‫Chào mừng trở lại.
‫Video trước, chúng ta đã biết cách điều chỉnh một trong các mô hình học máy của mình, cụ thể là bộ phân
‫loại K láng giềng gần nhất bằng tay.
‫Bây giờ, đây là điều chỉnh siêu tham số.
‫Những gì tôi đã làm là tôi vừa điều chỉnh tiêu đề nhỏ này ở đây để nói rằng điều chỉnh thông số lai bằng tay.
‫Nhưng như bạn có thể tưởng tượng, nếu bạn có nhiều hơn một tham số hoặc siêu tham số, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi chỉ
‫điều chỉnh các vùng lân cận.
‫Chúng tôi sẽ đi đến trình phân loại CANI là.
‫Chúng tôi chỉ điều chỉnh một tham số này.
‫Chúng tôi muốn điều chỉnh tất cả những thứ này có thể hơi tẻ nhạt.
‫Chúng tôi viết lại cho các vòng lặp trong nhiều ngày.
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ làm ở đây là và hãy nhớ rằng chúng ta cũng đã xóa sổ K hàng xóm gần nhất của chúng ta.
‫Chúng tôi đang tìm kiếm các kết quả tốt hơn.
‫Vì vậy, bởi vì hồi quy logistic và bộ phân loại rừng ngẫu nhiên của chúng tôi hoạt động tốt hơn, chúng tôi sẽ loại bỏ
‫mô hình K láng giềng gần nhất ra khỏi thử nghiệm của chúng tôi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ đi điều chỉnh siêu tham số với CV tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Và đây là những gì chúng ta đã thấy trong phần dòng thứ hai.
‫Và nếu chúng tôi tìm kiếm trong CV tìm kiếm ngẫu nhiên của mình, hãy tìm hiểu, chúng tôi sẽ tìm thấy nó ở đây.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, có tài liệu ở đó.
‫Bạn có thể đọc qua điều đó vào thời gian của riêng bạn, nhưng chúng ta sẽ thấy nó được triển khai.
‫Và một lần nữa, nếu bạn đang tự hỏi làm thế nào bạn có thể tìm thấy các tham số để điều chỉnh một mô hình học máy
‫nhất định, thì đây là những gì tôi sẽ làm cho hồi quy logistic.
‫Vậy làm cách nào để điều chỉnh mô hình học máy hồi quy logistic trong Python?
‫Một cái gì đó tương tự, nếu chúng ta tìm kiếm nó.
‫Đào tạo mô hình hồi quy logistic với hồi quy logistic đẹp bằng cách sử dụng tối ưu hóa tham số cao python
‫cyclone và mô hình học máy điều chỉnh các thông số cho hồi quy logistic.
‫Nếu chúng ta phải trải qua những điều này và nghiên cứu nó, hãy thực hiện các thí nghiệm của riêng chúng ta và tìm ra mọi thứ và đặt
‫ra nhiều câu hỏi hơn.
‫Bạn có thể tìm thấy một số câu trả lời khá hay, nhưng bây giờ chúng ta sẽ giả vờ rằng chúng ta đã
‫trải qua các bước đó và chúng ta phát hiện ra rằng chúng ta có thể sử dụng KV tìm kiếm ngẫu nhiên và chúng ta có thể điều chỉnh một loạt các
‫tham số khác nhau.
‫Hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi sẽ điều chỉnh.
‫Hồi quy logistic, mô hình hồi quy logistic của chúng tôi là mô hình đó và bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Sử dụng tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV Và một lần nữa, nếu bạn cần thông tin về những tham số nào bạn có thể sử dụng cho hồi quy logistic, tôi thậm
‫chí đã đánh vần sai.
‫Hồi quy hậu cần Daniel điển hình và bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Bạn có thể lên đây, hỏi một mình hồi quy logistic.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào đây.
‫Điều này sẽ cung cấp cho chúng tôi danh sách các tham số khác nhau và bạn có thể đọc tài liệu.
‫Và hãy tin tôi, tôi đã làm điều này lần đầu tiên tôi làm điều này.
‫Tôi đọc tài liệu và tôi thích, Điều này có nghĩa là tất cả các điều khoản này giống như hình phạt mạng đàn hồi L2.
