‫ถูกต้องทั้งหมด
‫เราจึงพบแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่ทำงานได้ดี แต่เราไปและแสดงให้เจ้านายของเราทราบ
‫แล้วเธอก็บอกว่าเราต้องหาสิ่งต่างๆ มากมาย เช่น การปรับค่าพารามิเตอร์ ความสำคัญของคุณลักษณะ
‫ความสับสน เมทริกซ์ การตรวจสอบข้าม
‫และสิ่งเหล่านี้อาจฟังดูประกอบกับคนที่ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นใหม่ หรือวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องอย่างคุณ
‫แต่ในฐานะที่เป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณก็รู้ดีว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างคำอยู่ตลอดเวลา
‫และข้อดีคือ สิ่งเหล่านี้ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมา
‫สิ่งเหล่านี้คือสิ่งที่เราสามารถหาได้จริง
‫ตอนนี้เรามีโมเดลพื้นฐานแล้ว
‫และเรารู้ว่าการคาดคะเนครั้งแรกของแบบจำลองไม่ใช่สิ่งที่เราควรทำในขั้นตอนต่อไปเสมอไป
‫เราควรทำอย่างไร?
‫ถ้าเราเตือนตัวเองถึงเมตริกการจัดหมวดหมู่และเมตริกการถดถอย เราไม่กังวลเกี่ยวกับการถดถอยใช่ไหม
‫เพราะเรากำลังทำงานเกี่ยวกับปัญหาการจำแนกประเภท
‫เราใช้ความแม่นยำเริ่มต้น
‫จากนั้นก็มีความแม่นยำ มีการเรียกคืน และมี F1 ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่เจ้านายถามเราเมื่อเราไปที่
‫Confusion Matrix
‫ตกลง.
‫เราน่าจะสร้างมันขึ้นมาเพราะว่าเรากำลังแก้ไขปัญหาการจัดหมวดหมู่
‫จากนั้นเราก็มีรายงานการจัดหมวดหมู่ซึ่งมีข้อมูลมากมายที่นี่ เช่น การเรียกคืนที่แม่นยำ
‫F รองรับหนึ่งคะแนน ความแม่นยำ ค่าเฉลี่ยมาโคร ไกลออกไป
‫แล้วเราก็มีการปรับค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫เราได้ครอบคลุมมาก่อนแล้ว แต่เรามีขั้นตอนมากมาย
‫ดังนั้นก่อนอื่นเราควรวางสิ่งที่เรากำลังจะจัดการ
‫ลองดูต่อไปนี้เพราะเราเป็นส่วนหนึ่งของระยะทดลอง
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะดำเนินการต่อไป
‫เรากำลังจะนำแบบจำลองของเราที่เรามี
‫นี่คือโมเดลพื้นฐานของเราที่นี่ และเรากำลังจะทำการทดลองกับพวกมันเพิ่มเติม โดยดูว่าเราสามารถปรับปรุงพวกมันได้หรือไม่
‫และเห็นว่าการถดถอยโลจิสติกทำงานได้ดีที่สุดในด้านความแม่นยำ หรือเวอร์ชันฟอเรสต์แบบสุ่มที่ปรับหรือปรับพารามิเตอร์แบบไฮเปอร์พารามิเตอร์สามารถเอาชนะมันได้
‫ออก?
‫หรือบางที Knm สามารถปรับปรุงได้หรือไม่?
‫ใครจะรู้?
‫มาเขียนรายการกันเถอะ
‫ลองดูที่พารามิเตอร์ hypo ต่อไปนี้
‫การปรับจูน
‫คุณสมบัติที่สำคัญ
‫เมทริกซ์ความสับสน
‫การตรวจสอบข้าม
‫ความแม่นยำ
‫จำได้ว่าสถานศึกษาแห่งหนึ่งรายงานพื้นที่โค้งสีดอกกุหลาบใต้เส้นโค้งหรือไม่
‫ดังที่เราเห็นในหัวข้อการเรียนรู้ของซ็อกเก็ต นี่คือสิ่งที่คุณควรใส่ใจเมื่อคุณกำลังทำงานกับโมเดลการจัดหมวดหมู่
‫อันที่จริง ทั้งสองนี้เป็นส่วนหนึ่งของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเกือบทั้งหมดที่คุณจะใช้งาน แต่สิ่งเหล่านี้มีเฉพาะสำหรับการจัดหมวดหมู่
‫เราได้เห็นความแตกต่างระหว่างการถดถอยและเมทริกซ์การจำแนกประเภทแล้ว แต่เนื่องจากเรามุ่งเน้นไปที่ปัญหาการจำแนกประเภท
‫ไม่ว่าใครจะเป็นโรคหัวใจตามพารามิเตอร์ด้านสุขภาพของพวกเขา เราจะมุ่งเน้นไปที่การดูสิ่งเหล่านี้
‫ดังนั้น.
