‫Muy bien, encontramos un modelo de regresión logística que funciona bastante bien, pero fuimos y se lo mostramos a
‫nuestro jefe y luego ella dijo que teníamos que encontrar un montón de cosas como
‫flotar, sintonizar, importancia de características, confusión, cruce de matrices. validación.
‫Y estas cosas podrían parecer inventadas para alguien que no sea un científico de datos en ciernes o un ingeniero de aprendizaje
‫automático como usted.
‫Pero siendo el ingeniero de aprendizaje automático de Bonning y el científico de datos que es, sabe que los
‫científicos de datos inventan palabras todo el tiempo.
‫Y lo bueno es que estos no están inventados.
‫Estas son cosas que realmente podemos encontrar.
‫Así que ahora tenemos.
‫Un modelo de línea de base.
‫Y sabemos que las primeras predicciones de un modelo no siempre son aquello en lo que deberíamos basar nuestros próximos pasos, ¿qué deberíamos hacer?
‫Si nos recordamos las métricas de clasificación y las métricas de regresión, no nos preocupa la regresión, ¿verdad?
‫Porque estamos trabajando en un problema de clasificación.
‫Hemos utilizado la precisión predeterminada y luego está la precisión.
‫Está el retiro de la F1, que son parte de las cosas que nos preguntó el jefe cuando obtuvimos una matriz
‫de confusión.
‫Bien, probablemente deberíamos hacer uno de ellos ya que estamos trabajando en un problema de clasificación.
‫Luego obtuvimos un informe de clasificación que tiene mucha información aquí, como recuperación
‫de precisión, puntaje F1, soporte, precisión, promedio macro, lejos.
‫Y luego tenemos el ajuste de hiperparámetros que hemos cubierto antes, pero tenemos muchos pasos.
‫Así que primero deberíamos anotar lo que vamos a abordar.
‫Veamos lo siguiente porque somos parte de esta fase experimental.
‫Eso es en lo que vamos a trabajar.
‫Vamos a tomar nuestros modelos que tenemos.
‫Estos son nuestros modelos de referencia aquí y vamos a experimentar más con ellos, para ver
‫si podemos mejorarlos y ver si la regresión logística se realiza en función de la precisión o si la versión sintonizada o sintonizada
‫con hiperparámetros de un bosque aleatorio lo supera.
‫¿O quizás Kangnam podría mejorar?
‫¿Quién sabe?
‫Escribamos una lista.
‫Veamos el siguiente ajuste de hiperparámetros.
‫Importancia de la característica.
‫Matriz de confusión.
‫Validación cruzada.
‫Precisión.
‫Recuerde si un informe de clasificación de la escuela.
‫Ah, veo el área de Curve.
‫De la curva.
‫Entonces, como vimos en la sección de ciclones, estas son algunas de las cosas a las que debe prestar
‫atención cuando trabaje en un modelo de clasificación.
‫Estos dos aquí son en realidad parte de casi cualquier modelo de aprendizaje automático en el que trabajará.
‫Pero estos son específicos de la clasificación.
‫Hemos visto la diferencia entre las métricas de regresión y clasificación, pero dado que nos estamos enfocando
‫en el problema de clasificación, ya sea que alguien tenga o no una enfermedad cardíaca según
‫sus parámetros de salud, nos centraremos en analizarlos.
‫Entonces.
‫Vamos a entrar en él, así que lo primero es lo primero, ¿por qué no intentamos el ajuste de hiperparámetros y la validación
‫cruzada y recordamos qué tipo de ajuste de parámetros?
‫Bueno, para cocinar tu platillo favorito, ya sabes, eso pone el horno a ciento ochenta grados y
‫enciende la parrilla.
‫Cuando tu compañero de cuarto cocina su plato favorito, configura el horno a 200 grados y usa el modo
‫de fuerza del ventilador, el mismo horno, diferentes configuraciones, diferentes resultados.
‫Esto es lo mismo para los algoritmos de aprendizaje automático.
‫Puede utilizar los mismos algoritmos pero cambiar la configuración, a. k. una. hiperparámetros y obtener resultados
‫diferentes.
‫Pero al igual que subir el horno a un nivel alto, si lo hace para los algoritmos
‫de aprendizaje automático, modifica demasiado la configuración, puede cambiar la configuración y funciona bien o tan bien que se ajusta demasiado.
‫Entonces estamos realmente aquí.
‫Lo que vamos a hacer es buscar el modelo Ricitos de Oro, uno que funciona bien en nuestro
‫conjunto de datos, pero que también funciona bien en ejemplos invisibles.
‫¿Deberíamos clasificar el clasificador de vecinos?
‫Mmm.
‫Sí, podríamos hacer eso.
‫A pesar de que nos despedimos del cañón y clasificamos, es posible que veamos cómo lo girarías.
‫Y si se está preguntando por dónde comenzaría si estuviera tratando de abordar esto, esto es con lo que
‫comenzaría.
