‫Tamamdır.
‫Oldukça iyi performans gösteren bir lojistik regresyon modeli bulduk, ancak gidip bunu patronumuza
‫gösterdik ve o da parametre ayarı, özellik önemi, karışıklık, matris, çapraz doğrulama gibi bir sürü
‫şey bulmamız gerektiğini söyledi.
‫Ve bunlar sizin gibi yeni yetme bir veri bilimci veya makine öğrenimi mühendisi olmayan birine uydurma
‫gelebilir, ancak yeni yetme bir makine öğrenimi mühendisi ve veri bilimci olarak, veri bilimcilerin
‫her zaman kelime uydurduğunu biliyorsunuz.
‫Ve iyi olan şey, bunların uydurma olmaması.
‫Bunlar gerçekten bulabileceğimiz şeyler.
‫Şimdi elimizde temel bir model var.
‫Ve bir modelin ilk tahminlerinin her zaman sonraki adımlarımızı dayandırmamız gereken tahminler olmadığını biliyoruz.
‫Ne yapmamız gerekiyor?
‫Kendimize sınıflandırma metriklerini ve regresyon metriklerini hatırlatırsak, regresyon konusunda endişelenmiyoruz,
‫değil mi?
‫Çünkü bir sınıflandırma problemi üzerinde çalışıyoruz.
‫Varsayılan doğruluğu kullandık.
‫Sonra hassasiyet var, hatırlama var ve F1 var, bunların hepsi Confusion Matrix'e gittiğimizde
‫patronun bizden istediği şeylerin bir parçası.
‫Tamam.
‫Bir sınıflandırma problemi üzerinde çalıştığımız için muhtemelen bunlardan birini yapmalıyız.
‫Ardından, burada hassasiyet geri çağırma F bir puan desteği, doğruluk, makro ortalama, uzak
‫gibi bir dizi bilgi içeren bir sınıflandırma raporumuz var.
‫Ve sonra hiper parametre ayarımız var.
‫Daha önce de ele almıştık ama atmamız gereken çok adım var.
‫Bu yüzden önce neyi ele alacağımızı belirlemeliyiz.
‫Deneysel aşamanın bir parçası olduğumuz için aşağıdakilere bakalım.
‫Biz de bunun için çalışacağız.
‫Elimizdeki modelleri kullanacağız.
‫Bunlar bizim temel modellerimiz ve bunları daha fazla deneyerek geliştirip geliştiremeyeceğimizi ve
‫lojistik regresyonun doğruluk konusunda en iyi performansı gösterip göstermediğini veya rastgele ormanın ayarlanmış veya hiper parametre ayarlı
‫bir versiyonunun onu geçip geçemeyeceğini göreceğiz.
‫Ya da belki Knm geliştirebilir?
‫Kim bilir?
‫Bir liste yazalım.
‫Aşağıdaki hipo parametresine bakalım.
‫Ayarlama.
‫Önemli bir özellik.
‫Karışıklık matrisi.
‫Çapraz doğrulama.
‫Hassas.
‫Bir okul sınıflandırma raporunun eğri altındaki pembe eğri alanını hatırlayın.
‫Soketten öğrenme bölümünde gördüğümüz gibi, bunlar bir sınıflandırma modeli üzerinde çalışırken
‫dikkat etmeniz gereken şeylerden bazılarıdır.
‫Buradaki ikisi aslında üzerinde çalışacağınız neredeyse tüm makine öğrenimi modellerinin bir parçasıdır,
‫ancak bunlar sınıflandırmaya özeldir.
‫Regresyon ve sınıflandırma matrisi arasındaki farkı gördük, ancak sınıflandırma problemine odaklandığımız
‫için, bir kişinin sağlık parametrelerine göre kalp hastalığı olup olmadığına odaklanacağız,
‫bunlara bakmaya odaklanacağız.
‫Evet.
‫Hadi konuya girelim.
‫İlk olarak, neden hiper parametre ayarlama ve çapraz doğrulamayı denemiyoruz ve hiper parametre ayarlamanın
‫ne olduğunu hatırlıyor musunuz?
