‫Merveilleux.
‫Nous avons donc maintenant des grilles d'hyper paramètres pour notre modèle de régression logistique ainsi que notre classificateur de
‫forêt aléatoire.
‫Tournons chacun d'eux en utilisant la recherche aléatoire c. v.
‫Alors maintenant, nous n'avons plus qu'à répéter ce que nous venons de dire, à configurer des grilles d'hyper paramètres pour chacun de nos modèles.
‫Modifions-les en utilisant la recherche aléatoire S. V..
‫Nous allons changer cela en démarque, merveilleux.
‫Donc tout d'abord, nous allons passer à Sharon, la régression logistique maintenant pour le moment, le modèle de régression logistique, il
‫fait défiler vers le haut, il obtient les meilleurs résultats juste sur un seul train et teste la division.
‫Mais voyons si ces résultats aboutissent à une séparation de validation croisée, ce qui est ce que la recherche aléatoire va
‫nous aider avec la régression logistique de séjour.
‫Nous allons configurer une graine aléatoire afin que nos résultats soient reproductibles.
‫Et puis nous allons mettre en place une recherche aléatoire hyper-paramètre pour la régression logistique.
‫Donc, journal de recherche aléatoire Rs4, Regg, pour la régression logistique.
‫Et c'est ce reclassement de journal qui est l'abréviation de régression logistique, c'est l'abréviation de aléatoire pour nous ici.
‫Nous allons faire une recherche aléatoire c. v, régression logistique, merveilleux, et puis nous allons passer à
‫Perram Distribution.
‫Ce qui est égal à notre grille de log rouge, et nous allons utiliser une validation croisée de cinq, ce qui est similaire à ce que nous
‫avons vu ici.
‫Donc, la validation croisée quintuple, vous pouvez utiliser un pli décuplé, vous pouvez utiliser un pli.
‫Ce que vous devez savoir, c'est que plus ce nombre est élevé, plus cela prendra de temps.
‫Donc, parce qu'il doit être capable de modéliser pour chaque ensemble.
‫Donc, cinq est généralement une assez bonne valeur à utiliser.
‫Encore une fois, vous voudrez peut-être tester cela expérimentalement en fonction de la taille de vos données.
‫Le nombre est égal à 20.
‫Cela signifie donc et ITER signifie que nous allons essayer 20 combinaisons différentes, qui, je pense, seront chacune
‫d'entre elles, car nous n'avons que 20 valeurs différentes à voir ici.
‫Mais ça va.
‫Nous allons donc chercher ceux qui sont vrais, ce qui signifie simplement que nous allons produire quelques choses pour nous
‫maintenant.
‫Avec cela, nous pouvons utiliser un modèle de recherche d'hyperparamètres aléatoires pour la régression logistique.
‫Donc, ce que cela va faire, c'est appeler randomiser, rechercher S. V. , il va
‫croiser cinq fois un modèle de régression logistique pour 20 itérations.
‫Nous devrions donc avoir environ 100 exemples, 100 environ différents a cinq fois.
‫Vingt vaut cent.
‫Nous allons adapter cela aux données d'entraînement.
‫Merveilleux.
‫Oh non.
‫Distribution d'armes à feu, hmm, celle d'Arjun.
‫Et voilà, on fête cinq mannequins pour chacun des 20 candidats totalisant une centaine d'ajustements, eh bien, et c'est
‫fait.
‫Vous voyez à quel point il est zoomé ici.
‫Donc tu ne peux pas vraiment.
‫Disons qu'il va nous dire quels sont les paramètres qu'il est utilisé et voyez ici, nous pouvons voir que
‫Param Distribution voit toutes ces différentes valeurs ici Sova est vécue linnear.
‫Zoomons en arrière car c'est facile à voir.
‫Et maintenant, nous pouvons vérifier les meilleurs paramètres en allant sont les meilleurs points de regg de Perens.
‫Est-ce que Sova Lieblein est ici, cela a du sens, et la valeur de la mer est zéro virgule deux, trois trois.
