‫好吧, 我会的
‫所以我们找到了一个逻辑回归模型, 它表现得很好, 但是我们去给我们的老板看了, 然后她说我们必须找到一大堆东西,
‫比如参数调整, 特征重要性, 混淆, 矩阵,
‫交叉验证｡
‫这些东西可能听起来像是编造出来的,
‫但对于像你这样的初露头角的数据科学家或机器学习工程师来说, 你是初露头角的机器学习工程师和数据科学家, 你知道数据科学家一直在编造单词｡
‫好消息是这些不是编造的｡
‫这些都是我们可以找到的东西｡
‫现在我们有了一个基准模型｡
‫我们知道, 模型的第一个预测并不总是我们下一步行动的基础｡
‫我们该怎么办？
‫如果我们提醒自己分类指标和回归指标, 我们就不用担心回归了, 对吧？
‫因为我们在解决一个分类问题｡
‫我们使用了默认精度｡
‫然后是精确度, 还有回忆, 还有F1,
‫这些都是老板在我们进入混乱矩阵时问我们的问题｡
‫好吧, 我会的
‫我们也许应该做一个因为我们正在解决一个分类问题｡
‫然后我们得到了一个分类报告, 其中有一堆信息, 比如精确召回率, 一分支持率, 准确率,
‫宏观平均值, 远超｡
‫然后是超参数调谐｡
‫我们以前讲过, 但我们有很多步骤｡
‫所以首先我们应该把我们要处理的事情写下来｡
‫让我们看看下面的内容, 因为我们是实验阶段的一部分｡
‫这就是我们要努力的方向｡
‫我们将把我们的模型, 我们有｡
‫这些是我们的基准模型,
‫我们将进一步试验它们, 看看我们是否可以改进它们, 看看逻辑回归在准确性上是否表现得最好, 或者一个调整过的或超参数调整过的随机森林版本是否能击败它？
‫或者Knm可以改进？
‫谁知道呢？
‫我们来列个单子吧｡
‫让我们看看下面的低血糖参数｡
‫调音｡
‫功能重要｡
‫混乱矩阵｡
‫交叉验证｡
‫精确度｡
‫回忆一下如果某学校分类报告玫瑰色曲线下的面积｡
‫正如我们在套接字学习部分中看到的, 这些是您在使用分类模型时应该注意的一些事情｡
‫这两个实际上是几乎所有机器学习模型的一部分, 你将要研究的, 但它们是特定于分类的｡
‫我们已经看到了回归和分类矩阵之间的区别,
‫但由于我们关注的是分类问题, 即根据健康参数来判断某人是否患有心脏病, 我们将重点关注这些｡
‫是这样｡
‫我们开始吧｡
‫首先, 我们为什么不尝试一下超级参数调整和交叉验证, 并记住什么是超级参数调整？
‫要做你最喜欢的菜, 你知道要把烤箱调到180度, 然后打开烤架｡
‫但是当你的室友做他们最喜欢的菜时, 他们会把烤箱调到200度, 并使用风扇强制模式｡
‫同样的烤箱, 不同的设置, 不同的结果｡
‫机器学习算法也是如此｡
‫您可以使用相同的算法, 但更改设置a｡ k､ 一个超参数并得到不同的结果｡
‫但就像把烤箱开得太高一样｡
‫如果你对机器学习算法这样做, 你对设置做了太多的调整, 你可以改变设置,
‫它运行得很好或者太好以至于它过于适合｡
‫所以我们真的在这里｡
‫我们要做的是寻找金发姑娘模型, 一个在我们的数据集上表现良好,
‫但在看不见的例子上也表现良好的模型｡
‫我们应该搅动K邻居的分类器吗？
‫嗯嗯嗯
‫是啊, 我们可能会这样做｡
‫即使我们已经告别了K和N分类器, 我们可能只是看看你会如何调整它？
‫如果你想知道我会从哪里开始, 如果我试图接近这个, 这是我会从什么开始｡
‫如何调整K近邻分类器模型｡
‫我们在这里深入参数调整为knm模型选择, 调整和评估, 并来到最近的邻居｡
‫所以如果我们通读这些, 我们可能会发现一些我们将要在这里讨论的信息｡
‫那就开始吧｡
‫让我们在这里做一个小标题｡
‫我们去这里｡
‫超
‫参数调整｡
‫让我们搅拌一下｡
‫让我们去一个训练成绩列表和空列表｡
‫所以训练成绩和考试成绩列表｡
‫空列表｡
‫因为我们要做的是比较同一模型的不同版本,
‫所以用不同的设置建模, 并比较它们在两个不同数据集上的得分｡
‫看看我们之前看过的, 如果我们再读一遍这些,
‫你可以用几乎任何机器学习模型或者基本上任何机器学习模型来做这件事｡
‫这是研究的一部分｡
‫这是实验的一部分｡
‫许多机器学习问题的步骤是搜索类似这样的东西, 然后阅读你能找到的, 并把它带回到一个场景,
‫就像我们在这里做的｡
‫但我们就假装我们已经经历过了｡
‫所以我们要创建一个不同的值的列表, 因为就像我之前说的, 当我们阅读的时候, 我们发现如果我们去清理可以｡
‫好吧, 我会的
‫邻居分类器｡
‫我们明白了｡
‫但邻居是参数之一｡
‫我们也可以通过阅读有关精神借贷的文献来了解这一点｡
‫因此, 默认情况下用于大麻查询的邻居数量｡
‫在我们研究如何调整can模型时, 我们发现我们可以调整邻居的数量｡
‫如果您想了解更多信息, 可以查看文档｡
‫你可以在这里读｡
‫这就是我们要做的｡
‫我们将创建一个包含不同值的列表｡
‫所以这里的默认值是5｡
‫所以我们可以尝试从1到20的不同值｡