‫En sevdiğiniz yemeği pişirmek için fırını 180 dereceye ayarlamanız ve ızgarayı açmanız gerektiğini biliyorsunuz.
‫Ancak oda arkadaşınız en sevdiği yemeği pişirirken fırını 200 dereceye ayarlar ve fan gücü modunu
‫kullanır.
‫Aynı fırın, farklı ayarlar, farklı sonuçlar.
‫Bu durum makine öğrenimi algoritmaları için de geçerlidir.
‫Aynı algoritmaları kullanabilir ancak ayarları değiştirebilirsiniz. k. hiper parametreler ve farklı sonuçlar elde edin.
‫Ama tıpkı fırını çok yüksek açmak gibi.
‫Bunu makine öğrenimi algoritmaları için yaparsanız, ayarları çok fazla değiştirirsiniz, ayarları
‫değiştirebilirsiniz ve iyi çalışır ya da o kadar iyi çalışır ki aşırı uyum sağlar.
‫Yani gerçekten buradayız.
‫Yaptığımız şey, veri setimizde iyi performans gösteren ancak aynı zamanda görünmeyen örneklerde de
‫iyi performans gösteren Goldilocks modelini aramaktır.
‫Bir K komşu sınıflandırıcısını çalkalamalı mıyız?
‫Hmm.
‫Evet, bunu yapabiliriz.
‫K ve N sınıflandırıcıya veda etmiş olsak da, onu nasıl ayarlayacağınızı görebiliriz?
‫Bu konuya yaklaşmaya çalışsaydım nereden başlardım diye merak ediyorsanız, işte bununla başlardım.
‫Bir K komşu sınıflandırıcı modeli nasıl ayarlanır.
‫Burada knm model seçimi, ayarlama ve değerlendirme için derinlemesine parametre ayarlama ve en yakın komşulara
‫geldik.
‫Dolayısıyla, bunları okuyacak olursak muhtemelen burada ele alacağımız bazı bilgileri bulabiliriz.
‫Öyleyse başlayalım.
‫Burada küçük bir başlık açalım.
‫Buradan gideceğiz.
‫Hyper.
‫Parametre ayarlama.
‫Çalkalayalım.
‫Eğitim puanlarının ve boş listenin bir listesine gidelim.
‫Yani eğitim puanları ve ardından test puanlarının bir listesi.
‫Boş liste.
‫Çünkü yapmak istediğimiz şey aynı modelin farklı versiyonlarını, yani farklı ayarlara sahip
‫modeli karşılaştırmak ve iki farklı veri seti üzerindeki puanlarını karşılaştırmaktır.
‫Daha önce nelere baktığımıza bakacak olursak, bunları tekrar okuyacak olursak, bunu neredeyse tüm makine öğrenimi modelleriyle
‫veya temelde herhangi bir makine öğrenimi modeliyle yapabilirsiniz.
‫Bu, araştırmanın bir parçasıdır.
‫Bu da deneyin bir parçası.
‫Birçok makine öğrenimi probleminin adımı, bunun gibi şeyleri araştırmak, sonra bulabildiklerinizi okumak
‫ve burada yaptığımız gibi bir senaryoya geri getirmektir.
‫Ama bunu yaşadığımızı farz edelim.
‫Şimdi Y ve komşular için farklı değerlerin
‫bir listesini oluşturacağız çünkü daha önce de söylediğim gibi, okumamızı yaptığımızda, temiz
‫kutuya gidersek.
‫Tamam.
‫Komşu sınıflandırıcı.
‫Görüyoruz.
‫Ancak komşular parametrelerden biridir.
‫Bunu psişik kredi belgelerini okuyarak da görebiliriz.
‫Ve böylece esrar sorguları için varsayılan olarak kullanılan komşu sayısı.
‫Bir kutu modelinin nasıl ayarlanacağına ilişkin araştırmamızda, komşu sayısını ayarlayabileceğimizi gördük.
‫Bu konuda daha fazla bilgi edinmek isterseniz belgelere göz atabilirsiniz.
‫Buradan okuyabilirsiniz.
‫Yani yapacağımız şey bu.
‫Farklı değerlerden oluşan bir liste oluşturacağız.
