‫Ben tornato.
‫L'ultimo video, abbiamo visto come mettere a punto uno dei nostri modelli di apprendimento automatico, in particolare il
‫K più vicino, classificatore a mano.
‫Ora, questa è l'ottimizzazione dei parametri iper.
‫Quello che ho fatto è che ho appena aggiustato questo piccolo titolo qui per dire l'ottimizzazione dell'iperparametro a mano.
‫Ma come puoi immaginare, se avessi più di un parametro o iperparametro, nel nostro
‫caso, abbiamo sintonizzato solo i vicini e saliamo al classificatore dei vicini.
‫Abbiamo messo a punto solo questo parametro.
‫Abbiamo voluto mettere a punto tutti questi.
‫Come se diventi un po' noioso.
‫Riscriviamo in loop per giorni.
‫Quindi quello che faremo qui è ricordare, abbiamo anche cancellato i nostri K vicini più prossimi alla
‫ricerca di risultati migliori.
‫Quindi, poiché la nostra regressione logistica nel classificatore forestale casuale funziona meglio, elimineremo il modello
‫dei vicini del più acuto dalla nostra sperimentazione.
‫Quindi ora andremo a ottimizzare l'iperparametro con la ricerca randomizzata c. v.
‫E quindi questo è ciò che abbiamo visto nella sezione della linea psichica.
‫E se lo cerchiamo, ricerca randomizzata, S. v. Escalon, lo troveremmo qui.
‫Bellissimo.
‫Quindi c'è la documentazione lì, puoi leggerla nel tuo tempo libero, ma la
‫vedremo implementata.
‫E ancora, se ti stai chiedendo come potresti trovare il lavoro del Primo Ministro per mettere
‫a punto un modello di apprendimento automatico, beh, ecco cosa farei per la regressione logistica su come mettere a punto un modello di
‫apprendimento automatico di regressione logistica in Python, qualcosa del genere, se lo cerchiamo.
‫L'addestramento del modello di regressione logistica con Saikat impara una bellissima regressione logistica usando Python, linea psichica, ottimizzazione
‫ad alto parametro dei modelli di apprendimento automatico, parametri di ottimizzazione per la regressione logistica.
‫Se dovessimo passare attraverso questi nella ricerca e fare i nostri esperimenti e capire le cose e fare più domande
‫e probabilmente trovare delle risposte abbastanza buone, ma per ora, faremo finta di aver superato quei passaggi e noi'
‫abbiamo capito che possiamo usare la ricerca randomizzata c. v e che possiamo regolare un
‫sacco di parametri diversi.
‫Facciamolo.
‫Andiamo a sintonizzarci.
‫Regressione logistica e modello di regressione logistica, che non è un classificatore forestale casuale.
‫Utilizzo della ricerca casuale c. v e ancora, se hai bisogno di informazioni su quali parametri puoi usare per la
‫regressione logistica, ho anche scritto male.
‫Tipico Daniel, regressione logistica e classificatore forestale casuale possono andare qui come regressione logistica
‫ascalon.
‫Quindi se guardiamo qui.
‫Questo ci darà un elenco di diversi parametri e potresti leggere la documentazione e fidarti di me, l'ho fatto
‫la prima volta che l'ho fatto.
‫Ho letto la documentazione e sono tipo, questo significa tutti questi termini come penalità di rete elastica L2,
‫fattura.
‫In realtà, so cosa significa la parola.
‫Vero o falso.
‫Destra.
‫Tutte queste cose non significavano molto per me.
‫È stato solo una volta che ho iniziato a fare qualche ricerca e ad analizzare e capire cosa significassero effettivamente
‫tutti questi diversi parametri che ho iniziato a capirlo.
‫E lo stesso vale per il classificatore forestale casuale.
‫Potresti fare la stessa cosa, inserirla nello skyline, prendere in prestito la documentazione o cambiarla in modo che
‫sia come sintonizzare una foresta casuale.
‫Modello di apprendimento automatico in Python, questi sono passaggi che persone come gli ingegneri dell'apprendimento automatico e
‫gli scienziati dei dati intraprendono ogni singolo giorno per capire come migliorare i propri modelli.
‫Nessuno all'inizio sa come farlo a memoria.
‫Anche dopo averlo fatto tante volte.
‫Devo ancora cercare queste cose.
‫Quindi andiamo qui.
‫Vediamo come lo farebbe.