‫กระโดดลงไปเลย
‫อย่างแรกเลยคืออย่างแรกเลย ทำไมเราไม่ลองปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์และการตรวจสอบข้าม แล้วจำว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์จูนคืออะไร
‫ในการทำอาหารจานโปรดของคุณ คุณต้องตั้งเตาอบไว้ที่ 180 องศาแล้วเปิดเตา
‫แต่เมื่อเพื่อนร่วมห้องของคุณทำอาหารจานโปรด พวกเขาตั้งเตาอบไว้ที่ 200 องศาและใช้โหมดแรงพัดลม
‫เตาเดียวกัน การตั้งค่าต่างกัน ผลลัพธ์ต่างกัน
‫อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องก็เหมือนกัน
‫คุณสามารถใช้อัลกอริธึมเดียวกันได้ แต่เปลี่ยนการตั้งค่า เค ไฮเปอร์พารามิเตอร์และได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน
‫แต่ก็เหมือนกับการเปิดเตาอบให้สูงเกินไป
‫หากคุณทำเช่นนั้นสำหรับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง คุณปรับแต่งการตั้งค่ามากเกินไป
‫คุณสามารถเปลี่ยนการตั้งค่าและใช้งานได้ดีหรือดีจนเกินพอดี
‫ดังนั้นเราจึงอยู่ที่นี่จริงๆ
‫สิ่งที่เรากำลังทำคือมองหาโมเดล Goldilocks ซึ่งทำงานได้ดีในชุดข้อมูลของเรา แต่ยังทำงานได้ดีกับตัวอย่างที่มองไม่เห็นด้วย
‫เราควรปั่นลักษณนามของเพื่อนบ้าน K หรือไม่?
‫อืม.
‫ใช่เราอาจทำอย่างนั้น
‫แม้ว่าเราจะบอกลาตัวแยกประเภท K และ N แล้ว แต่เราอาจเห็นว่าคุณจะปรับแต่งมันอย่างไร?
‫และถ้าคุณสงสัยว่าฉันจะเริ่มต้นจากตรงไหนหากฉันพยายามเข้าใกล้สิ่งนี้ นี่คือสิ่งที่ฉันจะเริ่มต้น
‫วิธีปรับแต่งโมเดลลักษณนามเพื่อนบ้าน K
‫เราไปที่นี่ในการปรับพารามิเตอร์เชิงลึกสำหรับการเลือกรุ่น knm การปรับแต่งและการประเมินและมาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
‫ดังนั้นหากเราอ่านสิ่งเหล่านี้ เราอาจจะพบข้อมูลที่เราจะกล่าวถึงที่นี่
‫มาเริ่มกันเลยดีกว่า
‫มาทำให้หัวเรื่องเล็กน้อยที่นี่
‫เราจะไปที่นี่
‫ไฮเปอร์
‫การปรับพารามิเตอร์
‫ปั่นกันและ.
‫ไปที่รายการคะแนนการฝึกอบรมและรายการที่ว่างเปล่า
‫ดังนั้นฝึกคะแนนแล้วรายการคะแนนสอบ
‫รายการว่าง.