‫Bò đực.
‫Thực ra, tôi biết con bò có nghĩa là gì.
‫Đúng hay sai, phải không?
‫Tất cả những điều này không có nhiều ý nghĩa đối với tôi.
‫Chỉ khi tôi bắt đầu thực hiện một số nghiên cứu, xem qua và tìm hiểu xem tất cả các thông số khác nhau này thực sự
‫có ý nghĩa gì thì tôi mới bắt đầu hiểu được nó.
‫Và điều tương tự cũng xảy ra đối với bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Bạn có thể làm điều tương tự, đưa điều đó vào tài liệu cho vay theo quy mô hoặc thay đổi điều này
‫thành cách điều chỉnh một khu rừng ngẫu nhiên.
‫Mô hình học máy bằng Python.
‫Đây là những bước mà những người như kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu thực hiện mỗi ngày để
‫tìm ra cách cải thiện mô hình của họ.
‫Không ai ngay từ đầu biết làm thế nào để làm điều này một cách thuộc lòng.
‫Kể cả sau khi thực hiện nhiều lần.
‫Tôi vẫn phải tìm kiếm những thứ này.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đây.
‫Hãy xem anh ấy sẽ làm điều đó như thế nào.
‫Vì vậy, điều đầu tiên cần làm với CV tìm kiếm ngẫu nhiên là và nếu bạn đang tự hỏi CVS là viết tắt của gì, thì nó là viết
‫tắt của xác nhận chéo.
‫Chúng tôi đã thấy điều đó ở dòng thứ hai và cụ thể hơn là xác thực chéo.
‫Những gì nó làm là thay vì thực hiện một phân đoạn đào tạo và kiểm tra bình thường như chúng ta đã làm trước đây, bằng cách tạo
‫một phân đoạn đào tạo và một phân đoạn kiểm tra a. k. 80% trong phần đào tạo và 20% trong phần thử nghiệm mà nó tạo ra.
‫Đây thực sự nên là K, nhưng tôi đã làm năm vì nó trông đẹp ở đây.
‫Đây có thể là xác nhận chéo K lần.
‫Vì vậy, năm là mặc định trong dòng tâm linh trong phiên bản mới nhất.
‫Nhưng bạn thực sự có thể điều chỉnh điều này.
‫Và những gì nó sẽ làm là nó sẽ tạo ra năm phiên bản khác nhau của dữ liệu đào tạo và năm
‫phiên bản khác nhau của dữ liệu thử nghiệm và sau đó đánh giá các thông số khác nhau.
‫Hãy nhớ rằng, bởi vì chúng tôi đang thực hiện tìm kiếm siêu tham số, hãy đánh giá các loại tham
‫số khác nhau trên tất cả các tập hợp khác nhau của tất cả các phiên bản này của dữ liệu đào tạo và
‫thử nghiệm và tìm ra tập hợp tham số hoặc siêu tham số nào là tốt nhất trên năm phần chia khác nhau này chứ không phải chỉ là một lần
‫chia tách duy nhất.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đến đây, hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, những gì chúng ta cần làm là tạo một lưới siêu tham số cho logistic.
‫Hồi quy và đọc tài liệu hồi quy logistic cũng như tìm kiếm ở đây để tìm hồi quy logistic, chúng tôi phát hiện ra rằng có một số
‫tham số cao mà chúng tôi có thể điều chỉnh, chẳng hạn như giá trị cho C,
‫nếu chúng tôi xem ở đây, nếu chúng tôi đi xuống đây C để nghịch đảo của cường độ chính quy phải là một dòng
‫tích cực.
‫Một lần nữa, bạn có thể đọc điều này trong lần đầu tiên tài liệu hiểu bất kỳ từ nào trong số này có nghĩa là gì.
‫Đó là lý do tại sao nó đòi hỏi một nghiên cứu để kiểm tra nó.
‫Và sau đó có một cái khác tên là Solver.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi đây.
‫Chúng ta sẽ chỉ xem lưới tham số của chúng ta trông như thế nào.
‫Nhìn thấy?
‫Và một lần nữa, có nhiều hơn nữa.
‫Chúng tôi chỉ sử dụng hai ở đây, vì vậy chúng tôi chỉ sử dụng C và bộ giải.
