‫مرحبًا بعودتك.
‫شاهدنا في الفيديو الأخير كيفية ضبط أحد نماذج التعلم الآلي لدينا ، وتحديدًا المصنف
‫K الأقرب للجيران يدويًا.
‫الآن ، هذا هو ضبط المعلمة المفرط.
‫ما فعلته هو أنني قمت للتو بتعديل هذا العنوان الصغير هنا لأقول ضبط المعلمة المختلطة يدويًا.
‫ولكن كما يمكنك أن تتخيل ، إذا كان لديك أكثر من معلمة أو معلمة مفرطة ، في حالتنا ، قمنا
‫فقط بضبط الجيران.
‫كنا نذهب إلى المصنف CANI.
‫قمنا فقط بضبط هذه المعلمة الواحدة.
‫أردنا ضبط كل هذه الأشياء التي يمكن أن تكون مملة بعض الشيء.
‫نحن نعيد كتابة الحلقات لأيام.
‫إذن ما سنفعله هنا هو أن نتذكر أننا شطبنا أيضًا أقرب جيراننا من K.
‫نحن نبحث عن نتائج أفضل.
‫لذلك نظرًا لأن أداء الانحدار اللوجستي ومصنف الغابة العشوائي يعمل بشكل أفضل ،
‫سنقوم باستبعاد نموذج K الأقرب من تجربتنا.
‫لذلك سنقوم الآن بضبط المعلمات الفائق باستخدام سيرة ذاتية البحث العشوائية.
‫وهذا ما رأيناه في قسم السطر الثاني.
‫وإذا بحثنا في سيرتنا الذاتية للبحث العشوائي ، فتعلم ، سنجدها هنا.
‫جميلة.
‫إذاً هناك التوثيق هناك.
‫يمكنك قراءة ذلك في وقتك الخاص ، لكننا سنراه مطبقًا.
‫ومرة أخرى ، إذا كنت تتساءل كيف يمكنك العثور على المعلمات لضبط نموذج معين للتعلم الآلي
‫، حسنًا ، هذا ما سأفعله للانحدار اللوجستي.
‫فكيف يمكن ضبط نموذج تعلم آلة الانحدار اللوجستي في بايثون؟
‫شيء من هذا القبيل ، إذا بحثنا عن ذلك.
‫تدريب نموذج الانحدار اللوجستي مع الانحدار اللوجستي الجميل باستخدام إعصار Python تحسين المعلمات
‫العالية ونماذج التعلم الآلي لضبط المعلمات للانحدار اللوجستي.
‫إذا كان علينا أن نمر في هذه الأمور ونبحث عنها ، فقم بإجراء تجاربنا الخاصة واكتشف الأشياء وطرح المزيد
‫من الأسئلة.
‫ربما تجد بعض الإجابات الجيدة ، ولكن في الوقت الحالي سوف نتظاهر بأننا مررنا
‫بهذه الخطوات وتوصلنا إلى أنه يمكننا استخدام البحث العشوائي KV وأنه يمكننا ضبط مجموعة من المعلمات
‫المختلفة.
‫لنفعل ذلك.
‫سنقوم بضبط.
‫الانحدار اللوجستي ، نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا وهو ذلك ومصنف الغابة العشوائي.
‫استخدام البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية ومرة أخرى ، إذا كنت بحاجة إلى معلومات حول المعلمات التي يمكنك استخدامها للانحدار اللوجستي ، فقد
‫قمت بتهجئة هذا الخطأ.
‫الانحدار اللوجيستي النموذجي دانيال ومصنف الغابة العشوائي.
‫يمكنك الصعود هنا ، اسأل وحدك عن الانحدار اللوجستي.
‫لذلك إذا نظرنا هنا.
‫سيعطينا هذا قائمة بالمعلمات المختلفة ويمكنك قراءة الوثائق.
‫وثق بي ، لقد فعلت هذا في المرة الأولى التي قمت فيها بذلك.
‫قرأت الوثائق وأحب ، هذا يعني كل هذه المصطلحات مثل عقوبات L2 ذات الشبكة المرنة.
