‫Selamat datang kembali.
‫Video terakhir, kami melihat cara menyetel salah satu model pembelajaran mesin kami, khususnya K
‫tetangga terdekat, pengklasifikasi dengan tangan.
‫Sekarang, ini adalah penyetelan parameter hiper.
‫Apa yang telah saya lakukan adalah saya baru saja menyesuaikan judul kecil ini di sini untuk mengatakan penyetelan parameter hiper dengan tangan.
‫Tetapi seperti yang dapat Anda bayangkan, jika Anda memiliki lebih dari satu parameter atau parameter
‫hiper, dalam kasus kami, kami hanya menyetel tetangga dan naik ke pengklasifikasi tetangga.
‫Kami hanya menyetel satu parameter ini.
‫Kami ingin menyetel semua ini.
‫Seperti Anda mendapatkan sedikit membosankan.
‫Kami menulis ulang untuk loop selama berhari-hari.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan di sini adalah dan ingat, kita juga telah menghapus K tetangga terdekat kita untuk
‫mencari hasil yang lebih baik.
‫Jadi karena regresi logistik kami di pengklasifikasi hutan acak berkinerja lebih baik, kami akan memotong
‫model tetangga yang lebih tajam dari eksperimen kami.
‫Jadi sekarang kita akan melakukan penyetelan parameter hiper dengan pencarian acak c. v.
‫Dan inilah yang kita lihat di bagian garis psikis.
‫Dan jika kita mencarinya, pencarian acak, S. V Escalon, kami akan menemukannya di sini.
‫Cantik.
‫Jadi ada dokumentasi di sana, Anda dapat membacanya sendiri, tetapi kita akan
‫melihatnya diimplementasikan.
‫Dan lagi, jika Anda bertanya-tanya bagaimana Anda bisa menemukan pekerjaan Perdana Menteri untuk menyetel
‫model pembelajaran mesin, nah, inilah yang akan saya lakukan untuk regresi logistik hingga cara menyetel model pembelajaran mesin regresi
‫logistik dengan Python, kira-kira seperti itu, jika kita mencari itu.
‫Pelatihan model regresi logistik dengan Saikat mempelajari regresi logistik yang indah menggunakan python, garis psikis,
‫optimasi parameter tinggi model pembelajaran mesin, parameter penyetelan untuk regresi logistik.
‫Jika kita melalui ini dalam penelitian dan melakukan eksperimen kita sendiri dan mencari tahu hal-hal dan mengajukan lebih banyak pertanyaan
‫dan mungkin menemukan beberapa jawaban yang cukup bagus, tetapi untuk saat ini, kita akan berpura-pura telah melalui langkah-langkah itu dan
‫kita' telah menemukan bahwa kita dapat menggunakan pencarian acak c. v dan bahwa kita dapat menangkap
‫banyak parameter yang berbeda.
‫Mari kita lakukan itu.
‫Kami akan menyetel.
‫Regresi logistik dan model regresi logistik, yang tidak dan pengklasifikasi hutan acak.
‫Menggunakan pencarian acak c. v dan lagi, jika Anda memerlukan informasi tentang parameter mana yang dapat Anda gunakan untuk
‫regresi logistik, saya bahkan salah mengejanya.
‫Khas Daniel, regresi logistik dan pengklasifikasi hutan acak bisa naik di sini sebagai regresi logistik
‫ascalon.
‫Jadi kalau kita lihat di sini.
‫Ini akan memberi kita daftar parameter yang berbeda, dan Anda mungkin membaca dokumentasi dan percayalah, saya melakukan ini
‫pertama kali saya melakukan ini.
‫Saya membaca dokumentasi dan saya suka, ini berarti semua istilah ini seperti penalti L2 bersih elastis,
‫tagihan.
‫Sebenarnya, saya tahu apa arti kata itu.
‫Benar atau salah.
‫Benar.
‫Semua hal ini tidak berarti banyak bagi saya.
‫Hanya sekali saya mulai melakukan penelitian dan menelusuri dan mencari tahu apa arti sebenarnya dari semua
‫parameter yang berbeda ini, saya mulai memahaminya.
‫Dan hal yang sama berlaku untuk pengklasifikasi hutan acak.
‫Anda dapat melakukan hal yang sama, memasukkannya ke cakrawala, meminjamkan dokumentasi atau mengubahnya menjadi
‫cara menyetel hutan acak.
‫Model pembelajaran mesin dengan Python, ini adalah langkah-langkah yang dilakukan oleh orang-orang seperti insinyur
‫pembelajaran mesin dan ilmuwan data setiap hari untuk mengetahui cara meningkatkan model mereka.
‫Tidak ada seorang pun di awal yang tahu bagaimana melakukan ini dengan hati.
‫Bahkan setelah melakukannya berkali-kali.
‫Saya masih harus melihat hal-hal ini.