‫Bạn có thể tìm thấy trong nghiên cứu của mình rằng bạn có thể điều chỉnh hình phạt.
‫Bạn có thể điều chỉnh điểm đánh chặn phù hợp.
‫Bạn có thể điều chỉnh một loạt các thông số cao.
‫Nhưng khái niệm tổng thể về việc điều chỉnh các thông số là điều chúng tôi tập trung vào.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thiết lập điều này sau khi nghiên cứu của chúng tôi.
‫Chúng ta biết rằng một giá trị tốt là không gian log NP âm bốn.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi không gian nhật ký là gì vì tôi loại bỏ những thứ này tương đối
‫nhanh chóng.
‫Không gian nhật ký không.
‫Nếu chúng ta đi đến đây.
‫Trả về các số cách đều nhau theo thang bản ghi.
‫Vì vậy, số bắt đầu dừng.
‫Vì vậy, điều này sẽ nằm trong khoảng âm bốn, từ bốn đến 50 trong số chúng.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi không gian nhật ký là gì, thì đây là những cách bạn có thể thực hiện.
‫Đi nào.
‫Không gian nhật ký là gì?
‫Giảm không gian dài, phức tạp của chúng tôi.
‫Bạn có thể giải thích bằng những từ đơn giản giảm không gian bị khóa là gì không?
‫Vì vậy, chúng tôi có thể đọc lại điều đó.
‫Có một vài từ phức tạp ở đó, nhưng sau một chút nỗ lực, bạn sẽ có thể hiểu ra.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đây.
‫Chúng tôi thực sự chỉ có thể sử dụng một bộ giải ở đây vì thực sự sau khi nghiên cứu và tìm ra thông số cao nào
‫chúng tôi nên điều chỉnh, chúng tôi thấy rằng C có lẽ là giá trị nhất cho hồi quy logistic.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chỉ sử dụng một giá trị cho bộ giải.
‫Vì vậy, thực sự những gì chúng tôi đang thử nghiệm ở đây, chúng tôi đang tạo ra một lưới các số trên một không gian nhật ký từ âm
‫bốn đến bốn âm.
‫Vậy là xong.
‫Ồ xin lỗi.
‫Bởi vì nó là một không gian nhật ký.
‫Nó là một lần mười cho sức mạnh của âm bốn, lên đến một lần mười cho sức mạnh của bốn.
‫Vì vậy, một không gian khá lớn ở đó.
‫Những con số này được phân tách khá rõ ràng.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thoát khỏi điều đó.
‫Và bây giờ chúng ta sẽ tạo một tham số.
‫Tham lam cho ngẫu nhiên.
‫Bộ phân loại rừng.
‫Tuyệt vời.
‫Và thông qua nghiên cứu của mình, chúng tôi thấy rằng một số tham số tốt nhất cho một số lượng rừng ngẫu nhiên của các công cụ ước tính, đó là nếu chúng tôi sử
‫dụng một khu rừng ngẫu nhiên và ước tính chúng tôi, là số lượng cây mà chúng tôi có trong khu rừng của mình.
‫Vì vậy, NTP là một phạm vi và bạn có thể tự hỏi tại sao tôi sử dụng phạm vi ở đây khi tôi đang xem xét điều này.
‫Chà, lý do là vì nếu chúng ta tra cứu tài liệu, tôi biết trong một video trước đó, chúng ta đã không sử dụng phạm
‫vi một cách rõ ràng.
‫Chúng tôi đã sử dụng một danh sách chỉ để làm mới về những gì một phạm vi hoạt động.
‫Hãy kiểm tra điều này.
‫Vì vậy, về cơ bản nó sẽ chỉ tạo ra một loạt các số.
‫Khoảng cách 50 cách nhau vì 50 ở đây từ 10 đến 1000.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi tìm kiếm ngẫu nhiên, tôi nghĩ chúng tôi đã có nó.
‫Có lẽ là ở đây.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Có một nơi nào đó tương phản ở đây.
‫Hãy để tôi đi.
‫Chúng tôi rất khuyến khích sử dụng phân phối liên tục cho các tham số liên tục, vì vậy đó là lý do tại sao chúng
‫tôi tạo ra một loạt các giá trị khác nhau.