‫ثور.
‫في الواقع ، أنا أعرف ما يعنيه الثور.
‫صح أم خطأ ، أليس كذلك؟
‫كل هذه الأشياء لم تكن تعني الكثير بالنسبة لي.
‫مرة واحدة فقط بدأت في إجراء بعض الأبحاث والمضي قدمًا ومعرفة ما تعنيه كل هذه المعلمات المختلفة
‫في الواقع هو أنني بدأت في فهمها.
‫وينطبق الشيء نفسه على مصنف الغابة العشوائي.
‫يمكنك فعل الشيء نفسه ، أو وضع ذلك في وثائق القرض على نطاق واسع ، أو تغيير هذا ليكون
‫كيفية ضبط الغابة العشوائية.
‫نموذج التعلم الآلي في بايثون.
‫هذه خطوات يتخذها أشخاص مثل مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات كل يوم
‫لمعرفة كيفية تحسين نماذجهم.
‫لا أحد في البداية يعرف كيف يفعل ذلك عن ظهر قلب.
‫حتى بعد القيام بذلك عدة مرات.
‫لا يزال يتعين علي البحث عن هذه الأشياء.
‫لذلك نذهب هنا.
‫دعونا نرى كيف سيفعل ذلك.
‫لذا فإن أول شيء يجب القيام به مع البحث العشوائي في السيرة الذاتية هو ، وإذا كنت تتساءل عن معنى CVS ، فهو يعني التحقق
‫من الصحة المتقاطعة.
‫لقد رأينا ذلك في السطر الثاني وبشكل أكثر تحديدًا ، التحقق المتقاطع.
‫ما يفعله هو بدلاً من القيام بقطار عادي وتقسيم اختباري كما فعلنا من قبل ، من خلال إنشاء
‫قسم تدريب واحد وتقسيم اختبار. ك. 80٪ في قسم التدريب و 20٪ في تقسيم الاختبار الذي يتم إنشاؤه.
‫يجب أن يكون هذا حقًا K ، لكنني فعلت خمسة لأنه يبدو لطيفًا هنا.
‫يمكن أن يكون هذا بمثابة التحقق من صحة K أضعاف.
‫إذن ، خمسة هو الافتراضي في السطر النفسي في الإصدار الأخير.
‫لكن يمكنك حقاً تعديل هذا.
‫وما سيفعله هو إنشاء خمسة إصدارات مختلفة من بيانات التدريب وخمسة إصدارات
‫مختلفة من بيانات الاختبار ثم تقييم معايير مختلفة.
‫تذكر ، نظرًا لأننا نجري بحثًا فائقًا عن المعلمات ، فقم بتقييم نوع مختلف من المعلمات
‫في كل هذه المجموعات المختلفة لكل هذه الإصدارات من بيانات التدريب والاختبار واعمل على
‫تحديد مجموعة المعلمات أو المعلمات الفائقة الأفضل عبر هذه الأقسام الخمسة المختلفة بدلاً من أن يكون مجرد انقسام
‫واحد.
‫لذا إذا ذهبنا إلى هنا ، فلنقم بذلك.
‫لذا ما نحتاج إلى القيام به هو إنشاء شبكة معلمات تشعبية للوجستية.
‫الانحدار وقراءة وثائق الانحدار اللوجستي بالإضافة إلى البحث هنا عن الانحدار اللوجستي ، اكتشفنا أن
‫هناك بعض المعلمات العالية التي يمكننا ضبطها ، مثل قيمة C ، والتي
‫إذا نظرنا إليها هنا ، إذا ذهبنا إلى الأسفل هنا لذا يجب أن يكون معكوس قوة التنظيم تدفقًا إيجابيًا.
‫مرة أخرى ، يمكنك قراءة هذا في المرة الأولى التي تذهب فيها الوثائق إلى ما تعنيه أي من هذه الكلمات.
‫لهذا السبب يتطلب الأمر بحثًا للتحقق من ذلك.
‫ثم هناك واحد آخر يسمى Solver.
‫لذلك سنذهب هنا.
