‫Content de te revoir.
‫Dernière vidéo, nous avons vu comment régler un de nos modèles de machine learning, plus précisément les K voisins
‫les plus proches, classificateur à la main.
‫Maintenant, il s'agit d'un réglage hyper-paramétrique.
‫Ce que j'ai fait, c'est que j'ai juste ajusté ce petit titre ici pour dire hyper réglage des paramètres à la main.
‫Mais comme vous pouvez l'imaginer, si vous aviez plus d'un paramètre ou hyperparamètre, dans notre
‫cas, nous n'accordons que les voisins et allons jusqu'au classificateur des voisins.
‫Nous n'avons réglé que ce paramètre.
‫Nous voulions régler tout cela.
‫Comme si tu devenais un peu ennuyeux.
‫Nous réécrivons des boucles pendant des jours.
‫Donc ce que nous allons faire ici est et rappelez-vous, nous avons également radié nos K voisins les plus proches étaient à
‫la recherche de meilleurs résultats.
‫Donc, parce que notre régression logistique dans le classificateur de forêts aléatoires fonctionne mieux, nous allons supprimer le
‫modèle des voisins les plus exigeants de notre expérimentation.
‫Alors maintenant, nous allons passer à l'hyper réglage des paramètres avec la recherche aléatoire c. v.
‫Et c'est donc ce que nous avons vu dans la section de la ligne psychique.
‫Et si nous le recherchons, recherche aléatoire, S. V. Escalon, on le trouverait ici.
‫Beau.
‫Il y a donc la documentation là-bas, vous pouvez la lire à votre rythme, mais nous allons la
‫voir mise en œuvre.
‫Et encore une fois, si vous vous demandez comment vous pourriez trouver le travail de Premier ministre
‫pour régler un modèle d'apprentissage automatique, eh bien, voici ce que je ferais pour la régression logistique pour savoir comment régler un modèle d'apprentissage
‫automatique de régression logistique en Python, quelque chose comme ça, si nous recherchons cela.
‫L'entraînement au modèle de régression logistique avec Saikat apprend une belle régression logistique à l'aide de python, de la ligne psychique,
‫de l'optimisation des paramètres élevés des modèles d'apprentissage automatique, du réglage des paramètres pour la régression logistique.
‫Si nous devions passer par ces recherches et faire nos propres expériences et comprendre les choses et poser plus de questions et
‫probablement trouver de très bonnes réponses, mais pour l'instant, nous allons prétendre que nous avons parcouru ces étapes et nous '
‫J'ai compris que nous pouvons utiliser la recherche aléatoire c. v et que nous pouvons régler un
‫tas de paramètres différents.
‫Faisons cela.
‫On va s'accorder.
‫Modèle de régression logistique et de régression logistique, qui n'est pas un classificateur de forêt aléatoire.
‫Utilisation de la recherche aléatoire c. v et encore, si vous avez besoin d'informations sur les paramètres que vous pouvez utiliser pour la
‫régression logistique, j'ai même mal orthographié cela.
‫Typique de Daniel, la régression logistique et le classificateur de forêt aléatoire peuvent monter ici en tant que régression logistique
‫ascalon.
‫Donc si nous regardons ici.
‫Cela va nous donner une liste de différents paramètres, et vous pourriez lire la documentation et me faire confiance, je l'ai fait
‫la première fois que je l'ai fait.
‫J'ai lu la documentation et je me dis, cela signifie tous ces termes comme les pénalités de filet élastique L2, le projet
‫de loi.
‫En fait, je sais ce que le mot veut dire.
‫Vrai ou faux.
‫À droite.
‫Toutes ces choses ne signifiaient pas grand-chose pour moi.
‫Ce n'est qu'une fois que j'ai commencé à faire des recherches et à comprendre ce que tous ces différents paramètres
‫signifiaient réellement que j'ai commencé à le comprendre.
‫Et il en va de même pour le classificateur de forêt aléatoire.
‫Vous pouvez faire la même chose, mettre cela dans la ligne d'horizon, prêter de la documentation ou changer
‫cela pour définir une forêt aléatoire.
‫Modèle d'apprentissage automatique en Python, ce sont des étapes que des personnes comme les ingénieurs en apprentissage
‫automatique et les scientifiques des données prennent chaque jour pour comprendre comment améliorer leurs modèles.
‫Personne au début ne sait comment faire cela par cœur.
‫Même après l'avoir fait plusieurs fois.
‫Je dois encore chercher ces choses.