‫Quindi la prima cosa da fare con la ricerca casuale del CV è e se ti stai chiedendo cosa significhi CV,
‫sta per convalida incrociata.
‫Lo abbiamo visto nel prestito Saikat.
‫E più specificamente la convalida incrociata, ciò che fa è invece di eseguire una normale suddivisione di test di allenamento come abbiamo fatto prima, creando una suddivisione di allenamento
‫e una suddivisione di test, a. K. un. L'80 percento nella
‫divisione dell'allenamento e il 20 percento nella divisione del test che crea questo dovrebbe essere davvero perché, ma ne ho
‫fatti cinque perché sembra bello qui.
‫Questa può essere una vecchia convalida incrociata.
‫Quindi cinque è l'impostazione predefinita all'interno di Getline nell'ultima versione.
‫Ma puoi davvero regolare questo e quello che farà sarà creare cinque diverse
‫versioni di dati di allenamento e cinque diverse versioni dei dati di test e quindi valutare diversi parametri.
‫Ranma perché stiamo eseguendo la ricerca iperparametrica, valutiamo diversi tipi di parametri su tutti
‫questi diversi insiemi di tutte queste versioni dei dati di allenamento e test e stabiliamo quale
‫insieme di parametri o iperparametri è il migliore in queste cinque diverse suddivisioni piuttosto che essere solo una singola divisione.
‫Quindi se andiamo qui, facciamolo.
‫Quindi quello che dobbiamo fare è creare una griglia iperparametrica per la logistica.
‫Regressione e valutazione, la documentazione della regressione logistica e la ricerca qui sopra per la regressione
‫logistica.
‫Ci rendiamo conto che ci sono alcuni parametri alti che possiamo regolare, come il valore per see,
‫che se guardiamo qui, se scendiamo qui per vedere.
‫Quindi l'inverso della forza di regolarizzazione deve essere una mosca positiva.
‫Di nuovo, potresti leggere questo la prima volta che la documentazione indica cosa significano queste parole.
‫Ecco perché richiede la ricerca per verificarlo.
‫E poi ce n'è un altro chiamato Sova.
‫Quindi andremo qui.
‫Daremo solo un'occhiata a come appare un grado di parametro.
‫Vedi, e di nuovo, ce ne sono altri, ne stiamo usando solo due qui.
‫Quindi stiamo usando solo C e Sova.
‫Potresti scoprire nella tua ricerca che potresti regolare la penalità, potresti regolare l'intercettazione di adattamento,
‫potresti regolare un intero gruppo di parametri, ma il concetto generale di regolare i suoi parametri è ciò su cui
‫ci concentriamo.
‫Quindi lo imposteremo dopo la nostra ricerca.
‫Sappiamo che un buon valore è lo spazio log ENPI negativo quattro.
‫E se ti stai chiedendo quale sia lo spazio lungo, perché sto buttando via queste cose in modo relativamente
‫veloce, lo spazio di registro lo fa.
‫Se andiamo qui.
‫Numeri restituiti spaziati uniformemente lungo una scala logaritmica, quindi il numero di inizio e fine.
‫Quindi questo sarà tra quattro negativi, tra quattro e 50 di loro.
‫E se ti stai chiedendo cos'è uno spazio di registro, questi sono i modi in cui puoi farlo.
‫Andiamo.
‫Che cos'è uno spazio di registro?
‫La lunga riduzione delle spezie e la complessità spiegano in parole semplici com'è la riduzione delle spezie.
‫Quindi potremmo leggerlo di nuovo per alcune parole complesse lì, ma dopo un po' di sforzo, sarai
‫in grado di capirlo.
‫Quindi andiamo qui.
‫Possiamo davvero usarne solo uno qui perché davvero dopo la ricerca e aver trovato quali parametri dovremmo regolare, scopriamo
‫che C è probabilmente il più prezioso per la regressione logistica.
‫Quindi useremo solo un valore per Sorba.
‫Quindi, in realtà, quello che stiamo testando qui è creare una griglia di numeri su uno spazio di registro compreso tra quattro e
‫quattro negativi.
‫Quindi ci siamo.
‫Mi dispiace, perché è uno spazio lungo, è uno per dieci alla potenza del negativo fino a uno per
‫dieci al potente.
‫Quindi spazio abbastanza grande lì.
‫Questi numeri sono abbastanza ben separati.
