‫رائع.
‫إذن لدينا الآن شبكات متغيرات مفرطة لنموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا بالإضافة إلى مصنف الغابة
‫العشوائي.
‫دعونا نضبط كل منهم باستخدام البحث العشوائي في السيرة الذاتية.
‫والآن لدينا ما قلناه للتو.
‫تم إعداد شبكات المعلمات الفائقة لكل نموذج من نماذجنا.
‫دعنا نحركهم باستخدام البحث العشوائي عن السيرة الذاتية.
‫سنقوم بتغيير ذلك إلى تخفيض السعر.
‫رائع.
‫لذا أولاً ، سنبدأ الانحدار اللوجستي.
‫الآن ، في الوقت الحالي ، فإن نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا ، إذا قمت بالتمرير للخلف ، هو الحصول على أفضل النتائج
‫فقط في قطار واحد وتقسيم تجريبي.
‫لكن دعنا نرى ما إذا كانت هذه النتائج تنتقل إلى تقسيم التحقق المتبادل ، وهو ما ستساعدنا Randomize
‫Search CV فيه.
‫لذلك أثناء الانحدار اللوجستي ، سنقوم بإعداد بذرة عشوائية بحيث
‫تكون نتائجنا قابلة للتكرار ، ثم سنبدأ في إعداد بحث عشوائي للمعامل التشعبي للانحدار اللوجستي ، لذلك.
‫RS بالنسبة لسجل البحث العشوائي للتراجع اللوجستي وهذه شبكة تسجيل السجل هذه قصيرة للانحدار اللوجستي.
‫هذا اختصار للغابات العشوائية هنا.
‫سنذهب للبحث العشوائي.
‫الانحدار اللوجستي للسيرة الذاتية.
‫رائع.
‫ثم نذهب إلى توزيع المعلمات.
‫وهو ما يساوي لوغاريتمنا الشبكي الأحمر.
‫وسنستخدم التحقق المتقاطع من خمسة ، وهو مشابه لما رأيناه هنا.
‫إذن خمسة أضعاف التحقق من الصحة.
‫يمكنك استخدام عشرة أضعاف يمكنك استخدام 20 مرة.
‫ما يجب أن تعرفه هو أنه كلما زاد هذا الرقم ، كلما استغرق الأمر وقتًا أطول.
‫لذلك لأنه يجب أن يبني نموذجًا لكل مجموعة على حدة.
‫لذا ، تعد خمسة بشكل عام قيمة جيدة جدًا للاستخدام.
‫مرة أخرى ، قد ترغب في اختبار ذلك تجريبيًا اعتمادًا على حجم بياناتك.
‫عدد itas يساوي 20.
‫هذا يعني أن الوقت المقدر للوصول يعني أننا سنقوم بتجربة 20 مجموعة مختلفة ، والتي أعتقد أنها ستكون
‫كل واحدة منها لأن لدينا 20 قيمة مختلفة لـ C هنا.
‫لكن لا مشكلة.
‫لذلك سنذهب بعد ذلك إلى BOEs يساوي true ، وهذا يعني فقط أنه سينتج بعض الأشياء
‫لنا.
‫الآن مع ذلك يمكننا أن نلائم نموذج البحث العشوائي للمعامل التشعبي للانحدار اللوجستي.
‫لذا ما سيفعله هذا هو استدعاء تلفزيون البحث العشوائي.
‫سوف يتم التحقق من صحة نموذج الانحدار اللوجستي خمس مرات لمدة 20 تكرارًا.
‫لذلك يجب أن يكون لدينا حوالي 100 مثال أو نحو ذلك ، 100 أو نحو ذلك من الاختبارات المختلفة.
‫خمسة في 20 يساوي 100.
‫سنقوم بتكييف هذا مع بيانات التدريب.
‫رائع.
‫أوه لا.
‫خيارات توزيع السلاح الناري.
‫هناك نذهب.