‫Cómo sintonizar.
‫De acuerdo, modelo de clasificador de vecinos.
‫Vamos aquí en profundidad al ajuste de parámetros para la selección, entrenamiento y evaluación del modelo de CNN yk vecinos más
‫cercanos.
‫Entonces, si tenemos que leerlos, probablemente encontraremos información que cubriremos aquí.
‫Así que empecemos.
‫Hagamos un pequeño título aquí.
‫Iremos, sí.
‫Hypertherm.
‫Ajuste de parámetros.
‫Pasemos a CNN.
‫Veamos una lista de escuelas de formación, una lista vacía, así que intente en las escuelas y luego una lista de puntajes de exámenes, una
‫lista vacía.
‫Porque lo que queremos hacer es comparar diferentes versiones del mismo modelo, así
‫que modele con diferentes configuraciones y compare sus puntajes y los dos conjuntos de datos diferentes buscando lo que vimos antes.
‫Para que los lea nuevamente, puede hacerlo con casi cualquier modelo de aprendizaje automático o básicamente con cualquier
‫modelo de aprendizaje automático.
‫Esto es parte de la investigación.
‫Esta es una parte del paso de experimentación de los problemas de aprendizaje automático del dinero que consiste en buscar cosas
‫como esta, luego leer lo que puede encontrar y traerlo de vuelta a un escenario como el que estamos haciendo
‫aquí.
‫Pero supongamos que hemos pasado por eso.
‫Así que vamos a crear una lista de
‫valores diferentes para vecinos y ahora.
‫¿Por qué?
‫Y vecinos porque como dije antes, cuando hicimos nuestra lectura, nos dimos cuenta de que si vamos a Skylink en un.
‫Clasificador de Canibus, vemos.
‫Ese vecino es uno de los parámetros.
‫Y también podríamos ver esto leyendo la documentación de la línea psíquica.
‫Y así, el número de vecinos utilizados de forma predeterminada para las consultas de Canibus en nuestra investigación sobre cómo
‫comunicarnos y modelar, descubrimos que podemos ajustar el número de vecinos.
‫Y si desea obtener más información sobre esto, puede consultar la documentación.
‫Puedes leerlo aquí.
‫Entonces eso es lo que vamos a hacer.
‫Vamos a crear una lista de diferentes valores.
‫Entonces, el valor predeterminado aquí es cinco.
‫Entonces, tal vez lo que podríamos hacer es probar diferentes valores de uno a 20 o algo así.
‫Veamos aquí.
‫Vecinos es igual a rango de uno a veintiuno.
‫Maravilloso.
‫Y luego vamos a configurar.
‫OK, en una instancia, entonces American N es igual a lo que es, OK, ya sabes, este tipo de clasificador hermoso
‫y luego hacemos un bucle de maiko.
‫Necesitamos recorrer diferentes y vecinos.
‫¿Cuál es nuestro as que hicimos aquí? Quiero decir, vecinos pensando en voz alta aquí vamos a hacer foraminíferos
‫de puntos de cañón.
‫Recuerde, puede ajustar los parámetros de un modelo de aprendizaje automático y la segunda línea
‫usando salas separadas igual a I porque voy a recorrer este rango aquí.
‫Maravilloso.
‫Y luego ajustaremos el algoritmo.
‫Lo que estamos tratando de hacer aquí es mejorar esta puntuación de referencia.
‫Entonces esto es con el valor predeterminado de cinco.
‫Entonces vamos a probar 20 versiones diferentes, de una a 20 para ver si es mejor.
‫Yo no hice nada.
‫Accidentalmente presioné shift en gatillo feliz, ya sabes, como si mis dedos estuvieran como predeterminados para cambiar hacia adentro y
‫hacia afuera cuando lo deseen.
‫Ahora queremos actualizar la lista de puntajes de entrenamiento.
‫Así que vamos a ir a entrenar.
‫Queremos puntuaciones de trenes aquí.
‫Entrene puntuaciones, no un apéndice.
‫Ahora queremos hacer una entrada y empezar a puntuar en el tren X del tren Y.
‫Maravilloso.
‫Y luego queremos actualizar la lista de puntajes de las pruebas y lo haremos.
‫Las puntuaciones de las pruebas añaden las puntuaciones K y DOT.
‫Y probablemente pueda adivinar que esto estará en el conjunto de prueba.
‫Bonitos puntos de bonificación si lo hiciera.
‫Ahora, lo que va a hacer es simplemente recorrer este rango de uno a 20 y
‫luego creará 20 modelos de kanon diferentes y agregará sus puntajes a la lista.
‫Así que echemos un vistazo a esas listas.
‫Los puntajes de entrenamiento cambian a maravillosos y luego pasan a puntajes de prueba, TypePad.
‫Bien, ahora tenemos 20 escuelas diferentes, pero probablemente se visualicen mejor.
‫Veamos cómo lo haríamos.
‫Vayamos a trazar.
‫Somos vecinos.
