‫欢迎回来｡
‫在上一个视频中, 我们看到了如何手动调整机器学习模型, 特别是K近邻分类器｡
‫现在, 这是超级参数调谐｡
‫我所做的就是调整了这个小标题, 变成了混合参数手动调整｡
‫但正如你所想象的, 如果你有多个参数或超参数, 在我们的例子中, 我们只调整邻居｡
‫我们会去CANI的分类器｡
‫我们只调整了这一个参数｡
‫我们希望调整所有这些可能会有点乏味｡
‫我们重写了几天的循环｡
‫所以我们要做的是记住我们也已经把K近邻撇除了｡
‫我们在寻找更好的结果｡
‫因此, 由于我们的逻辑回归和随机森林分类器的性能更好,
‫我们将从实验中删除K最近邻模型｡
‫现在, 我们将使用随机搜索CV进行超级参数调整｡
‫这就是我们在第二行看到的｡
‫如果我们在随机搜索简历中搜索, 学习, 我们会在这里找到它｡
‫真漂亮｡
‫这就是文档｡
‫你可以在自己的时间通读一下, 但我们会看到它的实施｡
‫同样, 如果你想知道如何找到参数来调整某个机器学习模型, 那么,
‫我会为逻辑回归做些什么｡
‫那么, 如何在Python中调优逻辑回归机器学习模型呢？
‫如果我们查一下的话, 应该差不多｡
‫使用Python Cyclone高参数优化和机器学习模型调整逻辑回归的参数的美丽的逻辑回归｡
‫如果我们要通过这些来研究它, 做我们自己的实验, 弄清楚事情, 问更多的问题｡
‫你可能会找到一些很好的答案,
‫但现在我们假装我们已经完成了这些步骤, 我们发现我们可以使用随机搜索KV, 我们可以调整一系列不同的参数｡
‫就这么办吧
‫我们要去调音｡
‫逻辑回归, 我们的逻辑回归模型是随机森林分类器｡
‫使用随机搜索｡
‫同样, 如果你想知道哪些参数可以用在逻辑回归中, 我甚至拼错了｡
‫典型的丹尼尔逻辑回归和随机森林分类器｡
‫你可以上去这里, 单独问logistic回归｡
‫所以如果我们看这里｡
‫这将为我们给予一个不同参数的列表, 您可以阅读相关文档｡
‫相信我, 我第一次做这个的时候就做了｡
‫我看了文档, 我想, 这意味着所有这些条款, 如弹性净L2处罚｡
‫胡扯
‫其实我知道公牛是什么意思｡
‫是真是假, 对吧？
‫所有这些对我来说都没有什么意义｡
‫只有当我开始做一些研究, 并通过和弄清楚所有这些不同的参数实际上意味着什么, 我才开始理解它｡
‫随机森林分类器也是如此｡
‫你可以做同样的事情, 把它放在规模贷款文档中, 或者把它改为如何调优一个随机森林｡
‫Python中的机器学习模型｡
‫这些是机器学习工程师和数据科学家等人每天都要采取的步骤, 以弄清楚如何改进他们的模型｡
‫没有人在一开始就知道如何做到这一点｡
‫即使做了很多次｡
‫我还得去查这些东西｡
‫所以我们走这里｡
‫让我们看看他会怎么做｡
‫随机搜索CV的第一步是如果你想知道CVS代表什么, 它代表交叉验证｡
‫我们在第二行看到了这一点, 更具体地说, 交叉验证｡
‫它所做的不是像我们之前做的那样做一个普通的训练和测试, 而是创建一个训练和测试｡
‫k､ 80%在训练分割中, 20%在它创建的测试分割中｡
‫这应该是K, 但我已经画了五个了, 因为这里看起来很漂亮｡
‫这可以进行K折交叉验证｡
‫所以五是是默认在通灵行的最新版本中｡
‫但你真的可以调整这个｡
‫它要做的是创建五个不同版本的训练数据和五个不同版本的测试数据, 然后评估不同的参数｡
‫请记住, 因为我们正在进行超参数搜索, 所以要评估所有这些不同的训练和测试数据集上的不同类型的参数,
‫并计算出哪一组参数或超参数在这五个不同的拆分中最佳, 而不仅仅是一个拆分｡
‫所以如果我们走到这里, 就开始吧｡
‫因此, 我们需要做的是创建一个逻辑的超参数网格｡
‫回归, 阅读逻辑回归文档, 以及搜索逻辑回归, 我们发现有一些高参数可以调整,
‫比如C的值,
‫如果我们看这里, 如果我们往下看, 正则化强度的倒数一定是一个正流｡
‫同样, 您可以在第一次阅读文档时了解这些词的含义｡
‫这就是为什么它需要一个研究来检查出来｡
‫还有一个叫做Solver的｡
‫所以我们从这里开始｡
‫我们只看一下参数网格的样子｡
‫看到了吗？
‫而且, 还有更多｡
‫我们这里只使用了两个, 所以我们只使用了C和solver｡