‫เพราะสิ่งที่เราต้องการจะทำคือเปรียบเทียบรุ่นต่างๆ ของโมเดลเดียวกัน ดังนั้นโมเดลด้วยการตั้งค่าที่ต่างกัน
‫และเปรียบเทียบคะแนนกับชุดข้อมูลสองชุดที่ต่างกัน
‫เมื่อพิจารณาถึงสิ่งที่เราดูก่อนหน้านี้ หากเราอ่านข้อมูลเหล่านี้อีกครั้ง คุณสามารถทำได้กับเกือบทุกรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง
‫หรือโดยพื้นฐานแล้ว โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใดๆ
‫นี่เป็นส่วนหนึ่งของการวิจัย
‫นี่เป็นส่วนหนึ่งของการทดลอง
‫ขั้นตอนของปัญหาแมชชีนเลิร์นนิงหลายๆ อย่างคือการค้นหาสิ่งต่างๆ เช่นนี้ จากนั้นอ่านสิ่งที่คุณพบและนำกลับไปสู่สถานการณ์เช่น
‫ที่เราทำที่นี่
‫แต่ขอแค่แกล้งทำเป็นว่าเราได้ผ่านมันมาแล้ว
‫เราจะสร้างรายการค่านิยมที่แตกต่างกันสำหรับและเพื่อนบ้านตอนนี้
‫Y และเพื่อนบ้าน เพราะอย่างที่ฉันพูดก่อนหน้านี้ เมื่อเราอ่านของเรา เราพบว่าถ้าเราทำความสะอาดได้
‫ตกลง.
‫ลักษณนามเพื่อนบ้าน
‫ที่เราเห็น.
‫แต่เพื่อนบ้านเป็นหนึ่งในพารามิเตอร์
‫เราสามารถเห็นสิ่งนี้ได้จากการอ่านเอกสารของสินเชื่อกายสิทธิ์เช่นกัน
‫ดังนั้นจำนวนเพื่อนบ้านที่ใช้โดยค่าเริ่มต้นสำหรับข้อความค้นหากัญชา
‫ในการวิจัยเกี่ยวกับวิธีการปรับแต่งโมเดลกระป๋อง เราพบว่าเราสามารถปรับจำนวนเพื่อนบ้านได้
‫และหากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ คุณสามารถดูเอกสารประกอบได้
‫คุณสามารถอ่านได้ที่นี่
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ
‫เราจะสร้างรายการค่าต่างๆ
‫ดังนั้นค่าดีฟอลต์ที่นี่คือห้า
‫บางทีสิ่งที่เราอาจทำคือลองใช้ค่าต่างๆ ตั้งแต่ 1 ถึง 20 หรืออะไรทำนองนั้น
‫ลองดูตรงนี้ เพื่อนบ้านเท่ากับช่วง 1 ถึง 21 หนึ่ง สอง สี่
‫แล้วเราจะมาจัดกัน
‫อินสแตนซ์ K และ N ดังนั้น K และ n อาจเท่ากับ
‫มันคืออะไร?
‫K คุณรู้ไหมว่า k ลักษณนามเพื่อนบ้านนี้สวยงาม
‫แล้วเราก็อาจจะวนซ้ำไปมา
‫เราต้องวนลูปผ่านต่าง ๆ และเพื่อนบ้าน
‫ซึ่งเป็นเอซของเราที่เราทำที่นี่เพื่อฉันในเพื่อนบ้านที่คิดออกมาดัง ๆ ที่นี่เราจะไปที่ k และ dot set
‫params
‫จำไว้ว่าคุณสามารถปรับพารามิเตอร์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในไซโคลนได้โดยใช้ dot
‫set params เท่ากับ AI เพราะ AI จะวนรอบช่วงนี้ที่นี่
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราจะใส่อัลกอริทึมให้พอดี
‫สิ่งที่เราพยายามจะทำคือปรับปรุงคะแนนพื้นฐานนี้
‫ดังนั้นนี่คือค่าเริ่มต้นที่ห้า
‫ดังนั้นเราจะลอง 20 เวอร์ชันที่แตกต่างกัน 1 ถึง 20 เพื่อดูว่าดีกว่าหรือไม่
‫นั่นไม่ได้ทำอะไรเลย
‫ฉันบังเอิญกด shift Enter และเรียกความสุข
‫คุณรู้ไหมว่านิ้วของฉันเป็นเพียงค่าเริ่มต้นเพื่อเปลี่ยนและป้อนเมื่อใดก็ได้ที่ต้องการ
‫ตอนนี้เราต้องการอัปเดตรายการคะแนนการฝึก
‫งั้นเราไปซ้อมกัน
‫เราต้องการคะแนนรถไฟที่นี่
‫ต่อท้ายคะแนนรถไฟ
‫ตอนนี้เราต้องการ
‫อินสแตนซ์สามารถให้คะแนนบนรถไฟ X ได้อย่างไร
‫รถไฟ Y.