‫تركيب خمسة نماذج لكل من المرشحين العشرين بإجمالي 100.
‫فيتز واو.
‫وقد تم ذلك ، كما ترى.
‫أوه ، حسنًا ، لقد تم تكبيره هنا ، لذا لا يمكنك ذلك حقًا.
‫نرى أنه سيخبرنا ما هي المعلمات التي يتم استخدامها ونرى هنا يمكننا رؤية توزيعات المعلمات.
‫C هي كل هذه القيم المختلفة هنا حلال ليب خطي.
‫دعنا نعيد التكبير لأنه من السهل رؤيته.
‫يمكننا الآن التحقق من أفضل المعلمات من خلال الانتقال إلى معلمات RC log bess.
‫هل Salva هو وضع العلامات؟
‫نعم ، هذا منطقي.
‫وقيمة C تساوي 0. 233124.
‫والآن لنقم بتقييم نقاط نقطة منصة الحفر على بيانات الاختبار الخاصة بنا.
‫88. 5.
‫دقة.
‫لذا إذا عدنا إلى هنا ، فهل تغلبنا على النتيجة الأصلية؟
‫88. 5؟
‫همم.
‫لا ، نحن نساويها.
‫يجب أن يكون نموذج الانحدار اللوجستي خارج الصندوق جيدًا جدًا لأننا قمنا فقط بضبط المعلمات
‫المفرطة.
‫يمكنك البحث عن المزيد من القيم المختلفة التي يمكننا تغييرها ، لكننا سنترك ذلك هنا في الوقت
‫الحالي.
‫سنرى كيف سيكون الأمر عند إخراج مصنف الغابة العشوائي.
‫لذلك نحن نضع تعليقًا صغيرًا هنا.
‫لذا فقد تحولنا الآن إلى الانحدار اللوجستي.
‫لنفعل الشيء نفسه مع مصنف الغابة العشوائية.
‫صرع.
‫رائع.
‫وسنفعل نفس الشيء مرة أخرى.
‫قم بإعداد بذرة عشوائية.
‫الآن ، يمكننا فقط نسخ الكود من هنا وتغيير المتغيرات فقط ، لكننا معتادون على
‫كتابته ، كما تعلمون ، بذرة عشوائية.
‫سنقوم بتعيين ذلك على 40 على الرقم المفضل لدينا.
‫لذا قم بإعداد نوع عشوائي من البحث عن المعلمات لمصنف الغابة العشوائي.
‫رائع.
‫وسنذهب إلى RS RF يساوي البحث العشوائي.
‫سيرة ذاتية رائعة.
‫سنقوم بوضع مصنف الغابة العشوائي الخاص بنا ومن ثم سنقوم بتمرير المعلمة.
‫سنستخدم فقط ترتيب الجدولة كاملاً.
‫لذلك نحن لا نقوم بأخطاء مطبعية هنا.
‫دان ، ستأتي كما فعلنا من قبل ، لذا سنقوم بتمريرها شبكة الترددات اللاسلكية ، وهي شبكة الغابة
‫العشوائية.
‫لذلك لدينا شبكة المعلمة الفائقة هنا.
‫لذلك سننزل هنا.
‫ماذا بعد؟
‫يحفظ.
‫سنقوم بتعيين ذلك على خمسة.
‫لذا خمسة أضعاف.
‫عبر المصادقة.
‫عدد التكرارات سيكون 20 مرة أخرى.
‫لذلك سنقوم بتجربة 20 مجموعة مختلفة من هذه المعلمات المفرطة.
‫الآن ، إذا جمعنا كل هذه القيم ، فهذا يساوي 50 في أربعة ، و 200 في اثنين و.
‫أو نعم فعلا.
‫مرات المسافة بين هنا.
‫لذلك سيكون هذا أكثر من ذلك بكثير.
‫دعونا مجرد ترك الأمر عند هذا الحد.