‫你可能会在你的研究中发现你可以调整惩罚｡
‫您可以调整拟合截距｡
‫你可以调整一大堆高参数｡
‫但调整参数的整体概念是我们关注的｡
‫所以我们要在研究之后设置这个｡
‫我们知道一个好的值是NP对数空间的负4｡
‫如果你想知道日志空间是什么, 因为我会很快地把这些东西扔掉｡
‫日志空间会｡
‫如果我们走到这里｡
‫返回沿着对数刻度均匀分布的数字｡
‫于是开始停止编号｡
‫所以这将是在-4之间, 在4到50之间｡
‫如果你想知道什么是日志空间, 下面是你可以做到这一点的方法｡
‫我们走吧｡
‫什么是日志空间？
‫长的空间减少, 我们的复杂性｡
‫你能用简单的话解释一下什么是锁定空间减少吗？
‫这样我们就能再读一遍了｡
‫这里有几个相当复杂的单词, 但只要稍加努力, 你就能弄清楚｡
‫所以我们走这里｡
‫我们在这里只能使用一个求解器, 因为在研究并找到我们应该调整的高参数后,
‫我们发现C可能是逻辑回归最有价值的一个｡
‫所以我们只使用一个解算器值｡
‫所以我们在这里测试的是, 我们在-4和4之间的对数空间上创建了一个数字网格｡
‫好了, 我们走吧｡
‫哦, 对不起｡
‫因为这是一个日志空间｡
‫它是1乘以10的-4次方, 直到1乘以10的4次方｡
‫所以这里的空间很大｡
‫这些数字被很好地分开了｡
‫所以我们把它去掉吧｡
‫现在, 我们将创建一个参数｡
‫贪为乱｡
‫林分类器｡
‫好极了｡
‫通过我们的研究, 我们发现, 对于随机森林的一些最佳参数,
‫也就是如果我们用一个随机森林来估计我们, 就是我们在森林里有多少棵树｡
‫NTP是一个范围, 你们可能会想, 为什么我在这里使用范围｡
‫原因是, 如果我们查阅文档, 我知道在之前的视频中, 我们没有明确使用range｡
‫我们使用了一个列表, 只是为了复习一下产品系列的功能｡
‫让我们来看看这个｡
‫所以它基本上就是创建一个数字范围｡
‫在10和1000之间间隔50, 因为这里的50是在10和1000之间｡
‫所以如果我们随机查找, 我想我们已经有了｡
‫也许在这里｡
‫我们走吧｡
‫这里有个地方正好相反｡
‫让我走吧｡
‫强烈建议对连续参数使用连续分布, 因此我们创建了一系列不同的值｡
‫我们就是从这里读到的｡
‫我们为随机搜索的超参数创建了一系列连续分布, 而不仅仅是一个显式列表｡
‫简历但那只是在文件中｡
‫所以我们走这里｡
‫您仍然可以使用列表, 但在lobby中编写量表的人员的文档建议我们使用一系列值｡
‫这里我们要用到最大深度, 这是我们通过自己的研究发现的另一个可以调整的超参数｡
‫记住, 对于任何机器学习模型, 快速搜索一下, 嘿, 我正在使用这个模型｡
‫我想明白了｡
‫我跟着灵媒的路线走｡
‫我没有地图, 对吧？
‫是的, 我们有｡
‫我沿着地图走, 我决定使用随机森林分类器｡
‫如何进行超参数调谐？
‫这就是搜查这种东西的原因对吧
‫我们到这里, 我们发现另一个是最小样本分裂｡
‫然后我们走这里, 我们要走了.
‫我们使用范围｡
‫实际上, 我已经说过我们要使用一个分布, 但是这里的最大深度, 我们没有使用分布,
‫我们只是使用了一个显式列表, 但是我们会在这里使用另一个范围,
‫然后我们会在这里, 我们也会使用最小样本, 叶子和p, 一个范围｡
‫122号很漂亮｡
‫现在我们有了两个超参数网格, 我们要尝试使用随机搜索XXV进行超参数调整｡
‫所以我们可能要做的是,
‫我们将在这里结束这段视频, 然后我们将回来,
‫我们将使用这两个网格沿着随机搜索XXV来尝试和改进我们的逻辑回归模型和随机森林分类器的结果, 超过我们最初得到的结果｡
‫除了我们得到的这些初始值之外, 请记住,
‫这些值是在没有使用交叉验证的情况下获得的, 因为我们只使用了一个训练和测试分离, 而如果我们进入基调和交叉验证,
‫这就是我们用来获得原始分数的, 一个训练和测试分离, 而在交叉验证中, 我们将使用多个训练和测试分离｡
‫请记住, 在第二行部分中, 我们讨论了如果您要提供一个关于模型执行情况的度量,
‫那么最好使用交叉验证度量｡
‫尤其是分类问题｡
‫在下一个视频中, 我们将使用随机搜索CV来调整随机森林和逻辑回归｡