‫Merveilleux.
‫Et maintenant, évaluons le score Greg DOT sur nos données de test.
‫Quatre-vingt huit virgule cinq.
‫Précision, donc si nous remontons ici, avons-nous battu notre résultat initial, quatre-vingt-huit virgule cinq ?
‫Hmm, non, je ne suis pas à la hauteur.
‫Le modèle de régression logistique prêt à l'emploi doit être assez bon car nous n'avons réglé que les hyper paramètres.
‫Vous pourriez rechercher des valeurs plus différentes que nous pourrions changer, mais nous allons laisser cela ici pour le
‫moment.
‫Nous allons voir ce que c'est que de désactiver le classificateur de forêt aléatoire.
‫Nous allons donc faire un petit commentaire ici.
‫Alors maintenant, nous avons réglé la régression logistique.
‫Faisons de même pour la classification aléatoire des forêts.
‫Renversé.
‫Merveilleux.
‫Et nous allons refaire la même chose, configurer une graine aléatoire et nous pourrions simplement copier le code à partir
‫d'ici et simplement modifier les variables.
‫Mais nous avons l'habitude de l'écrire, vous savez, au hasard.
‫Nous allons le régler sur 42, notre nombre préféré.
‫Donc, configurez aléatoire comme une recherche de paramètre pour un classificateur de forêt aléatoire.
‫Merveilleux.
‫Nous allons passer à Rs.
‫RF équivaut à une recherche aléatoire c. v.
‫Merveilleux.
‫Nous allons mettre notre classificateur de forêt aléatoire, puis nous allons le transmettre pour eux ou simplement l'utiliser
‫vers un complet.
‫Donc nous ne faisons pas de fautes de frappe ici Daniel.
‫Allez.
‫Comme nous le faisions avant.
‫Nous allons donc passer la grille RF, qui est la grille de forêt aléatoire.
‫Donc notre hyper grille de paramètres ici.
‫Alors nous descendrons ici.
‫Quelle est la suite, Servais ?
‫Nous allons le fixer à cinq.
‫Ainsi, le nombre d'itérations de validation croisée quintuple sera à nouveau de 20.
‫Nous allons donc essayer 20 combinaisons différentes de ce type de paramètres.
‫Maintenant, si nous étions à Aburizal Lab, c'est donc 50 fois pour deux cents fois deux et.
‫Ou en fait, oui, multiplié par l'espace entre ici.
‫Cela va donc être beaucoup plus, restons-en là.
‫Ce sera beaucoup plus de combinaisons différentes, mais nous n'en essaierons que 20.
‫Essayez donc au hasard 20 d'entre eux.
‫Ainsi, verbeux équivaut à un vrai modèle de surtension de paramètres aléatoires ou à un classificateur de forêt aléatoire adapté à Ninjago.
‫Merveilleux.
‫Et nous irons R. S. R. F. , qui signifie Random Search, Random Forest Fit.
‫Nous le ferons sur les données d'entraînement.
‫Pourquoi s'entraîner.
‫Merveilleux.
‫Qu'est-ce qui s'est passé ici, nous avons encore quelque chose qui ne va pas.
‫Les échantillons créés avec des paramètres non valides entraînent une faute de frappe dans la moyenne classique des échantillons.
‫Vous avez remarqué que lorsque je parcourais, c'est écrit si vous ne l'avez pas fait, parce que je ne l'ai pas remarqué non plus.
‫Maintenant les rami.
‫Cela devrait donc fonctionner.
‫Cela peut effectivement prendre un peu de temps.
‫J'espère que non si c'est le cas, je mettrai la vidéo en pause et je reviendrai quand elle sera terminée.
‫Eh bien, nous venons de terminer, donc cela a pris environ une minute sur mon ordinateur, cela dépendra
‫aussi de la vitesse de traitement de l'ordinateur, de la vitesse à laquelle il passe par ce genre de processus.
‫Il doit construire 100 modèles différents.