‫Quindi liberiamoci di quello.
‫E ora creeremo un parametro.
‫Voto per classificatore forestale casuale.
‫Meraviglioso e attraverso la nostra ricerca, troviamo che alcuni dei migliori parametri per un numero casuale di stime di
‫foresta, ovvero se usiamo una foresta casuale e stimiamo, come quanti alberi abbiamo nella nostra
‫foresta.
‫Quindi enpi una gamma.
‫E potresti chiederti perché sto usando gli intervalli qui quando sto attraversando questo.
‫Bene, il motivo è perché se cerchiamo la documentazione, so che in un video precedente abbiamo un intervallo
‫di utilizzo esplicito.
‫Abbiamo usato un elenco solo per un aggiornamento su cosa fa un intervallo.
‫Diamo un'occhiata a questo.
‫Quindi fondamentalmente creerà solo una gamma di numeri, Spice 50 in parte a causa di 50 qui, tra 10
‫e 1000.
‫Quindi, se guardiamo alla randomizzazione, penso che ce l'abbiamo già.
‫Forse qui.
‫Ci andiamo da qualche parte qui in contrasto.
‫Si consiglia vivamente di utilizzare distribuzioni continue per parametri continui, ecco perché creiamo un
‫intervallo di valori diversi.
‫Da qui lo leggiamo.
‫Piuttosto che essere solo un elenco esplicito, stiamo creando un intervallo di distribuzione continua per i nostri parametri iper per
‫la ricerca randomizzata c. v.
‫Ma questo è solo nella documentazione.
‫Quindi andiamo qui, potresti comunque usare solo un elenco.
‫Ma la documentazione delle persone che hanno scritto Ashqelon lobby ci consiglia di utilizzare una gamma di valori.
‫Quindi andrò alla massima profondità qui, che è un altro che abbiamo trovato attraverso la nostra ricerca, tutto il clamore
‫dei parametri che possiamo sfornare.
‫Ricorda, per qualsiasi modello di apprendimento automatico, una rapida ricerca di andare, ehi, sto usando questo modello.
‫L'avevo capito.
‫Ho seguito la seconda riga.
‫Non ho la mappa, vero?
‫Sì, lo facciamo.
‫Ho seguito la mappa e ho deciso che userò un classificatore forestale casuale.
‫Come posso eseguire l'ottimizzazione dei parametri iper di esso?
‫Bene, è qui che si tratta di cercare qualcosa del genere, giusto?
‫Quindi andiamo qui, scopriamo che un altro è il campione medio diviso quando andiamo qui e andremo con
‫un intervallo.
‫In realtà, ho detto, cosa useremo per una distribuzione.
‫Ma qui, Max, profondità, non siamo abituati alla distribuzione.
‫Abbiamo appena usato un elenco esplicito o usiamo un altro intervallo qui e poi
‫andremo qui e utilizzeremo anche molti campioni, Leaf e P un intervallo.
‫Uno e ventidue bellissimi, quindi ora dobbiamo iperparametrizzare le griglie per i due modelli che proveremo e avere una
‫sintonizzazione dei parametri usando la ricerca casuale TV.
‫Quindi quello che probabilmente faremo è finire questo video qui e poi tornare indietro e utilizzeremo
‫queste due griglie, insieme alla TV di ricerca casuale, per cercare di migliorare i risultati della nostra regressione logistica modello
‫e il nostro classificatore di foresta casuale oltre a quello che abbiamo ottenuto inizialmente.
‫Quindi, al di là di questi valori iniziali che abbiamo ottenuto e ricordiamo, questi valori sono stati ottenuti senza
‫utilizzare la convalida incrociata perché abbiamo utilizzato solo una singola suddivisione del test Trianon.
‫Considerando che se entriamo in keynote nella convalida incrociata.
‫Quindi questo è ciò che abbiamo usato per ottenere i nostri punteggi originali, una singola suddivisione del test di allenamento, mentre nella
‫convalida incrociata utilizzeremo più suddivisioni del test Trianon.
‫Ricorda, nella sezione ciclone, abbiamo discusso che se hai intenzione di fornire una metrica in termini
‫di prestazioni di un modello, probabilmente è meglio usare una metrica di convalida incrociata.
‫Soprattutto con i problemi di classificazione, quindi rivediamolo nel prossimo video di ripresa di come foresta
‫casuale e regressione logistica con ECV casuale.