‫Welkom terug.
‫In de vorige video zagen we hoe we een van onze machine learning-modellen, met name de
‫K dichtstbijzijnde buren, handmatig kunnen afstemmen.
‫Dit is hyperparameterafstemming.
‫Wat ik heb gedaan, is dat ik deze kleine titel hier zojuist heb aangepast om hyperparameterafstemming met de hand te zeggen.
‫Maar zoals je je kunt voorstellen, als je meer dan één parameter of hyperparameter had, stemden
‫we in ons geval alleen op buren af en gingen we naar de burenclassificatie.
‫We hebben alleen deze ene parameter afgestemd.
‫We wilden deze allemaal afstemmen.
‫Alsof je een beetje vervelend wordt.
‫We herschrijven dagenlang voor loops.
‫Dus wat we hier gaan doen is en onthoud, we hebben ook afgeschreven dat onze K naaste buren op zoek
‫waren naar betere resultaten.
‫Dus omdat onze logistische regressie in willekeurige bosclassificatie beter presteert, gaan we het model van
‫de scherpere buren uit onze experimenten halen.
‫Dus nu gaan we hyperparameter afstemmen met willekeurig zoeken c. v.
‫En dit is dus wat we zagen in de paranormale lijnsectie.
‫En als we het opzoeken, willekeurig zoeken, S. V. Escalon, we zouden het hier vinden.
‫Mooi.
‫Dus daar is de documentatie, je kunt die in je eigen tijd doorlezen, maar we zullen zien
‫dat het geïmplementeerd wordt.
‫En nogmaals, als je je afvraagt hoe je de baan van premier zou kunnen vinden om
‫een machine learning-model af te stemmen, nou, hier is wat ik zou doen voor logistische regressie naar hoe je een logistiek regressie machine
‫learning-model in Python kunt afstemmen, zoiets als dat, als we dat opzoeken.
‫Logistieke regressiemodeltraining met Saikat leert prachtige logistieke regressie met behulp van python, psychische
‫lijn, hoge parameteroptimalisatie van machine learning-modellen, afstemmingsparameters voor logistische regressie.
‫Als we deze in onderzoek zouden doornemen en onze eigen experimenten zouden doen en dingen zouden uitzoeken en meer vragen zouden stellen
‫en waarschijnlijk behoorlijk goede antwoorden zouden vinden, maar voor nu gaan we doen alsof we die stappen hebben doorlopen en we'
‫ben erachter gekomen dat we gerandomiseerd zoeken kunnen gebruiken c. v en dat we een heleboel
‫verschillende parameters kunnen afstemmen.
‫Laten we dat doen.
‫We gaan stemmen.
‫Logistisch regressie- en logistisch regressiemodel, wat niet en willekeurige bosclassificatie is.
‫Gerandomiseerd zoeken gebruiken c. v en nogmaals, als je informatie nodig hebt over welke parameters je kunt gebruiken voor logistische
‫regressie, heb ik dat zelfs verkeerd gespeld.
‫Typische Daniel, logistische regressie en willekeurige bosclassificatie kunnen hier omhoog gaan als ascalon logistische
‫regressie.
‫Dus als we hier naar binnen kijken.
‫Dit geeft ons een lijst met verschillende parameters, en je zou de documentatie kunnen lezen en geloof me, ik deed dit
‫de eerste keer dat ik dit deed.
‫Ik heb de documentatie gelezen en ik heb zoiets van, dit betekent al deze termen zoals elastische netto
‫L2-straffen, rekening.
‫Eigenlijk weet ik wat het woord betekent.
‫Waar of niet waar.
‫Rechts.
‫Al deze dingen betekenden niet veel voor mij.
‫Pas toen ik wat onderzoek begon te doen en erachter kwam wat al deze verschillende parameters
‫eigenlijk betekenden, begon ik het te begrijpen.
‫En hetzelfde geldt voor de willekeurige bosclassificatie.
‫Je zou hetzelfde kunnen doen, dat in de skyline plaatsen, documentatie lenen of dit veranderen om een
‫willekeurig bos af te stemmen.
‫Machine learning-model in Python, dit zijn stappen die mensen zoals machine learning-ingenieurs en datawetenschappers
‫elke dag nemen om erachter te komen hoe ze hun modellen kunnen verbeteren.
‫Niemand in het begin weet dit uit zijn hoofd te doen.
‫Zelfs na het vele malen gedaan te hebben.
‫Die dingen moet ik nog opzoeken.
‫Dus we gaan hierheen.