‫سنلقي نظرة فقط على شكل شبكة المعلمات الخاصة بنا.
‫نرى؟
‫ومرة أخرى ، هناك المزيد.
‫نحن نستخدم اثنين فقط هنا ، لذا فنحن نستخدم C والحل فقط.
‫قد تجد في بحثك أنه يمكنك تعديل العقوبة.
‫يمكنك ضبط التقاطع المناسب.
‫يمكنك ضبط مجموعة كاملة من المعلمات العالية.
‫لكن المفهوم العام لتعديل المعلمات هو ما نركز عليه.
‫لذلك سنقوم بتعيين هذا بعد بحثنا.
‫نعلم أن القيمة الجيدة هي NP log space سالب أربعة.
‫وإذا كنت تتساءل عن مساحة السجل لأنني أرمي هذه الأشياء بسرعة نسبيًا.
‫مساحة السجل تفعل.
‫إذا ذهبنا هنا.
‫إرجاع الأرقام متباعدة بالتساوي على مقياس لوغاريتمي.
‫لذا فإن رقم نقطة البداية.
‫إذن هذا سيكون بين سالب أربعة ، بين أربعة و 50 منهم.
‫وإذا كنت تتساءل عن مساحة السجل ، فهذه هي الطرق التي يمكنك من خلالها القيام بذلك.
‫لنذهب.
‫ما هي مساحة السجل؟
‫تقليل المساحة الطويلة ، تعقيدنا.
‫هل يمكنك أن تشرح بكلمات بسيطة ما هو تقليل المساحة المغلقة؟
‫حتى نتمكن من قراءة ذلك مرة أخرى.
‫عدد قليل من الكلمات المعقدة هناك ، ولكن بعد القليل من الجهد ، ستتمكن من معرفة ذلك.
‫لذلك نذهب هنا.
‫يمكننا استخدام حل واحد فقط هنا لأنه حقًا بعد البحث وإيجاد المعلمات العالية التي يجب أن نضبطها
‫، نجد أن C هي على الأرجح الأكثر قيمة للانحدار اللوجستي.
‫لذلك سنستخدم قيمة واحدة فقط للحل.
‫حسنًا ، ما نختبره هنا حقًا ، هو أننا ننشئ شبكة من الأرقام على مساحة لوغاريتمية بين سالب أربعة
‫وأربعة.
‫لذا ها نحن ذا.
‫أه آسف.
‫لأنها مساحة تسجيل.
‫إنه واحد في عشرة مرفوعًا للقوة الأسية سالب أربعة ، حتى واحد في عشرة أس أربعة.
‫لذلك مساحة كبيرة جدا هناك.
‫هذه الأرقام مفصولة جيدًا.
‫لذلك دعونا نتخلص من ذلك.
‫والآن سننشئ معلمة.
‫الجشع العشوائي.
‫مصنف الغابة.
‫رائع.
‫ومن خلال بحثنا ، وجدنا أن بعضًا من أفضل المعلمات لعدد عشوائي من تقديرات الغابة ، وهو إذا استخدمنا غابة
‫عشوائية وقمنا بتقديرنا ، هو عدد الأشجار التي لدينا في غابتنا.
‫إذاً NTP نطاق وقد تتساءل لماذا أستخدم النطاقات هنا عندما أخوض في هذا.
‫حسنًا ، السبب هو أننا إذا بحثنا عن الوثائق ، فأنا أعلم في مقطع فيديو سابق أننا لم نستخدم النطاق
‫بشكل صريح.
‫لقد استخدمنا قائمة فقط لتجديد المعلومات حول ما يفعله النطاق.
‫دعنا نتحقق من هذا.
‫لذلك فهي في الأساس ستنشئ نطاقًا من الأرقام.
‫مسافة 50 عن بعضها بسبب 50 هنا بين عشرة و 1000.
‫لذلك إذا بحثنا بشكل عشوائي ، أعتقد أننا حصلنا عليه بالفعل.
‫ربما هنا.
‫هناك نذهب.
‫هناك مكان ما هنا على النقيض من ذلك.