‫Alors on y va.
‫Voyons comment il ferait.
‫Donc, la première chose à faire avec la recherche aléatoire de CV est et si vous vous demandez ce que signifie CV,
‫cela signifie validation croisée.
‫Nous l'avons vu dans le prêt Saikat.
‫Et plus précisément la validation croisée, ce qu'elle fait, c'est au lieu de faire une division de test d'entraînement normale comme nous l'avons fait auparavant, en créant une division d'entraînement
‫et une division de test, a. k. une. 80 pour cent dans
‫la division d'entraînement et 20 pour cent dans la division de test que cela crée, cela devrait être vraiment parce que j'en ai fait cinq
‫parce que ça a l'air bien ici.
‫Cela peut être une vieille validation croisée.
‫Cinq est donc la valeur par défaut dans Getline dans la dernière version.
‫Mais vous pouvez vraiment ajuster cela et cela va créer cinq versions
‫différentes des données d'entraînement et cinq versions différentes des données de test, puis évaluer différents paramètres.
‫Ranma parce que nous effectuons une recherche d'hyper paramètres, évaluons différents types de paramètres sur
‫tous ces différents ensembles de toutes ces versions des données d'entraînement et de test et déterminons quel
‫ensemble de paramètres ou d'hyper paramètres est le meilleur dans ces cinq divisions différentes plutôt que d'être une seule division.
‫Alors si nous allons ici, faisons-le.
‫Donc, ce que nous devons faire, c'est créer une grille d'hyper paramètres pour la logistique.
‫Régression et notation, la documentation de la régression logistique, ainsi que la recherche ici de la régression
‫logistique.
‫Nous comprenons qu'il y a quelques paramètres élevés que nous pouvons régler, tels que la valeur pour voir, qui
‫si nous regardons ici, si nous descendons ici pour voir.
‫Donc l'inverse de la force de régularisation doit être une mouche positive.
‫Encore une fois, vous pouvez lire ceci la première fois que la documentation explique ce que signifient ces mots.
‫C'est pourquoi il faut des recherches pour le vérifier.
‫Et puis il y en a un autre qui s'appelle Sova.
‫Alors on ira ici.
‫Nous allons juste voir à quoi ressemble une note de paramètre.
‫Vous voyez, et encore une fois, il y en a d'autres que nous n'utilisons que deux ici.
‫Nous n'utilisons donc que C et Sova.
‫Vous pourriez découvrir dans vos recherches que vous pouvez ajuster la pénalité, vous pouvez ajuster l'interception
‫d'ajustement, vous pouvez ajuster tout un tas de paramètres, mais le concept général d'ajustement de ses paramètres est ce sur quoi
‫nous nous concentrons.
‫Nous allons donc définir cela après nos recherches.
‫Nous savons qu'une bonne valeur est l'espace log ENPI moins quatre.
‫Et si vous vous demandez ce qu'est l'espace long, parce que je jette ces choses assez
‫rapidement, l'espace de journal le fait.
‫Si nous allons ici.
‫Nombres renvoyés régulièrement espacés le long d'une échelle de journal, donc le nombre de début d'arrêt.
‫Cela va donc être entre moins quatre, entre quatre et 50 d'entre eux.
‫Et si vous vous demandez ce qu'est un espace de journalisation, voici les façons dont vous pouvez le faire.
‫Allons-y.
‫Qu'est-ce qu'un espace journal ?
‫La réduction des épices longue et la complexité expliquent en termes simples ce qu'est la réduction des épices.
‫Nous pourrions donc relire cela pour quelques mots complexes, mais après un petit effort, vous
‫pourrez le comprendre.
‫Alors on y va.
‫Nous ne pouvons vraiment en utiliser qu'un ici, car après la recherche et la recherche des paramètres que nous devons ajuster,
‫nous constatons que C est probablement le plus précieux pour la régression logistique.
‫Nous n'utiliserons donc qu'une seule valeur pour Sorba.
‫Donc vraiment ce que nous testons ici, nous créons une grille de nombres sur un espace log entre moins quatre
‫et quatre.
‫Alors on y va.
‫Je suis désolé, parce que c'est un espace long, c'est une fois dix à la puissance négative pour jusqu'à une fois dix
‫à la puissante.
‫Donc assez grand espace là-bas.
‫Ces chiffres sont assez bien séparés.
‫Alors débarrassons-nous de ça.
‫Et maintenant, nous allons créer un paramètre.
‫Note pour le classificateur de forêt aléatoire.