‫Jadi kita pergi ke sini.
‫Mari kita lihat bagaimana dia akan melakukannya.
‫Jadi hal pertama yang harus dilakukan dengan pencarian acak CV adalah dan jika Anda bertanya-tanya apa singkatan dari CV, itu
‫singkatan dari validasi silang.
‫Kami melihat itu dalam pinjaman Saikat.
‫Dan lebih khusus lagi, validasi silang, yang dilakukannya adalah alih-alih melakukan pemisahan tes pelatihan normal seperti yang telah kita lakukan sebelumnya, dengan membuat satu pemisahan
‫pelatihan dan pemisahan pengujian, a. k. A. 80 persen di
‫split pelatihan dan 20 persen di split tes menciptakan ini harus benar-benar karena tapi saya telah melakukan lima
‫karena terlihat bagus di sini.
‫Ini bisa menjadi k validasi silang lama.
‫Jadi lima adalah default di dalam Getline di versi terbaru.
‫Tetapi Anda benar-benar dapat menyesuaikan ini dan apa yang akan dilakukan adalah membuat lima
‫versi berbeda dari data pelatihan dan lima versi berbeda dari data uji dan kemudian mengevaluasi parameter yang berbeda.
‫Ranma karena kami melakukan pencarian parameter hiper, mengevaluasi jenis parameter yang berbeda pada
‫semua set yang berbeda dari semua versi data pelatihan dan pengujian ini dan mencari tahu set
‫parameter atau parameter hiper mana yang terbaik di lima pemisahan yang berbeda ini. dari hanya menjadi satu perpecahan tunggal.
‫Jadi jika kita pergi ke sini, mari kita lakukan.
‫Jadi yang perlu kita lakukan adalah membuat grid parameter hiper untuk logistik.
‫Regresi dan peringkat, dokumentasi regresi logistik, serta pencarian di sini untuk regresi logistik.
‫Kami menemukan bahwa ada beberapa parameter tinggi yang dapat kami sesuaikan, seperti nilai untuk lihat, yang jika kami lihat
‫di sini, jika kami turun di sini untuk melihat.
‫Jadi kebalikan dari kekuatan regularisasi harus menjadi lalat positif.
‫Sekali lagi, Anda bisa membaca ini pertama kali dokumentasi menjelaskan apa arti dari kata-kata ini.
‫Untuk itu diperlukan penelitian untuk mengetahuinya.
‫Dan kemudian ada satu lagi yang disebut Sova.
‫Jadi kita akan pergi ke sini.
‫Kami hanya akan melihat seperti apa nilai parameter itu.
‫Lihat, dan sekali lagi, ada lebih banyak kita hanya menggunakan dua di sini.
‫Jadi kami hanya menggunakan C dan Sova.
‫Anda mungkin menemukan dalam penelitian Anda bahwa Anda dapat menyesuaikan penalti, Anda dapat
‫menyesuaikan intersep yang sesuai, Anda dapat menyesuaikan sejumlah besar parameter, tetapi konsep keseluruhan untuk menyesuaikan parameternya adalah
‫fokus kami.
‫Jadi kita akan mengatur ini setelah penelitian kita.
‫Kita tahu bahwa nilai yang baik adalah ENPI log space negatif empat.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya berapa panjangnya, karena saya membuang barang-barang ini dengan relatif
‫cepat, ruang log tidak.
‫Jika kita pergi ke sini.
‫Nomor yang dikembalikan ditempatkan secara merata di sepanjang skala log, jadi nomor mulai berhenti.
‫Jadi ini akan berada di antara negatif empat, antara empat dan 50 di antaranya.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya apa itu ruang log, inilah cara Anda dapat melakukannya.
‫Ayo pergi.
‫Apa itu ruang log?
‫Pengurangan bumbu yang panjang dan kerumitan menjelaskan dengan kata-kata sederhana seperti apa itu pengurangan bumbu.
‫Jadi kita bisa membacanya lagi untuk beberapa kata yang rumit di sana, tapi setelah sedikit usaha,
‫Anda akan bisa memahaminya.
‫Jadi kita pergi ke sini.
‫Kami hanya dapat benar-benar menggunakan satu di sini karena benar-benar setelah penelitian dan menemukan parameter apa yang harus kami
‫sesuaikan, kami menemukan bahwa C mungkin yang paling berharga untuk regresi logistik.
‫Jadi kita hanya akan menggunakan satu nilai untuk Sorba.
‫Jadi sebenarnya yang kami uji di sini, kami membuat kotak angka pada ruang log antara negatif empat
‫dan empat.
‫Jadi di sana kita pergi.
‫Maaf, karena ini adalah spasi yang panjang, satu kali sepuluh pangkat negatif hingga satu kali sepuluh
‫pangkat kuat.
‫Jadi cukup besar ruang di sana.
‫Angka-angka ini dipisahkan dengan cukup baik.