‫دعني اذهب.
‫يوصى بشدة باستخدام التوزيعات المستمرة للمعلمات المستمرة ، ولهذا السبب نقوم بإنشاء
‫مجموعة من القيم المختلفة.
‫هذا هو المكان الذي نقرأ فيه ذلك.
‫بدلاً من أن تكون مجرد قائمة صريحة ، فإننا نقوم بإنشاء نطاق من التوزيع المستمر لمعلماتنا
‫الفائقة للبحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية ولكن هذا فقط في الوثائق.
‫لذلك نذهب هنا.
‫لا يزال بإمكانك استخدام القائمة فقط ، لكن توثيق الأشخاص الذين كتبوا المقياس في الردهة
‫يوصينا باستخدام مجموعة من القيم.
‫لذلك سنذهب إلى Max Depth هنا ، وهو عنصر آخر اكتشفناه من خلال بحثنا الخاص عن معلمة
‫مفرطة يمكننا ضبطها.
‫تذكر ، بالنسبة إلى أي نموذج للتعلم الآلي ، إجراء بحث سريع عن المضي قدمًا ، مرحبًا ، أنا أستخدم هذا النموذج.
‫لقد اكتشفت ذلك.
‫لقد اتبعت الخط النفسي.
‫ليس لدي الخريطة ، أليس كذلك؟
‫نعم ، نحن نفعل.
‫لقد تابعت الخريطة وقررت أنني سأستخدم مصنف غابات عشوائي.
‫كيف يمكنني ضبط المعلمة الفائقة منه؟
‫حسنًا ، هذا هو المكان الذي يتعلق الأمر بالبحث عن شيء كهذا ، أليس كذلك؟
‫ننتقل إلى هنا ، نجد أن واحدًا آخر هو تقسيم العينات الدنيا.
‫ثم نذهب هنا وسنذهب.
‫نحن نستخدم مجموعة.
‫في الواقع ، لقد قلت إننا سنستخدم التوزيع ، ولكن هنا أقصى عمق ، لم نستخدم
‫التوزيع ، لقد استخدمنا للتو قائمة صريحة ، لكننا سنستخدم نطاقًا آخر
‫هنا ثم سنستخدم اذهب هنا وسنستخدم أيضًا عينات دقيقة ونطاق ورقة ونطاق.
‫122 جميل.
‫إذن لدينا الآن شبكتان من المعلمات الفائقة للنموذجين اللذين سنحاول ضبطهما
‫باستخدام البحث العشوائي XXV.
‫إذن ما سنفعله على الأرجح هو أننا سننهي هذا الفيديو هنا ثم سنعود وسنستخدم هاتين
‫الشبكتين جنبًا إلى جنب مع البحث العشوائي XXV لمحاولة تحسين نتائجنا لنموذج الانحدار اللوجستي
‫الخاص بنا ومصنف الغابة العشوائي يتجاوز ما حصلنا عليه في البداية.
‫إذن ، بعد هذه القيم الأولية التي حصلنا عليها وتذكرنا ، تم الحصول على هذه القيم دون استخدام التحقق المتقاطع
‫لأننا استخدمنا قطارًا واحدًا وتقسيمًا اختباريًا فقط ، بينما إذا ذهبنا إلى الكلمة الرئيسية والتحقق المتقاطع ، فهذا ما استخدمناه
‫للحصول على درجاتنا الأصلية ، قطار واحد وتقسيم اختباري ، بينما في التحقق المتقاطع ،
‫سنستخدم قطارًا متعددًا وتقسيمًا اختباريًا.
‫تذكر في قسم السطر الثاني الذي ناقشناه أنه إذا كنت ستقدم مقياسًا فيما يتعلق بكيفية
‫أداء النموذج ، فمن الأفضل على الأرجح استخدام مقياس تحقق متقاطع.
‫خاصة مع مشاكل التصنيف.
‫لذلك دعونا نعيد النظر في ذلك في الفيديو التالي لضبط الانحدار العشوائي للغابات واللوجستيات باستخدام سيرة ذاتية البحث
‫العشوائية.