‫Đây là nơi chúng tôi đọc điều đó từ.
‫Thay vì chỉ là một danh sách rõ ràng, chúng tôi đang tạo một phạm vi phân phối liên tục cho các siêu tham
‫số của chúng tôi cho tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV Nhưng đó chỉ là trong tài liệu.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đây.
‫Bạn vẫn có thể chỉ sử dụng một danh sách, nhưng tài liệu của những người đã viết thang đo trong vận động hành lang khuyên
‫chúng ta nên sử dụng một loạt các giá trị.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi đến Max Depth ở đây, là một cái khác mà chúng tôi đã tìm thấy thông qua nghiên cứu của riêng chúng tôi về một siêu
‫thông số mà chúng tôi có thể điều chỉnh.
‫Hãy nhớ rằng, đối với bất kỳ mô hình học máy nào, hãy nhanh chóng tìm kiếm, Này, tôi đang sử dụng mô hình này.
‫Tôi đã tìm ra nó.
‫Tôi đã đi theo dòng ngoại cảm.
‫Tôi không có bản đồ, phải không?
‫Vâng, chúng tôi làm.
‫Tôi đã theo dõi bản đồ và quyết định sẽ sử dụng một công cụ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Làm thế nào tôi có thể thực hiện điều chỉnh siêu tham số của nó?
‫Chà, đó là lý do để tìm kiếm những thứ như thế này, phải không?
‫Vì vậy, chúng tôi đi đến đây, chúng tôi thấy rằng một số khác là các mẫu tối thiểu được chia nhỏ.
‫Sau đó, chúng ta đến đây và chúng ta sẽ đi.
‫Chúng tôi sử dụng một phạm vi.
‫Trên thực tế, tôi đã nói rằng chúng tôi sẽ sử dụng một phân phối, nhưng ở đây độ sâu tối đa, chúng tôi chưa sử
‫dụng một phân phối, chúng tôi chỉ sử dụng một danh sách rõ ràng, nhưng chúng tôi sẽ sử dụng một phạm vi khác
‫ở đây và sau đó chúng tôi sẽ hãy truy cập vào đây và chúng tôi cũng sẽ sử dụng các mẫu min, lá và dãy p a.
‫122 Đẹp.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta có hai lưới siêu tham số cho hai mô hình mà chúng ta sẽ thử và điều chỉnh siêu tham
‫số bằng cách sử dụng tìm kiếm ngẫu nhiên XXV.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể sẽ làm là chúng tôi sẽ kết thúc video này ở đây và sau đó chúng
‫tôi sẽ quay lại và chúng tôi sẽ sử dụng hai lưới này cùng với tìm kiếm ngẫu nhiên XXV để thử và cải thiện kết quả của mô hình hồi
‫quy logistic của chúng tôi và công cụ phân loại rừng ngẫu nhiên của chúng tôi ngoài những gì chúng tôi nhận được ban đầu.
‫Vì vậy, ngoài các giá trị ban đầu này mà chúng tôi nhận được và ghi nhớ các giá trị này đã thu được mà không cần sử dụng xác
‫thực chéo vì chúng tôi chỉ sử dụng một lần phân tách thử nghiệm và đào tạo duy nhất, trong khi nếu chúng tôi đi vào bài phát biểu chính và xác thực chéo, vì vậy đây là những
‫gì chúng tôi sử dụng để lấy điểm ban đầu của mình , một chuyến tàu và phân tách thử nghiệm duy nhất, trong khi
‫trong xác thực chéo, chúng tôi sẽ sử dụng nhiều chuyến tàu và phân tách thử nghiệm.
‫Hãy nhớ rằng trong phần dòng thứ hai, chúng ta đã thảo luận rằng nếu bạn định cung cấp một số liệu về
‫cách một mô hình đang hoạt động, có lẽ tốt nhất nên sử dụng một số liệu xác thực chéo.
‫Đặc biệt là với các bài toán phân loại.
‫Vì vậy, hãy xem lại điều đó trong video tiếp theo về điều chỉnh rừng ngẫu nhiên và hồi quy hậu cần của chúng tôi với CV Tìm
‫kiếm ngẫu nhiên.