‫Y vamos a entrenar escuelas y luego etiquetaremos Akos en la escuela.
‫Por supuesto, sí, el alti agregará otra parcela, los puntajes de las pruebas de los vecinos.
‫La etiqueta es igual a la puntuación de la prueba, maravilloso, y queremos ir al baño, de hecho, veamos cómo se ve esto.
‫Una etiqueta irá como número de vecinos porque eso es lo que está en la X.
‫Estoy deletreando vecinos a la manera australiana aquí con ustedes allá.
‫Oh, tal vez no sea australiano.
‫Quizás sea solo una versión diferente.
‫Pero los vecinos en una línea psíquica se deletrea sin usted.
‫Así que esta es la etiqueta X y luego T no Y van a ser las puntuaciones.
‫Así que esto es X Y, entonces esta será la puntuación del modelo.
‫Y luego queremos la leyenda PLG y veremos qué surge.
‫En realidad, queremos un poco de información aquí, Max, si es así, el máximo puede puntuar en los datos de la prueba.
‫Nos vamos, Max.
‫Los puntajes de las pruebas serán precisos, por lo que queremos multiplicar por cien punto dos F ..
‫Cerrar paréntesis y luego clausurar, eso debería funcionar.
‫Maravilloso.
‫Bien, podemos ver aquí que realmente estamos prestando atención a esta puntuación de prueba aquí, por lo que obtenemos el
‫valor más alto aquí.
‫Es alrededor de las 11:00 para Fouquet, cerca de sus vecinos.
‫Entonces, si miramos el gráfico, en realidad eso es.
‫Ajustemos estos X para que podamos ver dónde está realmente, X hace un balance y organiza de uno a 21 espacios de uno.
‫Entonces, lo que va a hacer es sacar una lista de rango de uno a veinte.
‫Uno del espacio uno.
‫Que es exactamente lo mismo que estamos usando aquí, por lo que los vehículos vecinos van de uno a veintiuno.
‫Así que hagámoslo.
‫Y sí, nuestra suposición antes de ajustar los ticks, que son estas pequeñas etiquetas aquí abajo,
‫era que AK y N o el valor de nuestros vecinos de once produce la mejor puntuación en nuestro conjunto de datos de prueba.
‫Entonces, si llegamos aquí, el valor predeterminado que recordamos es cinco.
‫Así que acabamos de hacer un poco de ajuste de hiperparámetros y pudimos mejorar los resultados de nuestros clasificadores
‫CNN en el conjunto de datos de prueba cambiándolos del parámetro predeterminado de cinco y vecinos finales.
‫Así que estamos haciendo un ajuste de hiperparámetros aquí.
‫Cambie eso a 11 y obtenemos setenta y cinco puntos por uno frente a nuestro resultado inicial, que está de
‫vuelta aquí del sesenta y ocho por ciento.
‫Mmm.
‫Bueno, incluso entonces, incluso después de mejorarlo a 75 o lo que fuera, todavía está muy por debajo de
‫nuestra regresión logística y bosque aleatorio.
‫Así que creo que esto ha puesto el clavo en el ataúd de nuestro modelo y Kaixian.
‫¿Es eso porque incluso con un ajuste de hiperparámetros, todavía no ha alcanzado los puntajes que obtuvimos con la
‫regresión logística o el bosque aleatorio?
‫Y por eso, vamos a descartar a Kaixian.
‫Y por ahora, esto es parte de nuestro experimento.
‫Gran parte de la experimentación, el aprendizaje automático.
‫El paso seis consiste en pasar por diferentes modelos de aprendizaje automático y determinar cuáles funcionan y cuáles no.
‫Entonces, lo que estamos tratando de hacer aquí es lo más rápido posible, trabajar a través de diferentes pequeños
‫experimentos como lo que acabamos de hacer, sintonizarnos y ver qué modelo funciona mejor con nuestros datos.
‫Entonces, lo que podríamos intentar hacer es elegir kanon a mano, como si escribiéramos este pequeño bucle for aquí que fue
‫un poco tedioso.
‫¿Derecha?
‫Entonces, tenía que hacer eso para cada modelo de aprendizaje automático, es posible que se encuentre con algunos problemas.
‫Estuvo bien aquí porque teníamos un ajuste de parámetro, pero si tenía más parámetros para escribir,
‫estos cuatro serían muy ineficientes.
‫Entonces, lo que podríamos hacer a continuación es ver cómo podemos ajustar la regresión logística y el clasificador de bosque aleatorio
‫mediante la búsqueda aleatoria c. v, que significa validación cruzada.
‫Entonces, en lugar de tener que intentar sintonizar manualmente diferentes parámetros, la búsqueda aleatoria c. v, que hemos visto en la sección
‫de líneas de socket, probará una serie de combinaciones diferentes de hiperparámetros
‫para nosotros y evaluará cuáles son las mejores y luego las guardará para nosotros.
‫Así que eso es lo que vamos a ver en el próximo video.