‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda makine öğrenimi modellerimizden birini, özellikle de K en yakın komşu sınıflandırıcısını
‫elle nasıl ayarlayacağımızı gördük.
‫Şimdi, bu hiper parametre ayarlamasıdır.
‫Yaptığım şey, buradaki küçük başlığı elle hibrit parametre ayarı diyecek şekilde ayarlamak.
‫Ancak tahmin edebileceğiniz gibi, birden fazla parametreniz veya hiper parametreniz varsa, bizim durumumuzda sadece
‫komşuları ayarladık.
‫CANI sınıflandırıcısına giderdik.
‫Sadece bu parametreyi ayarladık.
‫Biraz sıkıcı olabilen tüm bunları ayarlamak istedik.
‫Günlerce döngüler için yeniden yazıyoruz.
‫Burada yapacağımız şey, en yakın komşumuz olan K'yi de gözden çıkardığımızı hatırlamaktır.
‫Daha iyi sonuçlar arayışı içindeyiz.
‫Lojistik regresyon ve rastgele orman sınıflandırıcımız daha iyi performans gösterdiğinden, K en
‫yakın komşu modelini deneylerimizden çıkaracağız.
‫Şimdi rastgele arama CV'si ile hiper parametre ayarlamasına gideceğiz.
‫İkinci satır bölümünde gördüğümüz şey de bu.
‫Ve eğer rastgele arama CV'mizde arama yaparsak, öğren, burada buluruz.
‫Çok güzel.
‫İşte belgeler burada.
‫Bunu kendi zamanınızda okuyabilirsiniz, ancak uygulandığını göreceğiz.
‫Ve yine, belirli bir makine öğrenimi modelini ayarlamak için parametreleri nasıl bulabileceğinizi merak ediyorsanız,
‫lojistik regresyon için yapacağım şey şudur.
‫Peki Python'da bir lojistik regresyon makine öğrenimi modeli nasıl ayarlanır?
‫Bunun gibi bir şey, eğer araştırırsak.
‫Cyclone ile lojistik regresyon modeli eğitimi python kullanarak güzel lojistik regresyon cyclone yüksek parametre optimizasyonu
‫ve makine öğrenimi modelleri lojistik regresyon için parametreleri ayarlama.
‫Bunları inceleyip araştırsak, kendi deneylerimizi yapsak, bir şeyler bulsak ve daha fazla
‫soru sorsak.
‫Muhtemelen oldukça iyi yanıtlar bulabilirsiniz, ancak şimdilik bu adımları atmış ve
‫rastgele arama KV'sini kullanabileceğimizi ve bir dizi farklı parametreyi ayarlayabileceğimizi anlamış gibi
‫davranacağız.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Ayarlayacağız.
‫Lojistik regresyon, lojistik regresyon modelimiz ve rastgele orman sınıflandırıcısı.
‫Rastgele arama kullanarak.
‫CV Ve yine, lojistik regresyon için hangi parametreleri kullanabileceğiniz hakkında bilgiye ihtiyacınız varsa,
‫bunu bile yanlış yazdım.
‫Tipik Daniel lojistik regresyon ve rastgele orman sınıflandırıcı.
‫Buraya çıkıp tek başına lojistik regresyon sorabilirsiniz.
‫Yani buraya bakarsak.
‫Bu bize farklı parametrelerin bir listesini verecektir ve belgeleri okuyabilirsiniz.
‫Ve inanın bana, bunu ilk yaptığımda da yapmıştım.
‫Belgeleri okudum ve "Bu, elastik net L2 cezaları gibi tüm bu terimler anlamına geliyor" dedim.
‫Bull.
‫Aslında, boğanın ne demek olduğunu biliyorum.
‫Doğru ya da yanlış, değil mi?
‫Tüm bunlar benim için pek bir şey ifade etmiyordu.
‫Ancak biraz araştırma yapmaya ve tüm bu farklı parametrelerin gerçekte ne anlama geldiğini anlamaya
‫başladığımda bunu anlamaya başladım.
‫Aynı şey rastgele orman sınıflandırıcısı için de geçerlidir.
‫Aynı şeyi yapabilir, bunu ölçek kredisi belgelerine koyabilir veya bunu rastgele bir ormanın nasıl ayarlanacağı
‫olarak değiştirebilirsiniz.
‫Python'da makine öğrenimi modeli.
‫Bunlar, makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcileri gibi insanların modellerini nasıl geliştireceklerini
‫bulmak için her gün attıkları adımlardır.
‫Başlangıçta hiç kimse bunun nasıl yapılacağını ezbere bilmez.
‫Birçok kez yaptıktan sonra bile.
‫Hala bu şeylere bakmak zorundayım.
‫Buraya gidiyoruz.
‫Bakalım nasıl yapacak.
‫Rastgele arama CV ile yapılacak ilk şey CVS'nin ne anlama geldiğini merak ediyorsanız, çapraz doğrulama
‫anlamına gelir.