‫Merveilleux et grâce à nos recherches, nous trouvons que certains des meilleurs paramètres pour une forêt aléatoire nombre d'estimations, c'est-à-dire si nous
‫utilisons une forêt aléatoire et estimons, tout comme le nombre d'arbres que nous avons dans notre
‫forêt.
‫Donc enpi une gamme.
‫Et vous vous demandez peut-être pourquoi j'utilise des plages ici lorsque je traverse cela.
‫Eh bien, la raison en est que si nous recherchons la documentation, je sais que dans une vidéo précédente, nous avons
‫une plage d'utilisation explicite.
‫Nous avons utilisé une liste juste pour un rappel sur ce que fait une gamme.
‫Vérifions ceci.
‫Donc, en gros, cela va juste créer une plage de nombres, Spice 50 en partie à cause de 50 ici, entre 10
‫et 1000.
‫Donc, si nous regardons randomisé, je pense que nous l'avons déjà.
‫Peut-être ici.
‫Là on y va quelque part ici en contraste.
‫Il est fortement recommandé d'utiliser des distributions continues pour les paramètres continus, c'est pourquoi nous créons
‫une plage de valeurs différentes.
‫C'est de là que nous lisons cela.
‫Plutôt que d'être simplement une liste explicite, nous créons une plage de distribution continue pour nos hyper paramètres pour
‫la recherche aléatoire c. v.
‫Mais c'est juste dans la documentation.
‫Alors allons-y, vous pouvez toujours utiliser une liste.
‫Mais la documentation des personnes qui ont écrit Ashqelon lobby nous recommande d'utiliser une gamme de valeurs.
‫Je vais donc aller à la profondeur maximale ici, qui est une autre que nous avons trouvée grâce à nos propres recherches, tout le
‫battage médiatique que nous pouvons modifier.
‫N'oubliez pas, pour tout modèle d'apprentissage automatique, une recherche rapide d'aller, hé, j'utilise ce modèle.
‫Je l'ai compris.
‫J'ai suivi la deuxième ligne.
‫Je n'ai pas la carte, n'est-ce pas ?
‫Ouais, nous le faisons.
‫J'ai suivi la carte et j'ai décidé d'utiliser un classificateur de forêt aléatoire.
‫Comment puis-je en faire un réglage hyper-paramétrique ?
‫Eh bien, c'est là qu'il s'agit de chercher quelque chose comme ça, n'est-ce pas ?
‫Donc, nous allons ici, nous trouvons qu'un autre est la moyenne des échantillons divisés lorsque nous allons ici et nous allons utiliser
‫une plage.
‫En fait, je l'ai dit, qu'allons-nous utiliser une distribution.
‫Mais ici, Max, la profondeur, on n'a pas l'habitude de la distribution.
‫Nous venons d'utiliser une liste explicite ou nous utilisons une autre plage ici, puis nous
‫irons ici et nous utiliserons également de nombreux échantillons, Leaf et P une plage.
‫Un vingt-deux magnifique, alors maintenant nous devons hyper paramètres de grilles pour les deux modèles que nous allons essayer d'avoir un
‫réglage des paramètres en utilisant la recherche aléatoire TV.
‫Donc, ce que nous allons probablement faire, c'est que nous allons terminer cette vidéo ici, puis nous
‫reviendrons et nous utiliserons ces deux grilles, ainsi que la recherche aléatoire TV, pour essayer d'améliorer nos résultats de notre régression logistique.
‫modèle et notre classificateur de forêt aléatoire au-delà de ce que nous avons initialement obtenu.
‫Donc au-delà de ces valeurs initiales que nous avons obtenues et dont nous nous souvenons, ces valeurs ont été
‫obtenues sans validation croisée car nous n'avons utilisé qu'un seul test de Trianon.
‫Alors que si nous entrons dans la keynote en validation croisée.
‫C'est donc ce que nous avons utilisé pour obtenir nos scores d'origine, une seule division de test d'entraînement, alors que dans la validation croisée,
‫nous allons utiliser plusieurs divisions de test Trianon.
‫N'oubliez pas que dans la section cyclone, nous avons expliqué que si vous souhaitez fournir une métrique en
‫termes de performances d'un modèle, il est probablement préférable d'utiliser une métrique de validation croisée.
‫Surtout avec des problèmes de classification, revoyons donc cela dans la prochaine vidéo de tournage de la forêt
‫aléatoire et de la régression logistique avec ECV aléatoire.