‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi đã tìm thấy một mô hình hồi quy logistic hoạt động khá tốt, nhưng chúng tôi đã trình bày điều đó
‫với sếp của mình, và sau đó bà ấy nói rằng chúng tôi phải tìm ra một loạt những thứ như điều chỉnh tham số, tầm quan trọng
‫của tính năng, sự nhầm lẫn, ma trận, xác thực chéo.
‫Và những điều này nghe có vẻ là do một người không phải là nhà khoa học dữ liệu hay kỹ sư máy học mới
‫chớm nở như bạn, nhưng là kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu mới chớm nở như bạn, bạn
‫biết rằng các nhà khoa học dữ liệu luôn tạo ra từ ngữ.
‫Và điều tốt là chúng không được tạo thành.
‫Đây là những thứ mà chúng ta thực sự có thể tìm thấy.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có một mô hình cơ sở.
‫Và chúng tôi biết những dự đoán đầu tiên của một mô hình không phải lúc nào cũng là những gì chúng tôi nên làm cơ sở cho các bước tiếp theo của mình.
‫Chúng ta nên làm gì?
‫Nếu chúng ta tự nhắc nhở mình về các chỉ số phân loại và chỉ số hồi quy, chúng ta sẽ không lo lắng về việc hồi
‫quy, phải không?
‫Bởi vì chúng tôi đang giải quyết vấn đề phân loại.
‫Chúng tôi đã sử dụng độ chính xác mặc định.
‫Sau đó, có độ chính xác, có thu hồi, và có F1, tất cả đều là một phần của những điều mà
‫ông chủ đã hỏi chúng tôi khi chúng tôi đi đến Ma trận nhầm lẫn.
‫Được chứ.
‫Chúng ta có lẽ nên tạo một trong số chúng vì chúng ta đang giải quyết vấn đề phân loại.
‫Sau đó, chúng tôi có một báo cáo phân loại có nhiều thông tin ở đây như hỗ trợ điểm
‫số F một thu hồi chính xác, độ chính xác, trung bình macro, xa.
‫Và sau đó chúng tôi đã điều chỉnh siêu tham số.
‫Chúng tôi đã đề cập trước đây, nhưng chúng tôi có rất nhiều bước.
‫Vì vậy, trước tiên chúng ta nên đặt ra những gì chúng ta sẽ giải quyết.
‫Hãy xem những điều sau đây vì chúng ta đang ở trong giai đoạn thử nghiệm.
‫Đó là những gì chúng tôi sẽ hướng tới.
‫Chúng tôi sẽ lấy các mô hình của chúng tôi mà chúng tôi có.
‫Đây là các mô hình cơ sở của chúng tôi ở đây và chúng tôi sẽ thử nghiệm chúng thêm nữa, xem liệu chúng tôi
‫có thể cải thiện chúng hay không và xem hồi quy logistic có hoạt động tốt nhất về độ chính xác hay không, phiên bản điều chỉnh thông số được điều chỉnh hoặc siêu thông
‫số của một khu rừng ngẫu nhiên có thể đánh bại nó không ngoài?
‫Hoặc có thể Knm có thể cải thiện?
‫Ai biết?
‫Hãy viết ra một danh sách.
‫Hãy xem thông số hypo sau đây.
‫Điều chỉnh.
‫Tính năng quan trọng.
‫Ma trận hỗn loạn.
‫Xác thực chéo.
‫Độ chính xác.
‫Nhớ lại nếu một trường phân loại báo cáo diện tích đường cong màu hồng dưới đường cong.
‫Vì vậy, như chúng ta đã thấy trong phần tìm hiểu về socket, đây là một số điều bạn nên
‫chú ý khi làm việc trên một mô hình phân loại.
‫Hai mô hình này thực sự là một phần của hầu hết mọi mô hình học máy mà bạn sẽ làm việc trên, nhưng
‫chúng chỉ dành riêng cho việc phân loại.
‫Chúng tôi đã thấy sự khác biệt giữa ma trận hồi quy và phân loại, nhưng vì chúng tôi đang tập trung
‫vào vấn đề phân loại, liệu ai đó có bị bệnh tim hay không dựa trên các thông số sức khỏe của
‫họ, chúng tôi sẽ tập trung vào việc xem xét chúng.
‫Vì thế.
‫Hãy nhảy vào nó.
‫Vì vậy, điều đầu tiên là đầu tiên, tại sao chúng ta không thử điều chỉnh siêu tham số và xác nhận chéo và nhớ
‫điều chỉnh siêu tham số là gì?
‫Vâng, để nấu món ăn yêu thích của bạn, bạn biết rằng phải đặt lò nướng ở 180 độ và bật
‫nướng.