‫Eens kijken hoe hij het zou doen.
‫Dus het eerste wat je moet doen met willekeurig zoeken naar CV is en als je je afvraagt waar CV voor staat,
‫staat het voor kruisvalidatie.
‫Dat zagen we in de Saikat-lening.
‫En meer specifiek kruisvalidatie, wat het doet, is in plaats van een normale trainingstestsplitsing te doen zoals we eerder hebben gedaan, door een trainingssplitsing en
‫een testsplitsing te maken, a. k. A. 80 procent in de
‫trainingssplitsing en 20 procent in de testsplitsing die het creëert, dit zou echt moeten zijn, maar ik heb er vijf gedaan
‫omdat het er hier mooi uitziet.
‫Dit kan een oude kruisvalidatie zijn.
‫Dus vijf is de standaard binnen Getline in de nieuwste versie.
‫Maar je kunt dit echt aanpassen en wat het gaat doen, is vijf
‫verschillende versies van trainingsgegevens en vijf verschillende versies van de testgegevens maken en vervolgens verschillende parameters evalueren.
‫Ranma omdat we hyperparameter zoeken doen, verschillende soorten parameters evalueren op al deze
‫verschillende sets van al deze versies van de trainings- en testgegevens en uitzoeken welke set parameters
‫of hyperparameters het beste is voor deze vijf verschillende splitsingen in plaats van dan slechts één enkele splitsing.
‫Dus als we hierheen gaan, laten we het dan doen.
‫Dus wat we moeten doen is een hyperparameterraster maken voor logistiek.
‫Regressie en beoordeling, de logistieke regressiedocumentatie, evenals hier zoeken naar logistische regressie.
‫We komen erachter dat er een paar hoge parameters zijn die we kunnen afstemmen, zoals de waarde voor zien, die als we
‫hier kijken, als we hier naar beneden gaan om te zien.
‫Dus inverse van regularisatiekracht moet een positieve vlieg zijn.
‫Nogmaals, je zou dit de eerste keer kunnen lezen dat de documentatie gaat wat een van deze woorden betekent.
‫Dat is waarom het onderzoek vereist om het te controleren.
‫En dan is er nog een die Sova heet.
‫Dus we gaan hierheen.
‫We zullen gewoon eens kijken hoe een parameterwaarde eruitziet.
‫Kijk, en nogmaals, er zijn er meer, we gebruiken er hier maar twee.
‫Dus we gebruiken alleen C en Sova.
‫Je zou in je onderzoek kunnen ontdekken dat je de straf zou kunnen aanpassen, je zou de pasvorm
‫kunnen aanpassen, je zou een hele reeks parameters kunnen aanpassen, maar het algemene concept van het aanpassen van haar parameters is waar we
‫ons op richten.
‫Dus we gaan dit instellen na ons onderzoek.
‫We weten dat een goede waarde ENPI-logruimte min vier is.
‫En als je je afvraagt wat de lange ruimte is, want ik gooi deze dingen
‫relatief snel weg, logruimte doet.
‫Als we hierheen gaan.
‫Geretourneerde getallen gelijkmatig verdeeld over een logschaal, dus het start-stopnummer.
‫Dus dit zal tussen min vier zijn, tussen vier en 50.
‫En als je je afvraagt wat een logruimte is, dan zijn dit de manieren waarop je het kunt doen.
‫Laten we gaan.
‫Wat is een logruimte?
‫Lange kruidenreductie en complexiteit leggen in eenvoudige bewoordingen uit wat kruidenreductie is.
‫Dus we zouden dat nog eens kunnen lezen voor een paar complexe woorden daar, maar na een beetje moeite
‫zul je het kunnen achterhalen.
‫Dus we gaan hierheen.
‫We kunnen er hier maar één gebruiken, want echt na het onderzoek en het vinden van de parameters die we moeten
‫aanpassen, ontdekken we dat C waarschijnlijk de meest waardevolle is voor logistische regressie.
‫We gaan dus maar één waarde gebruiken voor Sorba.
‫Dus wat we hier testen, we creëren een raster van getallen op een logruimte tussen min vier
‫en vier.
‫Dus daar gaan we.
‫Het spijt me, want het is een lange ruimte, het is één keer tien tot de macht van negatief voor maximaal één keer tien
‫tot de krachtige.
‫Dus behoorlijk grote ruimte daar.
‫Deze cijfers zijn vrij goed gescheiden.
‫Dus laten we daar vanaf komen.