‫มหัศจรรย์.
‫จากนั้นเราต้องการอัปเดตรายการคะแนนสอบ
‫คะแนนการทดสอบนั้นต่อท้าย K และคะแนนอะไร
‫และคุณอาจเดาได้ว่านี่จะเป็นชุดทดสอบ
‫คะแนนโบนัสที่สวยงามถ้าคุณทำ
‫ทีนี้ สิ่งที่จะทำคือวนรอบช่วง 1 ถึง 20 นี้ จากนั้นจะสร้างโมเดล K
‫และ N ที่แตกต่างกัน 20 แบบ และผนวกคะแนนของพวกมันเข้ากับ LIS
‫ลองตรวจสอบรายการเหล่านั้น
‫ลองและคะแนนเปลี่ยนเป็นที่ยอดเยี่ยมแล้วไปทดสอบคะแนน
‫อ๊ะ.
‫พิมพ์ผิด
‫ตกลง.
‫ตอนนี้เรามีโรงเรียน 20 แห่งหรือมากกว่านั้น แต่สิ่งเหล่านี้น่าจะมองเห็นได้ดีที่สุด
‫มาดูกันว่าเราจะทำอย่างไร
‫ไปพล็อตดอทกันเถอะ
‫เราเป็นเพื่อนบ้าน
‫และเราจะไปวัดคะแนนรถไฟ แล้วไปป้าย เท่ากับคะแนนรถไฟ
‫แน่นอนใช่.
‫นอกจากนี้เขาจะเพิ่มโครงเรื่องอีก
‫เพื่อนบ้าน.
‫คะแนนสอบ.
‫ฉลากเท่ากับคะแนนสอบ
‫มหัศจรรย์.
‫จากนั้นเราต้องการที่จะไป plt
‫อันที่จริง มาดูกันว่าหน้าตาเป็นอย่างไร
‫ฉลาก X
‫เราจะไปจำนวนเพื่อนบ้านเพราะนั่นคือสิ่งที่อยู่บน x
‫ฉันสะกดเพื่อนบ้านแบบออสเตรเลียที่นี่กับคุณที่นั่น
‫หรืออาจจะไม่ใช่ชาวออสเตรเลีย
‫อาจเป็นเพียงรุ่นอื่น
‫แต่เพื่อนบ้านในแนวกายสิทธิ์สะกดโดยไม่มีคุณ
‫นี่คือฉลาก x แล้ว plt ดอท y จะเป็นคะแนน
‫นี่ก็คือ x y
‫นี่จะเป็นคะแนนโมเดล
‫จากนั้นเราต้องการ plt dot legend และเราจะดูว่าเกิดอะไรขึ้น
‫จริงๆแล้วเราอาจ
‫อาหารอันโอชะเล็กน้อยที่นี่แม็กซ์
‫ถ้าเป็นเช่นนั้น สูงสุดสามารถทำคะแนนจากข้อมูลการทดสอบได้
‫เรากำลังจะไป แม็กซ์
‫คะแนนสอบก็จะมีความแม่นยำ
‫เราอยากได้คูณ 100 2 F ปิดวงเล็บแล้วปิดสตริง
‫ที่ควรจะทำงาน
‫มหัศจรรย์.
‫ตกลง.