‫让我们看看这里, 邻居等于1到21, 1, 2, 4｡
‫然后我们就开始准备｡
‫K和N个实例, 所以K和n可能相等｡
‫这是什么？
‫你知道这个k邻居分类器很漂亮｡
‫然后我们可以循环｡
‫我们需要遍历不同的和邻居｡
‫这是我们在这里为I做的一张A, 在邻居中, 大声地想, 在这里, 我们将去k和点设置参数｡
‫记住, 你可以使用dot set params equals
‫AI来调整cyclone中机器学习模型的参数, 因为AI将在这个范围内循环｡
‫好极了｡
‫然后我们要拟合算法｡
‫我们现在要做的是提高这个基准分数｡
‫这是默认值5｡
‫所以我们将尝试20种不同的版本, 1到20种, 看看是否更好｡
‫那没什么用｡
‫我不小心按了shift回车键, 触发了happy｡
‫你知道, 我的手指只是他们只是默认的转移和输入时, 他们想｡
‫现在, 我们要更新培训成绩列表｡
‫所以我们要去训练了｡
‫我们要训练成绩
‫附加训练分数｡
‫现在我们要｡
‫一个实例如何在X列车上得分？
‫Y火车｡
‫好极了｡
‫然后我们要更新测试分数列表｡
‫那考试成绩怎么附加K和分数｡
‫你大概可以猜到这将是在测试集上｡
‫如果你这样做的话, 会得到很好的加分｡
‫现在, 它要做的就是在1到20的范围内循环, 然后它要创建20个不同的K和N模型,
‫并将它们的分数附加到LIS｡
‫让我们来看看这些清单｡
‫尝试和分数转变成精彩的, 然后去测试分数｡
‫哦｡
‫打字错误｡
‫好吧, 我会的
‫现在我们有20个不同的学校, 但这些可能是最好的形象｡
‫让我们来看看如何做到这一点｡
‫让我们去绘制点图｡
‫我们是邻居｡
‫我们先计算训练分数, 然后再计算标签等于训练分数.
‫当然, 是的｡
‫另外, 他还会增加另一个情节｡
‫邻居｡
‫考试成绩｡
‫标签等于测试分数｡
‫好极了｡
‫然后我们要去｡
‫让我们看看这是什么样子｡
‫X标签｡
‫我们用邻居数因为这是x上的数字｡
‫我用澳大利亚的方式拼写邻居这里有u那里有u｡
‫也许不是澳大利亚人｡
‫也许只是一个不同的版本
‫但是在通灵线上的邻居没有u的拼写｡
‫这是x, 然后plt, 点, y标签是分数｡
‫所以这是x y｡
‫这就是模型分数
‫然后我们需要plt点传奇, 我们会看到什么｡
‫事实上, 我们可能会｡
‫麦克斯, 我有个小消息.
‫如果是, 最大值可以在测试数据上得分｡
‫我们要走了, 麦克斯｡
‫考试成绩, 它将是准确性｡
‫所以我们需要乘以100｡ 2 F关闭括号, 然后关闭字符串｡
‫应该可以
‫好极了｡
‫好吧, 我会的
‫我们可以看到, 我们非常关注这个测试分数, 所以我们得到了最高的值｡
‫他在11岁左右, 四个K最近的邻居｡
‫所以如果我们看一下图表, 实际上, 这是｡
‫让我们调整这些x10, 这样我们就可以看到它实际上在哪里｡
‫X文本MP范围1到21空格中的一个｡
‫它所要做的就是得到一个从1到21的列表｡
‫和我们现在用的完全一样｡
‫所以邻居的车辆范围是1到21｡
‫那就这么办吧｡
‫是的, 在我们调整X刻度之前,
‫我们的假设是, K, N或邻居值11在我们的测试数据集上产生最好的分数｡
‫所以如果我们到这里来, 我们记住的默认值是5｡
‫因此, 我们只是做了一点超参数调整, 我们能够改善我们的K和分类器的测试数据集的结果,
‫从默认的五个和NW邻居参数｡
‫所以我们在这里进行超参数调整｡
‫把它改成11, 我们得到75｡ 41, 而我们最初的结果是68%｡
‫嗯嗯嗯
‫即便如此, 即使将它提高到75或其他, 它仍然远远低于我们的逻辑回归和随机森林｡
‫所以我认为这已经为我们的K和N模型钉上了棺材｡
‫这是因为即使进行了超参数调整, 它仍然没有达到我们用逻辑回归或随机森林得到的分数吗？
‫正因为如此, 我们将放弃K, 现在这是我们实验的一部分,
‫机器学习实验的一个重要部分｡
‫第六步是通过不同的机器学习模型, 找出哪些有效, 哪些无效｡
‫所以我们要做的是尽可能快地, 通过不同的小实验, 就像我们刚刚做的那样,
‫调整N, 看看哪个模型在我们的数据上表现最好｡
‫所以我们可以试着用手来处理Kanon, 就像我们在这里写了一个小的for循环｡
‫有点乏味, 对吧？
‫所以你必须对每一个机器学习模型都这样做｡
‫您可能会遇到一些问题｡
‫这里还可以, 因为我们只调了一个参数, 但是如果你有更多的参数,
‫写这些for循环的效率会很低.
‫接下来我们要做的是, 你可以看到我们如何使用随机搜索CV（即交叉验证）进行客户流失､
‫逻辑回归和随机森林分类｡
‫因此, 我们不必手动尝试通过手动随机搜索CV来调整不同类型的参数（如第二行所示）,
‫它将为我们尝试多种不同的超参数组合,
‫并评估哪些是最佳组合, 然后为我们保存它们｡
‫这就是我们接下来要看的视频｡