‫Bunu ikinci satırda ve daha spesifik olarak çapraz doğrulamada gördük.
‫Yaptığı şey, daha önce yaptığımız gibi normal bir eğitim ve test bölünmesi yapmak yerine, bir eğitim bölünmesi
‫ve bir test bölünmesi oluşturmaktır. k. eğitim bölünmesinde %80 ve test bölünmesinde %20'lik bir oran oluşturur.
‫Bu aslında K olmalı, ama burada güzel göründüğü için beş yaptım.
‫Bu, K kat çapraz doğrulama olabilir.
‫Yani beş, en son sürümde psişik çizgide varsayılandır.
‫Ama bunu gerçekten ayarlayabilirsiniz.
‫Yapacağı şey, eğitim verilerinin beş farklı versiyonunu ve test verilerinin beş farklı versiyonunu
‫oluşturmak ve ardından farklı parametreleri değerlendirmektir.
‫Unutmayın, hiper parametre araması yaptığımız için, eğitim ve test verilerinin
‫tüm bu sürümlerinin tüm bu farklı kümelerinde farklı parametre türlerini değerlendirin
‫ve sadece tek bir bölünme yerine bu beş farklı bölünmede hangi parametre veya hiper parametre kümesinin en iyi olduğunu
‫bulun.
‫Eğer buraya gidersek, hadi yapalım.
‫O halde yapmamız gereken şey lojistik için bir hiper parametre ızgarası oluşturmaktır.
‫Regresyon ve lojistik regresyon belgelerini okumanın yanı sıra burada lojistik regresyon için arama yaptığımızda,
‫C değeri gibi ayarlayabileceğimiz birkaç yüksek parametre olduğunu anlıyoruz,
‫buraya bakarsak, buraya inersek C yani düzenlileştirme gücünün tersi pozitif bir akış olmalıdır.
‫Yine, bu sözcüklerden herhangi birinin ne anlama geldiğini ilk kez belgelerden okuyabilirsiniz.
‫Bu yüzden kontrol etmek için bir araştırma gerekiyor.
‫Bir de Solver adında bir tane daha var.
‫O zaman buraya gidelim.
‫Parametre ızgaramızın nasıl göründüğüne bir göz atacağız.
‫Gördün mü?
‫Ve yine, daha fazlası var.
‫Burada sadece iki tane kullanıyoruz, bu yüzden sadece C ve solver kullanıyoruz.
‫Araştırmanızda cezayı ayarlayabileceğinizi görebilirsiniz.
‫Kesişme noktasını ayarlayabilirsin.
‫Bir sürü yüksek parametreyi ayarlayabilirsiniz.
‫Ancak odaklandığımız şey parametreleri ayarlama genel konseptidir.
‫Araştırmamızdan sonra bunu ayarlayacağız.
‫İyi bir değerin NP log alanı negatif dört olduğunu biliyoruz.
‫Ve eğer günlük alanının ne olduğunu merak ediyorsanız, çünkü bunları nispeten hızlı bir şekilde
‫atıyorum.
‫Günlük alanı yapar.
‫Eğer buraya gidersek.
‫Log ölçeği boyunca eşit aralıklarla yerleştirilmiş sayılar döndürür.
‫Yani başlangıç bitiş numarası.
‫Yani bu eksi dört, dört ile 50 arasında bir sayı olacak.
‫Günlük alanının ne olduğunu merak ediyorsanız, bunu yapmanın yolları bunlardır.
‫Hadi gidelim.
‫Günlük alanı nedir?
‫Uzun alan azaltma, karmaşıklığımız.
‫Kilitli alan azaltımının ne olduğunu basit kelimelerle açıklayabilir misiniz?
‫Yani bunu tekrar okuyabiliriz.
‫Biraz karmaşık kelimeler var ama biraz çaba gösterdikten sonra anlayabilirsiniz.
‫Buraya gidiyoruz.
‫Burada gerçekten sadece bir çözücü kullanabiliriz çünkü gerçekten araştırmadan ve hangi yüksek parametreleri ayarlamamız gerektiğini
‫bulduktan sonra, C'nin muhtemelen lojistik regresyon için en değerli olduğunu görüyoruz.
‫Bu yüzden çözücü için yalnızca bir değer kullanacağız.
‫Burada gerçekten test ettiğimiz şey, negatif dört ile dört arasındaki bir log boşluğunda sayılardan oluşan bir ızgara
‫oluşturmaktır.
‫İşte böyle.
‫Oh, pardon.
‫Çünkü burası bir kütük alanı.
‫Negatif dördün gücünün bir katı on, dördün gücünün bir katı ona kadar.
‫Yani orada oldukça büyük bir alan var.
‫Bu rakamlar oldukça iyi bir şekilde ayrılmıştır.
‫O zaman bundan kurtulalım.