‫เราจึงเห็นได้ว่าเรากำลังให้ความสนใจกับคะแนนการทดสอบนี้จริงๆ ดังนั้นเราจึงได้ค่าสูงสุดที่นี่
‫เขาอยู่ประมาณ 11 สำหรับเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสี่คน
‫ถ้าเราดูที่กราฟ จริงๆ แล้ว นั่นคือ
‫ลองปรับ x สิบพวกนี้ดู จะได้รู้ว่าจริงๆ แล้วอยู่ตรงไหน
‫X Text MP ช่วง 1 ถึง 21 ช่องว่างหนึ่ง
‫สิ่งที่จะทำคือแค่ดึงรายการของช่วง 1 ถึง 21 ของสเปซ 1 ออกมา
‫ซึ่งก็เหมือนกับที่เราใช้อยู่ทุกประการ
‫ดังนั้นรถเพื่อนบ้านจึงอยู่ในช่วง 1 ถึง 21
‫มาทำกัน
‫และใช่ ข้อสันนิษฐานของเราก่อนที่เราจะปรับขีด X ซึ่งเป็นป้ายเล็กๆ
‫ข้างล่างนี้ คือค่า K, N หรือค่าเพื่อนบ้านที่ 11 ให้คะแนนดีที่สุดในชุดข้อมูลทดสอบของเรา
‫ถ้าเรามาที่นี่ ค่าเริ่มต้นที่เราจำได้คือห้า
‫ดังนั้นเราจึงได้ทำการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เล็กน้อย และเราสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ K และตัวแยกประเภทบนชุดข้อมูลทดสอบโดยเปลี่ยนจากพารามิเตอร์ห้าเริ่มต้นและพารามิเตอร์เพื่อนบ้าน
‫NW
‫เรากำลังปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่นี่
‫เปลี่ยนเป็น 11 แล้วเราจะได้ 75 41 เทียบกับผลลัพธ์เริ่มต้นของเรา ซึ่งกลับมาอยู่ที่ 68%
‫อืม.
‫ถึงแม้ว่าหลังจากปรับปรุงเป็น 75 หรืออะไรก็ตาม ก็ยังต่ำกว่าการถดถอยโลจิสติกและฟอเรสต์แบบสุ่มของเรามาก
‫ดังนั้นฉันคิดว่านี่ทำให้เล็บอยู่ในโลงศพสำหรับโมเดล K และ N ของเรา
‫นั่นเป็นเพราะว่าถึงแม้จะมีการปรับค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ แต่ก็ยังไม่ถึงคะแนนที่เราได้รับจากการถดถอยโลจิสติกหรือฟอเรสต์แบบสุ่ม?
‫ด้วยเหตุนี้ เราจะทิ้ง K และสำหรับตอนนี้ นี่เป็นส่วนหนึ่งของการทดลองของเรา ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการทดลองในแมชชีนเลิร์นนิง
‫ขั้นตอนที่หกกำลังดำเนินการผ่านโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันและค้นหาว่างานใดใช้ไม่ได้
‫สิ่งที่เราพยายามจะทำที่นี่ให้เร็วที่สุด ทำงานผ่านการทดลองเล็กๆ น้อยๆ ต่างๆ เช่น
‫ที่เราเพิ่งทำ ปรับแต่ง N และดูว่าโมเดลใดทำงานได้ดีที่สุดกับข้อมูลของเรา
‫สิ่งที่เราอาจลองทำก็คือเราปั่น Kanon ด้วยมือ เหมือนที่เราเขียนวนไปวนมาตรงนี้
‫มันค่อนข้างน่าเบื่อใช่ไหม?
‫ดังนั้นคุณต้องทำอย่างนั้นสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทุกตัว
‫คุณอาจประสบปัญหาบางอย่าง
‫ไม่เป็นไรเพราะเรามีการปรับแต่งพารามิเตอร์หนึ่งตัว แต่ถ้าคุณมีพารามิเตอร์มากกว่านี้ การเขียนสิ่งเหล่านี้สำหรับลูปจะไม่มีประสิทธิภาพมาก
‫ดังนั้นสิ่งที่เราอาจทำต่อไป คุณจะเห็นวิธีที่เราสามารถปั่น การถดถอยโลจิสติก และตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มโดยใช้
‫CV การค้นหาแบบสุ่ม ซึ่งย่อมาจาก Cross-Validation
‫ดังนั้น แทนที่จะเราต้องลองปรับแต่งพารามิเตอร์ประเภทต่าง ๆ ด้วยตนเองด้วย CV การค้นหาแบบสุ่มด้วยมือ
‫ซึ่งเราได้เห็นในส่วนบรรทัดที่สอง เราจะลองใช้พารามิเตอร์ไฮเปอร์หลายชุดรวมกัน
‫และประเมินว่าพารามิเตอร์ใดเป็น ดีที่สุดแล้วเก็บไว้ให้เรา
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะดูวิดีโอถัดไป