‫Bem vindo de volta.
‫No último vídeo, vimos como ajustar um de nossos modelos de aprendizado de máquina, especificamente os
‫K vizinhos mais próximos, classificador manualmente.
‫Agora, isso é ajuste de hiperparâmetro.
‫O que eu fiz foi apenas ajustar este pequeno título aqui para dizer ajuste de hiperparâmetro manualmente.
‫Mas como você pode imaginar, se você tivesse mais de um parâmetro ou hiperparâmetro, no
‫nosso caso, apenas sintonizamos os vizinhos e subimos para o classificador de vizinhos.
‫Ajustamos apenas este parâmetro.
‫Queríamos ajustar tudo isso.
‫Como se você ficasse um pouco entediante.
‫Nós reescrevemos por loops por dias.
‫Então o que vamos fazer aqui é e lembre-se, também eliminamos nossos K vizinhos mais próximos em
‫busca de melhores resultados.
‫Portanto, como nossa regressão logística no classificador de floresta aleatório tem um desempenho melhor, vamos cortar o
‫modelo de vizinhos do afiador de nossa experimentação.
‫Agora vamos fazer o ajuste de hiperparâmetros com a pesquisa aleatória c. v.
‫E então isso é o que vimos na seção de linha psíquica.
‫E se pesquisarmos, pesquisa aleatória, S. V. Escalon, encontraríamos aqui.
‫Bela.
‫Portanto, há a documentação lá, você pode ler no seu próprio tempo, mas
‫veremos implementada.
‫E, novamente, se você está se perguntando como poderia encontrar o trabalho do primeiro-ministro para ajustar
‫um modelo de aprendizado de máquina, bem, aqui está o que eu faria para a regressão logística para ajustar um modelo de aprendizado
‫de máquina de regressão logística em Python, algo assim, se pesquisarmos isso.
‫O treinamento do modelo de regressão logística com Saikat aprende bela regressão logística usando python, linha psíquica, otimização
‫de parâmetros elevados de modelos de aprendizagem de máquina, parâmetros de ajuste para regressão logística.
‫Se tivéssemos que passar por isso em pesquisa e fazer nossos próprios experimentos e descobrir coisas e fazer mais perguntas
‫e provavelmente encontrar algumas respostas muito boas, mas por agora, vamos fingir que já passamos por essas etapas e
‫nós ' descobrimos que podemos usar a pesquisa aleatória c. ve que podemos atum um
‫monte de parâmetros diferentes.
‫Vamos fazer isso.
‫Nós vamos afinar.
‫Regressão logística e modelo de regressão logística, que não é um classificador de floresta aleatório.
‫Usando pesquisa aleatória c. v e novamente, se você precisar de informações sobre quais parâmetros você pode usar para regressão
‫logística, eu até mesmo soletrei isso errado.
‫Daniel típico, regressão logística e classificador de floresta aleatório podem subir aqui como regressão logística
‫ascalon.
‫Então, se olharmos aqui.
‫Isso nos dará uma lista de parâmetros diferentes, e você pode ler a documentação e confiar em mim,
‫eu fiz isso na primeira vez.
‫Eu li a documentação e pensei, isso significa todos esses termos, como penalidades líquidas L2 elásticas,
‫fatura.
‫Na verdade, eu sei o que a palavra significa.
‫Verdadeiro ou falso.
‫Direito.
‫Todas essas coisas não significaram muito para mim.
‫Só depois que comecei a fazer pesquisas e a descobrir o que todos esses diferentes parâmetros
‫realmente significavam é que comecei a entendê-los.
‫E o mesmo vale para o classificador de floresta aleatório.
‫Você poderia fazer a mesma coisa, colocar isso no horizonte, emprestar documentação ou alterar
‫para ajustar uma floresta aleatória.
‫Modelo de aprendizado de máquina em Python, essas são etapas que pessoas como engenheiros de aprendizado de
‫máquina e cientistas de dados realizam todos os dias para descobrir como melhorar seus modelos.
‫Ninguém no começo sabe fazer isso de cor.
‫Mesmo depois de fazer isso muitas vezes.
‫Eu ainda tenho que pesquisar essas coisas.
‫Então vamos aqui.
‫Vamos ver como ele faria.
‫Portanto, a primeira coisa a fazer com a pesquisa aleatória de CV é e se você está se perguntando o que CV
‫significa, significa validação cruzada.
‫Vimos isso no empréstimo de Saikat.
‫E, mais especificamente, a validação cruzada, o que ele faz é em vez de fazer uma divisão de teste de treinamento normal como fizemos antes, criando uma divisão de treinamento
‫e uma divisão de teste, a. k. uma. 80 por cento
‫na divisão de treinamento e 20 por cento na divisão de teste que isso cria deveria ser porque, mas eu
‫fiz cinco porque parece bom aqui.
‫Isso pode ser uma validação cruzada antiga.
‫Portanto, cinco é o padrão dentro do Getline na versão mais recente.
‫Mas você pode realmente ajustar isso e o que vai fazer é criar cinco versões
‫diferentes de dados de treinamento e cinco versões diferentes dos dados de teste e, em seguida, avaliar parâmetros diferentes.
‫Ranma porque estamos fazendo uma pesquisa de hiperparâmetro, avaliamos diferentes tipos de parâmetros em
‫todos esses conjuntos diferentes de todas essas versões dos dados de treinamento e teste e descobrimos
‫qual conjunto de parâmetros ou hiperparâmetros é melhor entre essas cinco divisões diferentes. do que ser apenas uma única divisão.
‫Portanto, se formos aqui, vamos fazê-lo.
‫Então, o que precisamos fazer é criar uma grade de hiperparâmetros para logística.
‫Regressão e classificação, a documentação da regressão logística, bem como pesquisar aqui a regressão
‫logística.
‫Descobrimos que existem alguns parâmetros altos que podemos ajustar, como o valor para ver, que
‫se olharmos aqui, se descermos aqui para ver.
‫Portanto, o inverso da força de regularização deve ser uma mosca positiva.
‫Novamente, você pode ler isto na primeira vez que a documentação for o que qualquer uma dessas palavras significa.
‫É por isso que requer pesquisa para verificar.
‫E então há outro chamado Sova.
‫Então vamos aqui.
‫Vamos apenas dar uma olhada na aparência de um grau de parâmetro.
‫Veja, e novamente, há mais; estamos usando apenas dois aqui.
‫Portanto, estamos usando apenas C e Sova.
‫Você pode descobrir em sua pesquisa que pode ajustar a penalidade, pode ajustar a interceptação
‫de ajuste, pode ajustar um monte de parâmetros, mas o conceito geral de ajustar os parâmetros dela é o que
‫estamos focados.
‫Então, vamos definir isso após nossa pesquisa.
‫Sabemos que um bom valor é o espaço de log ENPI negativo quatro.
‫E se você está se perguntando qual é o espaço longo, porque estou jogando essas coisas fora relativamente
‫rápido, o espaço de log faz.
‫Se formos aqui.
‫Números retornados espaçados uniformemente ao longo de uma escala logarítmica, portanto, o número de início e fim.
‫Então isso vai ser entre quatro negativos, entre quatro e 50 deles.
‫E se você está se perguntando o que é um espaço de log, estas são as maneiras de fazer isso.
‫Vamos lá.
‫O que é um espaço de log?
‫A redução e a complexidade do tempero longo explicam em palavras simples o que é como a redução do tempero.
‫Então, poderíamos ler isso novamente para algumas palavras complexas aqui, mas depois de um pouco de esforço, você
‫será capaz de descobrir.
‫Então vamos aqui.
‫Só podemos usar um aqui, porque realmente depois de pesquisar e encontrar quais parâmetros devemos ajustar, descobrimos
‫que C é provavelmente o mais valioso para a regressão logística.
‫Portanto, usaremos apenas um valor para Sorba.
‫Então, o que realmente estamos testando aqui, estamos criando uma grade de números em um espaço de log entre quatro e
‫quatro negativos.
‫Então vamos lá.
‫Sinto muito, porque é um espaço longo, é um vezes dez à potência do negativo para até um vezes
‫dez à potente.
‫Um espaço tão grande lá.
‫Esses números estão muito bem separados.
‫Então, vamos nos livrar disso.
‫E agora vamos criar um parâmetro.
‫Grau para classificador de floresta aleatório.
‫Maravilhoso e através de nossa pesquisa, descobrimos que alguns dos melhores parâmetros para um número de floresta aleatório de estimativas, que
‫é se usarmos uma floresta aleatória e estimar, é quantas árvores que temos em nossa
‫floresta.
‫Então, enpi a range.
‫E você pode estar se perguntando por que estou usando intervalos aqui quando estou passando por isso.
‫Bem, a razão é porque se olharmos a documentação, sei que em um vídeo anterior temos uma faixa
‫de uso explicitamente.
‫Usamos uma lista apenas para relembrar o que um intervalo faz.
‫Vamos dar uma olhada nisso.
‫Então, basicamente, vai criar um intervalo de números, Spice 50 em parte por causa de 50 aqui, entre 10
‫e 1000.
‫Então, se olharmos para randomizado, acho que já temos.
‫Talvez aqui.
‫Lá vamos nós em algum lugar aqui em contraste.
‫É altamente recomendável usar distribuições contínuas para parâmetros contínuos, por isso criamos uma
‫gama de valores diferentes.
‫É aqui que lemos isso.
‫Em vez de ser apenas uma lista explícita, estamos criando um intervalo de distribuição contínua para nossos hiperparâmetros
‫para pesquisa aleatória c. v.
‫Mas isso está apenas na documentação.
‫Então vamos aqui, você ainda pode usar uma lista.
‫Mas a documentação de pessoas que escreveram o lobby do Ashqelon nos recomenda usar uma série de valores.
‫Então, vou aprofundar ao máximo aqui, que é outro que descobrimos em nossa própria pesquisa, todo o hype de
‫parâmetro que podemos agitar.
‫Lembre-se, para qualquer modelo de aprendizado de máquina, uma rápida pesquisa de, ei, estou usando este modelo.
‫Eu descobri.
‫Eu segui a segunda linha.
‫Eu não tenho o mapa, tenho?
‫Sim, nós fazemos.
‫Segui o mapa e decidi usar um classificador de floresta aleatório.
‫Como posso fazer o ajuste de hiperparâmetro disso?
‫Bem, é aí que se trata de pesquisar algo assim, certo?
‫Então vamos aqui, descobrimos que outro é a divisão média das amostras quando vamos aqui e vamos com
‫um intervalo.
‫Na verdade, eu disse, o que vamos usar uma distribuição.
‫Mas aqui, Max, profundidade, não acostumamos com distribuição.
‫Acabamos de usar uma lista explícita ou usamos outro intervalo aqui e depois
‫iremos aqui e também usaremos muitos exemplos, Leaf e P a.
‫Um vinte e dois lindos, então agora temos que hiper parametrizar grades para os dois modelos que vamos tentar e ter
‫um ajuste de parâmetro usando busca aleatória de TV.
‫O que provavelmente faremos é terminar este vídeo aqui e depois voltar e usar
‫essas duas grades, junto com a TV de busca aleatória, para tentar melhorar nossos resultados de nossa regressão
‫logística modelo e nosso classificador de floresta aleatório além do que obtivemos inicialmente.
‫Portanto, além desses valores iniciais que obtivemos e lembramos, esses valores foram obtidos sem o uso de
‫validação cruzada porque usamos apenas uma única divisão de teste do Trianon.
‫Considerando que, se entrarmos em notas-chave na validação cruzada.
‫Então, isso é o que usamos para obter nossas pontuações originais, uma única divisão de teste de treinamento, enquanto na validação
‫cruzada usaremos várias divisões de teste Trianon.
‫Lembre-se de que, na seção sobre ciclones, discutimos que, se você for fornecer uma métrica em termos
‫de desempenho de um modelo, provavelmente é melhor usar uma métrica de validação cruzada.
‫Especialmente com problemas de classificação, então vamos revisitar isso no próximo vídeo de filmagem como floresta
‫aleatória e regressão logística com ECV aleatório.