‫Yani burada varsayılan değer beştir.
‫Belki de yapabileceğimiz şey 1'den 20'ye kadar farklı değerler denemek ya da buna benzer bir şey yapmaktır.
‫Şimdi bakalım, komşular 1 ila 21 aralığına eşittir, bir, iki, dört.
‫Ve sonra kuracağız.
‫K ve N örneği, yani belki K ve n eşittir.
‫Ne oldu?
‫K Bu k komşu sınıflandırıcısını güzel biliyorsunuz.
‫Sonra da döngüye girebiliriz.
‫Farklı ve komşular arasında döngü oluşturmamız gerekiyor.
‫Burada yüksek sesle düşünen komşularımız için yaptığımız asımız olan k ve nokta set params'a gideceğiz.
‫Bir makine öğrenimi modelinin parametrelerini cyclone'da dot set params equals AI kullanarak ayarlayabileceğinizi
‫unutmayın, çünkü AI burada bu aralıkta döngü yapacaktır.
‫Harika.
‫Ve sonra algoritmaya uyacağız.
‫Burada yapmaya çalıştığımız şey, bu temel puanı iyileştirmektir.
‫Yani bu varsayılan beş ile.
‫Bu yüzden daha iyi olup olmadığını görmek için 1'den 20'ye kadar 20 farklı versiyon deneyeceğiz.
‫Bu hiçbir işe yaramadı.
‫Yanlışlıkla shift enter tuşuna bastım ve mutlu oldum.
‫Parmaklarım istedikleri zaman shift ve enter tuşlarına basıyorlar.
‫Şimdi eğitim puanları listesini güncellemek istiyoruz.
‫Bu yüzden eğitime gidiyoruz.
‫Burada tren skorları istiyoruz.
‫Tren skorları eklenir.
‫Şimdi istiyoruz.
‫Bir örnek X treninde nasıl puan alabilir?
‫Y treni.
‫Harika.
‫Ve sonra test puanları listesini güncellemek istiyoruz.
‫Bu test puanları K ve puan ekler.
‫Ve muhtemelen bunun test setinde olacağını tahmin edebilirsiniz.
‫Yaptıysan güzel bonus puanlar.
‫Şimdi, bunun yapacağı şey sadece bu 1 ila 20 aralığında döngü yapmak ve ardından
‫20 farklı K ve N modeli oluşturmak ve puanlarını LIS'e eklemek olacaktır.
‫Şimdi şu listelere bir göz atalım.
‫Deneyin ve puanlar harika hale gelsin ve sonra test puanlarına geçin.
‫Oop.
‫Yazım hatası.
‫Tamam.
‫Şimdi 20 kadar farklı okulumuz var ama bunlar muhtemelen en iyi şekilde görselleştirilebilir.
‫Bunu nasıl yapacağımızı görelim.
‫Hadi plt dot plot'a gidelim.
‫Biz komşuyuz.
‫Ve puanları eğiteceğiz ve sonra etiket eşittir tren puanı diyeceğiz.
‫Tabii ki, evet.
‫Ayrıca, başka bir arsa daha ekleyecek.
‫Komşular.
‫Test sonuçları.
‫Etiket eşittir test puanı.
‫Harika.
‫O zaman plt'ye gitmek istiyoruz.
‫Aslında, bunun neye benzediğini görelim.
‫X etiketi.
‫Komşu sayısına bakacağız çünkü x'te bu var.
‫Komşuları Avustralya'daki gibi u harfi ile yazıyorum.
‫Belki de Avustralyalı değildir.
‫Belki de sadece farklı bir versiyonudur.
‫Ancak psişik bir hattaki komşular u ile yazılmaz.
‫Yani bu x ve ardından plt dot y etiketi puanlar olacak.
‫Yani bu x y.
‫Yani bu bir model skoru olacak.
‫Ve sonra plt dot legend istiyoruz ve ne çıkacağını göreceğiz.
‫Aslında, olabiliriz.
‫Burada küçük bir haber var, Max.
‫Eğer öyleyse, test verilerinden maksimum puan alınabilir.
‫Gidiyoruz, Max.