‫Jadi mari kita singkirkan itu.
‫Dan sekarang kita akan membuat parameter.
‫Nilai untuk pengklasifikasi hutan acak.
‫Luar biasa dan melalui penelitian kami, kami menemukan bahwa beberapa parameter terbaik untuk perkiraan jumlah hutan acak, yaitu jika
‫kami menggunakan hutan dan perkiraan acak, seperti berapa banyak pohon yang kami miliki di hutan
‫kami.
‫Jadi enpi rentang.
‫Dan Anda mungkin bertanya-tanya mengapa saya menggunakan rentang di sini ketika saya sedang melalui ini.
‫Nah, alasannya adalah karena jika kita melihat dokumentasinya, saya tahu di video sebelumnya kita memiliki rentang
‫penggunaan yang jelas.
‫Kami telah menggunakan daftar hanya untuk penyegaran tentang apa yang dilakukan suatu rentang.
‫Mari kita periksa ini.
‫Jadi pada dasarnya hanya akan membuat rentang angka, Spice 50 sebagian karena 50 di sini, antara 10
‫dan 1000.
‫Jadi jika kita melihat secara acak, saya pikir kita sudah memilikinya.
‫Mungkin di sini.
‫Di sana kita pergi ke sana di suatu tempat di sini kontras.
‫Sangat disarankan untuk menggunakan distribusi kontinu untuk parameter kontinu, oleh karena itu kami membuat
‫rentang nilai yang berbeda.
‫Dari sinilah kita membacanya.
‫Daripada hanya menjadi daftar eksplisit, kami membuat rentang distribusi berkelanjutan untuk parameter hiper kami untuk
‫pencarian acak c. v.
‫Tapi itu hanya dalam dokumentasi.
‫Jadi kita pergi ke sini, Anda masih bisa menggunakan daftar.
‫Tetapi dokumentasi orang-orang yang telah menulis lobi Ashqelon merekomendasikan kami untuk menggunakan berbagai nilai.
‫Jadi saya akan membahas kedalaman maksimum di sini, yang merupakan satu lagi yang kami temukan melalui penelitian kami sendiri, semua hype
‫parameter yang dapat kami churn.
‫Ingat, untuk model pembelajaran mesin apa pun, pencarian cepat untuk pergi, hei, saya menggunakan model ini.
‫Saya menemukan jawabannya.
‫Saya mengikuti baris kedua.
‫Saya tidak punya petanya, kan?
‫Ya, kami lakukan.
‫Saya mengikuti peta dan saya memutuskan saya akan menggunakan pengklasifikasi hutan acak.
‫Bagaimana saya bisa melakukan penyetelan parameter hiper?
‫Nah, di situlah datang untuk mencari sesuatu seperti ini, kan?
‫Jadi kami pergi ke sini, kami menemukan bahwa yang lain adalah sampel rata-rata yang dibagi ketika kami pergi ke sini dan kami akan
‫pergi dengan kisaran.
‫Sebenarnya, saya sudah mengatakan, apa yang akan kita gunakan distribusi.
‫Tapi di sini, Max, kedalaman, kami belum terbiasa dengan distribusi.
‫Kami baru saja menggunakan daftar eksplisit atau kami menggunakan rentang lain di sini dan kemudian kami
‫akan pergi ke sini dan kami juga akan menggunakan banyak sampel, rentang Daun dan P.
‫Satu dua puluh dua indah, jadi sekarang kita harus membuat hyper grid parameter untuk dua model yang akan kita coba
‫dan memiliki parameter tune menggunakan TV pencarian acak.
‫Jadi yang mungkin akan kami lakukan adalah mengakhiri video ini di sini dan kemudian kami akan
‫kembali dan kami akan menggunakan dua kotak ini, bersama dengan TV pencarian acak, untuk mencoba dan meningkatkan hasil regresi logistik
‫kami model dan pengklasifikasi hutan acak kami di luar apa yang awalnya kami dapatkan.
‫Jadi di luar nilai-nilai awal yang kami dapatkan dan ingat, nilai-nilai ini diperoleh tanpa menggunakan
‫validasi silang karena kami hanya menggunakan uji split Trianon tunggal.
‫Sedangkan jika kita masuk ke keynoteed di cross-validation.
‫Jadi inilah yang kami gunakan untuk mendapatkan skor asli kami, satu tes pelatihan terpisah, sedangkan dalam validasi silang kami
‫akan menggunakan beberapa tes terpisah Trianon.
‫Ingat, di bagian cyclone, kita telah membahas bahwa jika Anda akan memberikan metrik
‫dalam hal kinerja model, mungkin yang terbaik adalah menggunakan metrik validasi silang.
‫Terutama dengan masalah klasifikasi, jadi mari kita tinjau kembali di video pemotretan berikutnya bagaimana hutan
‫acak dan regresi logistik dengan ECV acak.