‫Nhưng khi bạn cùng phòng của bạn nấu món ăn yêu thích của họ, họ đã đặt lò ở 200 độ và sử dụng chế
‫độ quạt gió.
‫Cùng một lò, cài đặt khác nhau, kết quả khác nhau.
‫Điều này cũng tương tự đối với các thuật toán học máy.
‫Bạn có thể sử dụng các thuật toán tương tự nhưng thay đổi cài đặt a. k. một siêu tham số và nhận được các kết quả khác nhau.
‫Nhưng cũng giống như vặn lò quá cao.
‫Nếu bạn làm điều đó cho các thuật toán học máy, bạn chỉnh sửa cài đặt quá nhiều, bạn có
‫thể thay đổi cài đặt và nó hoạt động tốt hoặc tốt đến mức phù hợp.
‫Vì vậy, chúng tôi thực sự ở đây.
‫Những gì chúng tôi đang làm là tìm kiếm mô hình Goldilocks, một mô hình hoạt động tốt trên tập dữ liệu của
‫chúng tôi nhưng cũng hoạt động tốt trên các ví dụ chưa thấy.
‫Chúng ta có nên khuấy một bộ phân loại hàng xóm K không?
‫Hừ!
‫Vâng, chúng tôi có thể làm điều đó.
‫Mặc dù chúng tôi đã nói lời tạm biệt với bộ phân loại K và N, chúng tôi có thể xem bạn sẽ điều chỉnh nó như thế nào?
‫Và nếu bạn đang tự hỏi tôi sẽ bắt đầu từ đâu nếu tôi đang cố gắng tiếp cận điều này, thì đây là điều tôi sẽ bắt
‫đầu.
‫Cách điều chỉnh mô hình phân loại K láng giềng.
‫Chúng tôi đi đến đây để điều chỉnh thông số chuyên sâu để lựa chọn, điều chỉnh và đánh giá mô hình knm và đến các nước láng
‫giềng gần nhất.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đọc qua những điều này, chúng ta có thể sẽ tìm thấy một số thông tin mà chúng ta sẽ đề cập
‫ở đây.
‫Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu nó ra.
‫Hãy làm một tiêu đề nhỏ ở đây.
‫Chúng tôi sẽ đến đây.
‫Siêu đại.
‫Điều chỉnh thông số.
‫Hãy khuấy và.
‫Hãy xem danh sách điểm rèn luyện và danh sách trống.
‫Vì vậy, điểm luyện tập và sau đó là một danh sách các điểm kiểm tra.
‫Danh sách trống.
‫Vì những gì chúng tôi muốn làm là so sánh các phiên bản khác nhau của cùng một mô hình, vì vậy
‫hãy lập mô hình với các cài đặt khác nhau và so sánh điểm của chúng trên hai tập dữ liệu khác nhau.
‫Tra cứu những gì chúng ta đã xem trước đây, nếu chúng ta đọc lại những điều này, bạn có thể thực hiện điều này với hầu hết
‫mọi mô hình học máy hoặc về cơ bản là bất kỳ mô hình học máy nào.
‫Đây là một phần của nghiên cứu.
‫Đây là một phần của thử nghiệm.
‫Bước của nhiều vấn đề học máy là tìm kiếm những thứ như thế này, sau đó đọc những gì bạn có thể tìm thấy và đưa
‫nó trở lại một kịch bản giống như những gì chúng tôi đang làm ở đây.
‫Nhưng hãy cứ giả như chúng ta đã trải qua điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo một danh sách các giá
‫trị khác nhau cho và hàng xóm bây giờ là Y và hàng xóm bởi vì như tôi đã nói trước đây, khi chúng tôi đọc, chúng tôi thấy rằng
‫nếu chúng tôi đi sạch sẽ có thể.
‫Được chứ.
‫Bộ phân loại láng giềng.
‫Chúng tôi thấy.
‫Nhưng hàng xóm là một trong những thông số.
‫Chúng ta có thể thấy điều này bằng cách đọc qua tài liệu về cho vay tâm linh.
‫Và do đó, số lượng hàng xóm được sử dụng theo mặc định cho các truy vấn cần sa.
‫Trong nghiên cứu của chúng tôi về cách điều chỉnh mô hình lon, chúng tôi nhận thấy rằng chúng tôi có thể điều chỉnh số lượng hàng xóm.
‫Và nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về điều này, bạn có thể xem tài liệu.
‫Bạn có thể đọc nó ở đây.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Chúng tôi sẽ tạo một danh sách các giá trị khác nhau.
‫Vì vậy, mặc định ở đây là năm.