‫Ve şimdi bir parametre oluşturacağız.
‫Rastgele açgözlülük.
‫Orman sınıflandırıcı.
‫Harika.
‫Araştırmalarımız sonucunda, rastgele bir orman kullanıyorsak ve bizi tahmin ediyorsak, rastgele orman sayısı tahmin edicileri
‫için en iyi parametrelerden bazılarının ormanımızda kaç ağaç olduğu olduğunu bulduk.
‫Yani NTP bir aralık ve bunu yaparken neden aralıklar kullandığımı merak ediyor olabilirsiniz.
‫Bunun nedeni, belgelere bakarsak, önceki bir videoda açıkça aralık kullanmadığımızı
‫biliyorum.
‫Bir menzilin ne işe yaradığını hatırlatmak için bir liste kullandık.
‫Şuna bir bakalım.
‫Yani temelde sadece bir sayı aralığı oluşturacak.
‫Burada 10 ile 1000 arasında 50 olduğu için 50'yi birbirinden ayırın.
‫Yani rastgele bir şekilde bakarsak, sanırım zaten elimizde var.
‫Belki burada.
‫İşte oldu.
‫Burada zıt bir yer var.
‫Bırak beni.
‫Sürekli parametreler için sürekli dağılımların kullanılması şiddetle tavsiye edilir, bu nedenle farklı değerlerden
‫oluşan bir aralık oluşturuyoruz.
‫Bunu buradan okuyoruz.
‫Sadece açık bir liste olmak yerine, rastgele arama için hiper parametrelerimiz için bir dizi
‫sürekli dağılım oluşturuyoruz.
‫CV Ama bu sadece dokümantasyonda var.
‫Buraya gidiyoruz.
‫Yine de sadece bir liste kullanabilirsiniz, ancak lobide ölçek yazan kişilerin belgeleri bir değer
‫aralığı kullanmamızı önermektedir.
‫Bu yüzden burada Max Depth'e gideceğiz, bu da ayarlayabileceğimiz bir hiper parametreyi kendi araştırmamızla
‫bulduğumuz başka bir şey.
‫Unutmayın, herhangi bir makine öğrenimi modeli için hızlı bir arama yaparak "Hey, bu modeli kullanıyorum" diyebilirsiniz.
‫Bir yolunu buldum.
‫Psişik çizgiyi takip ettim.
‫Harita bende değil, değil mi?
‫Evet, öyle.
‫Haritayı takip ettim ve rastgele orman sınıflandırıcısı kullanmaya karar verdim.
‫Hiper parametre ayarını nasıl yapabilirim?
‫Böyle bir şeyi aramak işte bu noktada ortaya çıkıyor, değil mi?
‫Buraya gittiğimizde, bir diğerinin de minimum örnek ayrımı olduğunu görürüz.
‫Sonra buraya gideceğiz ve gideceğiz.
‫Bir aralık kullanıyoruz.
‫Aslında, bir dağılım kullanacağımızı söylemiştim, ancak burada maksimum derinlik, bir dağılım
‫kullanmadık, sadece açık bir liste kullandık, ancak burada başka bir aralık kullanacağız
‫ve sonra buraya gideceğiz ve ayrıca min örnekleri, yaprak ve p bir aralık kullanacağız.
‫122 Güzel.
‫Şimdi, rastgele arama XXV kullanarak hiper parametre ayarını deneyeceğimiz iki model için
‫iki hiper parametre ızgaramız var.
‫Muhtemelen yapacağımız şey, bu videoyu burada bitirmek ve sonra geri dönüp, lojistik regresyon
‫modelimizin ve rastgele orman sınıflandırıcımızın sonuçlarını başlangıçta elde ettiğimizden daha iyi hale getirmeye
‫çalışmak için rastgele arama XXV ile birlikte bu iki ızgarayı kullanmak olacaktır.
‫Elde ettiğimiz bu ilk değerlerin ötesinde, bu değerlerin çapraz doğrulama kullanmadan elde edildiğini
‫unutmayın çünkü yalnızca tek bir eğitim ve test bölümü kullandık, oysa keynote ve çapraz doğrulamaya girersek, orijinal puanlarımızı
‫elde etmek için kullandığımız şey budur, tek bir eğitim ve test bölümü, oysa çapraz doğrulamada
‫birden fazla eğitim ve test bölümü kullanacağız.
‫İkinci satırdaki bölümde, bir modelin nasıl performans gösterdiğine ilişkin bir metrik sunacaksanız, muhtemelen
‫en iyisinin bir çapraz doğrulama metriği kullanmak olduğunu tartıştığımızı hatırlayın.
‫Özellikle de sınıflandırma problemlerinde.
‫Rastgele ormanımızı ve lojistik regresyonumuzu Rastgele Arama CV'si ile ayarladığımız bir sonraki videoda bunu tekrar gözden
‫geçirelim.