‫En nu gaan we een parameter maken.
‫Cijfer voor willekeurige bosclassificatie.
‫Prachtig en door ons onderzoek ontdekken we dat sommige van de beste parameters voor een willekeurig bos het aantal schattingen, dat is
‫als we een willekeurig bos gebruiken en schatten, net als hoeveel bomen we in ons bos
‫hebben.
‫Dus enpi een bereik.
‫En je vraagt je misschien af waarom ik hier bereiken gebruik als ik dit doorneem.
‫Nou, de reden is dat als we de documentatie opzoeken, ik weet dat we in een vorige video een
‫expliciet gebruiksbereik hebben.
‫We hebben een lijst gebruikt voor een opfriscursus over wat een bereik doet.
‫Laten we dit eens bekijken.
‫Dus het gaat eigenlijk gewoon een reeks getallen creëren, Spice 50 gedeeltelijk vanwege 50 hier, tussen 10
‫en 1000.
‫Dus als we kijken naar gerandomiseerd, denk ik dat we het al hebben.
‫Misschien hier.
‫Daar gaan we daar ergens in tegenstelling.
‫Het wordt ten zeerste aanbevolen om continue distributies te gebruiken voor continue parameters, daarom creëren
‫we een reeks verschillende waarden.
‫Hier lezen we dat uit.
‫In plaats van alleen een expliciete lijst te zijn, creëren we een reeks continue distributie voor onze hyperparameters
‫voor willekeurig zoeken c. v.
‫Maar dat staat gewoon in de documentatie.
‫Dus we gaan hierheen, je kunt nog steeds gewoon een lijst gebruiken.
‫Maar de documentatie van mensen die de Ashqelon-lobby hebben geschreven, raden ons aan om een reeks waarden te gebruiken.
‫Dus ik ga hier de maximale diepte in, een andere die we hebben gevonden door ons eigen onderzoek, alle hype van
‫parameters die we kunnen karnen.
‫Onthoud, voor elk machine learning-model, een snelle zoektocht naar, hey, ik gebruik dit model.
‫Ik heb het uitgezocht.
‫Ik volgde de tweede lijn.
‫Ik heb de kaart niet, of wel?
‫Ja, dat doen we.
‫Ik volgde de kaart en ik heb besloten dat ik een willekeurige bosclassificatie ga gebruiken.
‫Hoe kan ik het hyperparameter afstemmen?
‫Nou, daar komt het op aan om zoiets als dit te zoeken, toch?
‫Dus we gaan hier, we ontdekken dat een andere de gemiddelde steekproeven is, wanneer we hierheen gaan en we gaan met
‫een bereik.
‫Ik heb eigenlijk gezegd, wat gaan we een distributie gebruiken.
‫Maar hier, Max, diepte, we zijn niet gewend aan distributie.
‫We hebben zojuist een expliciete lijst gebruikt of we gebruiken hier een ander bereik en dan
‫gaan we hierheen en we zullen ook veel monsters gebruiken, Leaf en P een bereik.
‫Een tweeëntwintig mooi, dus nu moeten we hyperparameterrasters gebruiken voor de twee modellen die we gaan proberen en
‫een parameterafstemming hebben met behulp van gerandomiseerde zoek-tv.
‫Dus wat we waarschijnlijk zullen doen, is dat we deze video hier beëindigen en dan
‫terugkomen en we zullen deze twee rasters gebruiken, samen met gerandomiseerde zoek-tv, om te proberen onze resultaten van onze logistische
‫regressie te verbeteren model en onze willekeurige bosclassificatie verder dan wat we aanvankelijk kregen.
‫Dus naast deze initiële waarden die we hebben gekregen en onthouden, werden deze waarden
‫verkregen zonder kruisvalidatie, omdat we slechts een enkele Trianon-testsplitsing gebruikten.
‫Terwijl als we ingaan op keynote in kruisvalidatie.
‫Dus dit is wat we gebruikten om onze originele scores te krijgen, een enkele trainingstestsplitsing, terwijl we
‫bij kruisvalidatie meerdere Trianon-testsplitsingen gaan gebruiken.
‫Onthoud dat we in het gedeelte over de cycloon hebben besproken dat als u een statistiek gaat geven in
‫termen van hoe een model presteert, het waarschijnlijk het beste is om een kruisvalidatie-metriek te gebruiken.
‫Vooral met classificatieproblemen, dus laten we dat opnieuw bekijken in de volgende video over hoe willekeurig
‫bos en logistische regressie met willekeurige ECV.