‫سيكون هناك الكثير من التوليفات المختلفة ، لكننا سنجرب 20 منها فقط.
‫لذا حاول عشوائياً 20 منهم.
‫لذا فإن الإسهاب يساوي الصحيح.
‫ثم نختار نوعًا عشوائيًا من نموذج البحث عن المعلمات لمصنف الغابة العشوائية الأول والثاني والرابع ولدينا مرجع RS الذي
‫يرمز إلى البحث العشوائي لملاءمة الغابة العشوائية.
‫سنفعل ذلك على بيانات التدريب.
‫لماذا القطار؟
‫رائع.
‫ماذا حدث هنا.
‫لدينا شيء خاطئ مرة أخرى.
‫المعلمة غير صالحة جعلت العينات تؤدي إلى خطأ مطبعي.
‫الكلاسيكية تعني العينات الموضوعة.
‫أتمنى أن تلاحظ أنه عندما كنت أمرًا لا بأس إذا لم تفعل ذلك لأنني لم ألاحظ ذلك
‫أيضًا.
‫الآن سنقوم بتشغيل هذا.
‫لذلك يجب أن يعمل هذا.
‫قد يستغرق هذا بعض الوقت في الواقع.
‫نأمل ألا.
‫إذا حدث ذلك ، فسوف أوقف الفيديو مؤقتًا وسنعود عند الانتهاء.
‫حسنًا ، لقد انتهينا للتو ، لذلك استغرق ذلك حوالي دقيقة أو نحو ذلك على جهاز الكمبيوتر الخاص بي.
‫سيعتمد أيضًا على مدى سرعة معالجة جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، ومدى السرعة التي يمر بها خلال هذا النوع
‫من العمليات.
‫يجب أن تبني 100 نموذج مختلف.
‫لذلك دعونا نتحقق من ذلك.
‫الآن بعد أن تم الانتهاء ، كيف يمكننا العثور على أفضل المعلمات لنموذج البحث العشوائي للغابات العشوائية؟
‫ربما تعرف هذا بالفعل لأنك قمت بذلك للتو باستخدام الانحدار اللوجستي.
‫لا بأس إذا لم تجد أفضل المعلمات.
‫هذا يتطلب القليل من الممارسة.
‫ابحث عن أفضل المعايير العالية.
‫سأعطيك لحظة للتفكير في الأمر.
‫إنها سمة.
‫إنها سمة من سمات هذا هنا.
‫حسنًا ، دعنا نكتشف ذلك.
‫لذلك سنطلق على أفضل سمة بارامترات.
‫وهذا سيوضح لنا أفضل معاييرنا.
‫لذا فإن عدد التقديرات هي أفضل النتائج كانت 210.
‫كان أفضل متوسط تجزئة للعينة هو أفضل عينات دقيقة.
‫كانت الورقة 19 وكان أفضل حد للوفاة هو ثلاثة.
‫تذكر أن هذا كان 20 نموذجًا مختلفًا فقط.
‫حتى 20 مرشحا.
‫يمكننا زيادة هذا إلى 100 أو شيء قد يستغرق وقتًا أطول قليلاً.
‫لكن في حالتنا ، 20 يكفي.
‫نحن نركز على المبدأ هنا.
‫يمكننا إعادة النظر في هذا في ثانية لمحاولة تحسين نتائجنا.
‫لكن ما نحاول القيام به هنا هو فقط تقليل الوقت بين التجارب.
‫لذلك دعونا نتعرف على طريقة البحث العشوائي ، نموذج الغابة العشوائية.
‫لذا قم بتقييم البحث العشوائي.
‫غابة عشوائية.
‫نموذج المصنف الآن.
‫نقاط RS SRF.
‫اختبار X.
‫اختبار ص.
‫كيف ستفعل؟
‫86. 88.
‫همم.
‫دعنا نعود هنا.
‫كيف كان أداؤه مقابل درجاتنا الأصلية؟
‫أوه ، لقد حصلنا على القليل من التحسن.
