫Então vamos treinar.
‫Queremos a pontuação dos treinos aqui.
‫Pontuação do trem, não um apêndice.
‫Agora queremos fazer uma entrada e começar a pontuação no trem X do trem Y.
‫Maravilhoso.
‫Em seguida, queremos atualizar a lista de pontuações dos testes e faremos isso.
‫As pontuações dos testes acrescentam a pontuação K e DOT.
‫E você provavelmente pode adivinhar que isso estará no conjunto de teste.
‫Bonitos pontos de bônus se você fez.
‫Agora, o que isso fará é apenas percorrer esse intervalo de um a 20 e,
‫em seguida, criará 20 modelos kanon diferentes e anexará suas pontuações à lista.
‫Então, vamos verificar essas listas.
‫As pontuações do trem mudam para maravilhosas e depois vão para as pontuações dos testes, TypePad.
‫OK, agora temos cerca de 20 escolas diferentes, mas provavelmente são mais bem visualizadas.
‫Vamos ver como faríamos isso.
‫Vamos traçar.
‫Somos vizinhos.
‫E vamos treinar escolas e depois vamos rotular Akos na escola.
‫Claro, sim, o alti adicionará outro enredo, pontuações de teste de vizinhos.
‫O rótulo é igual à pontuação do teste, ótimo, e queremos ir ao banheiro, na verdade, vamos ver como é.
‫Uma etiqueta irá conter vários vizinhos porque é isso que está no X.
‫Estou soletrando vizinhos do jeito australiano aqui com você lá.
‫Oh, talvez não seja australiano.
‫Talvez seja apenas uma versão diferente.
‫Mas vizinhos em uma linha psíquica são soletrados sem você.
‫Portanto, este é o X e o rótulo T não Y vai ser as pontuações.
‫Portanto, este é X Y, então essa será a pontuação do modelo.
‫E então queremos a legenda PLG e veremos o que surge.
‫Na verdade, queremos um pequeno petisco aqui, Max, se assim for, o máximo pode pontuar nos dados do teste.
‫Nós estamos indo embora, Max.
‫Pontuações do teste, vai ser a precisão, então queremos vezes cem vírgula dois F ..
‫Feche os parênteses e depois o enclausuramento, isso deve funcionar.
‫Maravilhoso.
‫OK, podemos ver aqui que estamos realmente prestando atenção a esta pontuação do teste aqui, então obtemos o valor
‫mais alto aqui.
‫É por volta das 11h00 para Fouquet, perto de seus vizinhos.
‫Então, se olharmos para o gráfico, na verdade é isso.
‫Vamos ajustar esses X para que possamos ver onde ele realmente está, X faz um balanço e organiza de um a 21 espaços de um.
‫Então, o que isso vai fazer é trazer uma lista de um a vinte.
‫Um do espaço um.
‫Que é exatamente o mesmo que estamos usando aqui, então os veículos vizinhos variam de um a vinte e um.
‫Então vamos fazer isso.
‫E sim, nossa suposição antes de ajustarmos os ticks, que são esses pequenos rótulos aqui, era
‫que AK e N ou o valor de onze de nossos vizinhos produz a melhor pontuação em nosso conjunto de dados de teste.
‫Portanto, se subirmos aqui, o padrão de que nos lembramos é cinco.
‫Então, acabamos de fazer um pouco de ajuste de hiperparâmetro e fomos capazes de melhorar nossos resultados de
‫classificadores CNN no conjunto de dados de teste, alterando-o do parâmetro padrão de cinco e vizinhos finais.
‫Então, estamos fazendo ajuste de hiperparâmetro aqui.
‫Mude para 11 e obteremos setenta e cinco pontos para um em relação ao nosso resultado inicial, que está
‫aqui acima de sessenta e oito por cento.
‫Hmm.
‫Bem, mesmo assim, mesmo depois de melhorar para 75 ou o que quer que fosse, ainda está muito abaixo de
‫nossa regressão logística e floresta aleatória.
‫Então eu acho que isso colocou o prego no caixão para nosso Kaixian e modelo.
‫Será que mesmo com um ajuste de hiperparâmetro, ele ainda não atingiu as pontuações que obtivemos com
‫regressão logística ou floresta aleatória?
‫E então, por causa disso, vamos descartar Kaixian.
‫E, por enquanto, isso faz parte do nosso experimento.
‫Uma grande parte da experimentação, um aprendizado de máquina.
‫A etapa seis é passar por diferentes modelos de aprendizado de máquina e descobrir quais funcionam e quais não.
‫Portanto, o que estamos tentando fazer aqui é o mais rápido possível, trabalhar por meio de pequenos experimentos diferentes,
‫como o que acabamos de fazer, sintonizar e ver qual modelo tem melhor desempenho em nossos dados.
‫Então, o que podemos tentar fazer é escolher kanon à mão, como escrevemos este pequeno loop for aqui que foi
‫um pouco tedioso.
‫Direito?
‫Então você tinha que fazer isso para cada modelo de aprendizado de máquina, você pode encontrar alguns problemas.
‫Estava tudo bem aqui porque tínhamos um ajuste de parâmetro, mas se você tivesse mais parâmetros
‫gravando, esses quatro seriam muito ineficientes.
‫Portanto, o que podemos fazer a seguir é ver como podemos ajustar a regressão logística e o classificador de floresta aleatório
‫usando a pesquisa aleatória c. v, que significa validação cruzada.
‫Portanto, em vez de tentarmos manualmente ajustar diferentes parâmetros manualmente, a pesquisa aleatória c. v, que vimos na seção de linha
‫de soquete, ele vai tentar várias combinações diferentes de hiperparâmetros para
‫nós e avaliar quais são os melhores e depois salvá-los para nós.
‫Então é isso que vamos dar uma olhada no próximo vídeo.