‫Vì vậy, có thể những gì chúng ta có thể làm là thử các giá trị khác nhau từ 1 đến 20 hoặc tương tự như vậy.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem ở đây, hàng xóm bằng phạm vi 1 đến 21, một, hai, bốn.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ thiết lập.
‫K và N instance, vì vậy có thể K và n bằng nhau.
‫Nó là gì?
‫K Bạn biết cái này k phân loại hàng xóm đẹp.
‫Và sau đó chúng ta có thể đi vòng qua.
‫Chúng ta cần đi vòng qua những người hàng xóm và khác nhau.
‫Đó là con át chủ bài của chúng tôi mà chúng tôi thực hiện ở đây cho tôi trong những người hàng xóm đang nghĩ lớn ở đây chúng tôi sẽ đi k và đặt các
‫tham số chấm.
‫Hãy nhớ rằng bạn có thể điều chỉnh các thông số của mô hình học máy trong lốc xoáy bằng cách sử dụng các tham số đặt
‫dấu chấm bằng AI vì AI sẽ lặp lại phạm vi này ở đây.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ phù hợp với thuật toán.
‫Những gì chúng tôi đang cố gắng làm ở đây là cải thiện điểm cơ bản này.
‫Vì vậy, đây là với giá trị mặc định là năm.
‫Và vì vậy chúng tôi sẽ thử 20 phiên bản khác nhau, từ 1 đến 20 phiên bản để xem liệu phiên bản nào tốt hơn.
‫Điều đó đã không làm bất cứ điều gì.
‫Tôi vô tình nhấn shift enter và kích hoạt hạnh phúc.
‫Bạn biết đấy, các ngón tay của tôi chỉ được mặc định để di chuyển và nhập bất cứ khi nào họ muốn.
‫Bây giờ chúng tôi muốn cập nhật danh sách điểm đào tạo.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi đào tạo.
‫Chúng tôi muốn điểm tàu ở đây.
‫Điểm tàu phụ.
‫Bây giờ chúng tôi muốn.
‫Làm thế nào một cá thể có thể ghi điểm trên X đào tạo?
‫Xe lửa Y.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi muốn cập nhật danh sách điểm thi.
‫Điểm kiểm tra đó thêm điểm K và điểm gì.
‫Và bạn có thể đoán rằng điều này sẽ xảy ra trong tập thử nghiệm.
‫Điểm thưởng tuyệt vời nếu bạn đã làm.
‫Bây giờ, những gì điều này sẽ làm chỉ là lặp lại phạm vi từ 1 đến 20 này và sau
‫đó sẽ tạo ra 20 mô hình K và N khác nhau và thêm điểm số của chúng vào LIS.
‫Vì vậy, chúng ta hãy kiểm tra những danh sách.
‫Hãy thử và điểm số chuyển thành tuyệt vời và sau đó đi đến điểm kiểm tra.
‫Ầm ầm.
‫Lỗi đánh máy.
‫Được chứ.
‫Bây giờ chúng ta có khoảng 20 trường học khác nhau, nhưng có lẽ đây là những trường được hình dung tốt nhất.
‫Hãy xem chúng tôi sẽ làm điều đó như thế nào.
‫Hãy đi plt dot âm mưu.
‫Chúng tôi là hàng xóm.
‫Và chúng ta sẽ đi theo điểm tàu và sau đó chúng ta sẽ đi nhãn bằng điểm tàu.
‫Tất nhiên là có.
‫Thêm vào đó, anh ta sẽ thêm một âm mưu khác.
‫Người hàng xóm.
‫Điểm kiểm tra.
‫Nhãn bằng điểm kiểm tra.
‫Tuyệt vời.
‫Sau đó, chúng tôi muốn đi plt.
‫Trên thực tế, chúng ta hãy chỉ xem điều này trông như thế nào.
‫Nhãn X.
‫Chúng tôi sẽ đi theo số lượng hàng xóm bởi vì đó là những gì trên x.
‫Tôi đang đánh vần những người hàng xóm theo cách của người Úc ở đây với chữ u ở đó.
‫Hoặc có thể nó không phải của Úc.
‫Có lẽ nó chỉ là một phiên bản khác.
‫Nhưng những người hàng xóm trong một dòng tâm linh được đánh vần là không có chữ u.
‫Vì vậy, đây là x và sau đó plt chấm y sẽ là điểm số.
‫Vì vậy, đây là x y.
‫Vì vậy, đây sẽ là điểm mô hình.
‫Và sau đó chúng tôi muốn chú thích dấu chấm plt và chúng tôi sẽ xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Trên thực tế, chúng tôi có thể.
‫Một chút nhỏ ở đây, Max.