‫نعم.
‫إذن هذا هو نموذج الغابة العشوائية الأولي لدينا ، 83. 6 دقة ، لأن تذكر عدة مرات عند 100.
‫ولكن على الرغم من ارتفاعنا قليلاً ، فقد صعدنا بضع نقاط مئوية إلى 86. 8.
‫يمكننا التحقق من النسخة الأصلية هنا.
‫عشرات النموذج.
‫لا يزال نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا هو الافتراضي لدينا.
‫واحد لا يزال أفضل من الغابة العشوائية والغابة العشوائية المضبوطة.
‫الآن ، بالطبع ، قد نكون قادرين على تجربة بحث مختلف ، مجموعات مختلفة من المعلمات العالية
‫لمحاولة دفع نموذج الغابة العشوائية الخاص بنا إلى أبعد من ذلك.
‫ولكن ما قد نفعله هو أننا نحاول تقليل الوقت بين التجارب ، وقد نضغط على نموذج الانحدار
‫اللوجستي الخاص بنا.
‫الآن ترى كيف نمر بعملية الاستبعاد هذه ، في محاولة لمعرفة النموذج الأفضل
‫بالنسبة لنا ، والذي لا يعمل ، ثم فقط بصمة طفيفة على النموذج الأفضل أداءً.
‫هذا ما نحن عليه الآن.
‫نحن نقوم بعمل جيد وحقيقي في مرحلة التجريب لإطار العمل المكون من ست خطوات.
‫نحن نجرب نماذج مختلفة.
‫نحن نجرب بارامترات مختلفة.
‫لذا فقد بحثنا الآن عن معلمات عالية أفضل لنموذج الانحدار اللوجستي احتياطيًا هنا.
‫استخدام البحث العشوائي لما قد نفعله الآن هو استخدام سيرة ذاتية للبحث الشبكي ، والتي تبحث بشكل شامل من خلال المعلمة
‫الفائقة بدلاً من البحث العشوائي في مجموعات مختلفة من المعلمات ، كما
‫رأينا في قسم القرض النفسي Grid Search CV ويمكنك البحث عن الوثائق الخاصة بـ هذا المقياس.
‫تعلم البحث في الشبكة CV Grid Search CV يبحث في بحث شامل عن قيم معلمات محددة لتقدير.
‫لذلك هذا ما قد نفعله.
‫الآن مع نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا ، هناك بضع خطوات لضبط المعلمات العالية.
‫أولاً ، يمكنك الانتقال يدويًا إلى البحث العشوائي في البحث عن السيرة الذاتية بثلاث شبكات لتضييق نطاق الأمور.
‫هذا ما نتبعه الآن.
‫استبعدنا العلبة بضبط معلمات الارتفاع يدويًا.
‫لقد أزلنا نموذج الغابة العشوائية مرة أخرى.
‫يمكننا دائمًا إعادة النظر في هذه الأشياء.
‫هذا جزء من التجربة باستخدام البحث العشوائي للسيرة الذاتية بسبب.
‫يعمل نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا بشكل أفضل من نموذج الغابة العشوائية للبحث العشوائي.
‫والآن سنستخدم البحث الشبكي مع نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا.
‫لذا قم بمراجعة صغيرة لما فعلناه.
‫تعرف على ما إذا كان بإمكانك تجربة شبكة مختلفة من المعلمات الفائقة لكل من الانحدار اللوجستي والغابة
‫العشوائية في بحثنا العشوائي.
‫إذا كان بإمكانك تجربة بعض المعلمات المختلفة ، فربما تقوم بزيادة عدد التكرارات.
‫لذلك إذا كان بإمكانك دفع هذه النتائج قليلاً.
‫لكن في الوقت الحالي ، في الفيديو التالي ، سنركز على ضبط نموذج الانحدار اللوجستي باستخدام البحث
‫الشبكي.