‫Test sonuçları, doğruluk olacak.
‫Yani çarpı 100 istiyoruz. 2 F parantezleri kapatın ve ardından dizeyi kapatın.
‫Bu işe yaramalı.
‫Harika.
‫Tamam.
‫Dolayısıyla, burada bu test puanına gerçekten dikkat ettiğimizi görebiliriz, böylece burada en yüksek
‫değeri elde ederiz.
‫En yakın dört K komşusu için yaklaşık 11 civarında.
‫Yani grafiğe bakarsak, aslında, bu.
‫Gerçekte nerede olduğunu görebilmek için bu x on'u ayarlayalım.
‫X Metin MP aralığı 1 ila 21 bir boşluk.
‫Bunun yapacağı şey, bir numaralı alanın 1 ila 21 aralığındaki bir listesini ortaya çıkarmaktır.
‫Bu da burada kullandığımızla tamamen aynıdır.
‫Yani komşu araçlar 1 ile 21 arasında değişmektedir.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Ve evet, X işaretlerini, yani buradaki küçük etiketleri ayarlamadan
‫önceki varsayımımız, K, N veya 11 komşu değerinin test veri setimizde en iyi skoru verdiğiydi.
‫Yani buraya gelirsek, hatırladığımız varsayılan değer beştir.
‫Bu yüzden biraz hiper parametre ayarı yaptık ve varsayılan beş ve NW komşu parametresinden değiştirerek
‫test veri setindeki K ve sınıflandırıcı sonuçlarımızı iyileştirebildik.
‫Yani burada hiper parametre ayarı yapıyoruz.
‫Bunu 11 ile değiştirirsek 75 olur. 41 ile ilk sonucumuz olan %68'i karşılaştırdık.
‫Hmm.
‫O zaman bile, 75'e ya da her neyse ona yükselttikten sonra bile, hala lojistik regresyon ve rastgele
‫ormanımızın çok altında.
‫Sanırım bu, K ve N modelimizin tabutuna çivi çaktı.
‫Bunun nedeni, hiper parametre ayarıyla bile, lojistik regresyon veya rastgele orman ile elde ettiğimiz
‫puanlara hala ulaşmamış olması mıdır?
‫Bu nedenle K'yı atacağız ve şimdilik bu deneyimizin bir parçası, makine öğreniminde deney
‫yapmanın büyük bir parçası.
‫Altıncı adım, farklı makine öğrenimi modellerini incelemek ve hangilerinin işe yarayıp hangilerinin yaramadığını bulmaktır.
‫Burada yapmaya çalıştığımız şey, mümkün olduğunca hızlı bir şekilde, az önce yaptığımız gibi farklı küçük deneyler
‫yapmak, N'yi ayarlamak ve hangi modelin verilerimizde en iyi performansı gösterdiğini görmektir.
‫Bu yüzden deneyebileceğimiz ve yapabileceğimiz şey, buradaki küçük for döngüsünü yazdığımız gibi Kanon'u elle çalkalamaktır.
‫Bu biraz sıkıcıydı, değil mi?
‫Yani bunu her bir makine öğrenimi modeli için yapmak zorundaydınız.
‫Bazı sorunlarla karşılaşabilirsiniz.
‫Burada bir parametre ayarımız olduğu için sorun yoktu, ancak daha fazla parametreniz olsaydı, bu for
‫döngülerini yazmak çok verimsiz olacaktı.
‫Bundan sonra yapabileceğimiz şey, Çapraz Doğrulama anlamına gelen rastgele arama CV'yi kullanarak nasıl çalkalayabileceğimizi,
‫lojistik regresyonu ve rastgele orman sınıflandırıcısını görüyorsunuz.
‫Bu nedenle, ikinci satır bölümünde gördüğümüz gibi, farklı türdeki parametreleri elle rastgele arama CV'si ile
‫ayarlamayı denemek yerine, bizim için bir dizi farklı hiper parametre kombinasyonunu deneyecek
‫ve hangilerinin en iyisi olduğunu değerlendirecek ve ardından bunları bizim için kaydedecektir.
‫İşte bu yüzden bir sonraki videoya bir göz atacağız.