‫Nếu vậy, tối đa có thể đạt điểm trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Chúng ta sẽ đi, Max.
‫Điểm kiểm tra, nó sẽ là độ chính xác.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn gấp 100 lần. 2 F đóng ngoặc và sau đó đóng chuỗi.
‫Cần làm việc.
‫Tuyệt vời.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể thấy ở đây rằng chúng tôi đang thực sự chú ý đến điểm kiểm tra này ở đây để chúng tôi nhận
‫được giá trị cao nhất ở đây.
‫Anh ta khoảng 11 tuổi đối với bốn K hàng xóm gần nhất.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào biểu đồ, thực sự là như vậy.
‫Hãy điều chỉnh x ten này để chúng ta có thể thấy nó thực sự ở đâu.
‫X Văn bản MP phạm vi từ 1 đến 21 khoảng trắng của một.
‫Vì vậy, những gì điều này sẽ làm là chỉ đưa ra một danh sách các phạm vi từ 1 đến 21 của không gian một.
‫Điều này giống hệt như những gì chúng tôi đang sử dụng ở đây.
‫Vì vậy, các xe hàng xóm dao động từ 1 đến 21.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Và vâng, giả định của chúng tôi trước đây trước khi chúng tôi điều chỉnh các dấu X, đây chỉ là
‫những nhãn nhỏ ở đây, là K, N hoặc giá trị lân cận là 11 mang lại điểm số tốt nhất trong tập dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đến đây, mặc định chúng ta nhớ là năm.
‫Vì vậy, chúng tôi vừa thực hiện một chút điều chỉnh siêu tham số và chúng tôi có thể cải thiện kết quả K và
‫bộ phân loại trên tập dữ liệu thử nghiệm bằng cách thay đổi nó từ tham số hàng xóm năm và NW mặc định.
‫Vì vậy, chúng tôi đang thực hiện điều chỉnh siêu tham số ở đây.
‫Thay đổi điều đó thành 11 và chúng tôi nhận được 75. 41 so với kết quả ban đầu của chúng tôi, con số này là 68%.
‫Hừ!
‫Chà, ngay cả sau đó, ngay cả sau khi cải thiện nó lên 75 hoặc bất cứ điều gì, nó vẫn thấp hơn rất nhiều so với hồi
‫quy logistic và rừng ngẫu nhiên của chúng tôi.
‫Vì vậy, tôi nghĩ điều này đã đóng đinh vào quan tài cho mô hình K và N của chúng tôi.
‫Đó có phải là bởi vì ngay cả khi điều chỉnh siêu tham số, nó vẫn chưa đạt được điểm số mà chúng tôi nhận
‫được với hồi quy logistic hoặc rừng ngẫu nhiên?
‫Vì vậy, vì điều này, chúng tôi sẽ loại bỏ K và hiện tại đây là một phần trong thử nghiệm của chúng tôi, một
‫phần lớn của thử nghiệm trong học máy.
‫Bước sáu là xem qua các mô hình học máy khác nhau và tìm ra cái nào hiệu quả và cái nào không.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đang cố gắng làm ở đây là càng nhanh càng tốt, thông qua các thử nghiệm nhỏ khác nhau như những
‫gì chúng tôi vừa thực hiện, điều chỉnh N và xem mô hình nào hoạt động tốt nhất trên dữ liệu của chúng tôi.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể thử và làm là chúng tôi đã khuấy Kanon bằng tay giống như chúng tôi đã viết ra vòng lặp for nhỏ này ở đây.
‫Đó là một chút tẻ nhạt, phải không?
‫Vì vậy, bạn phải làm điều đó cho mọi mô hình học máy.
‫Bạn có thể gặp một số vấn đề.
‫Ở đây không sao cả vì chúng ta có một điều chỉnh tham số, nhưng nếu bạn có nhiều tham số hơn, việc viết
‫các vòng lặp for này sẽ rất kém hiệu quả.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm tiếp theo, bạn thấy cách chúng tôi có thể khuấy động, hồi quy hậu cần và phân
‫loại rừng ngẫu nhiên bằng cách sử dụng CV tìm kiếm ngẫu nhiên, viết tắt của Cross-Validation.
‫Vì vậy, thay vì chúng tôi phải thử điều chỉnh các loại thông số khác nhau theo cách thủ công CV tìm kiếm ngẫu nhiên, mà
‫chúng tôi đã thấy trong phần dòng thứ hai, chúng tôi sẽ thử một số kết hợp khác nhau của
‫các thông số siêu cho chúng tôi và đánh giá xem cái nào là tốt nhất và sau đó lưu chúng cho chúng tôi.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ xem xét video tiếp theo.