‫Alors vérifions-le.
‫Maintenant que c'est terminé, comment pouvons-nous trouver les meilleurs paramètres de notre modèle de recherche aléatoire de forêt aléatoire ?
‫Vous le savez peut-être déjà parce que vous venez de le faire avec la régression logistique.
‫Ce n'est pas grave si vous ne trouvez pas les meilleurs paramètres.
‫Cela demande un peu de pratique.
‫Trouvez les meilleurs remèdes hybrides.
‫Je vais vous donner une seconde pour y penser.
‫Indice, c'est dans un attribut, c'est un attribut de celui-ci ici.
‫Très bien, découvrons-le.
‫Nous allons donc appeler le meilleur attribut de Perens et cela va donc nous montrer nos meilleurs paramètres.
‫Donc, aucune estimation n'est le meilleur résultat avec 210, la meilleure division d'échantillon moyenne était pour les meilleurs échantillons moyens.
‫Leif avait 19 ans et la meilleure mort maximale était de trois.
‫N'oubliez pas qu'il n'y avait que 20 modèles différents.
‫Donc 20 candidats, nous pourrions augmenter ce nombre à 100 ou quelque chose.
‫Cela prendrait un peu plus de temps.
‫Mais dans notre cas, 20 suffisent.
‫Nous nous concentrons sur le principe ici.
‫Nous pourrions revoir cela dans une seconde pour essayer d'améliorer nos résultats.
‫Mais ce que nous essayons de faire ici, c'est simplement de minimiser notre temps entre les expériences.
‫Voyons donc comment la recherche aléatoire, le modèle de forêt aléatoire s'est déroulé.
‫Donc, évaluez la recherche aléatoire, modèle de
‫classificateur de forêt aléatoire, notre score SRF X test Y test Halit fait quatre-vingt-six virgule huit huit.
‫Hmm.
‫Remontons ici.
‫Nous avons dû performer par rapport à nos partitions d'origine, oh, nous avons obtenu une petite amélioration.
‫Oui.
‫C'est donc notre modèle de forêt aléatoire initial, une précision de quatre-vingt-trois virgule six, car rappelez-vous, si
‫vous multipliez cela par 100, mais même si nous avons légèrement augmenté, nous avons augmenté de quelques points de
‫pourcentage à quatre-vingt-six points huit.
‫Nous pouvons consulter l'original ici.
‫Scores des modèles.
‫Notre modèle de régression logistique est toujours notre modèle par défaut, l'un est toujours meilleur que la forêt aléatoire et la
‫forêt aléatoire ajustée.
‫Maintenant, bien sûr, nous pourrions peut-être essayer différentes recherches, différentes combinaisons de paramètres pour
‫essayer de pousser plus loin notre modèle de forêt aléatoire.
‫Mais ce que nous pourrions faire, c'est parce que nous essayons de minimiser notre temps entre les expériences, nous pourrions
‫continuer avec notre modèle de régression logistique.
‫Alors maintenant, vous voyez comment nous passons par ce processus d'élimination, en essayant de déterminer quel
‫modèle fonctionne le mieux pour nous, lequel ne fonctionne pas, puis en incrémentant légèrement celui qui fonctionne le
‫mieux.
‫C'est là que c'est là que jusqu'à présent nous faisons bel et bien la phase d'expérimentation de ce cadre en
‫six étapes.
‫Nous testons différents modèles.
‫Nous essayons différents hyper paramètres.
‫Alors maintenant, nous avons recherché de meilleurs paramètres élevés pour notre modèle de régression logistique en utilisant la recherche aléatoire
‫c. v.
‫Ce que nous pourrions faire maintenant, c'est utiliser la recherche par grille c. v, qui recherche de manière exhaustive dans les hyperparamètres plutôt que
‫de regarder au hasard différentes combinaisons de paramètres, comme nous l'avons vu dans la section cyclone.
‫Recherche de grille c. v.
‫Et vous pouvez consulter la documentation de ces recherches de grille ascalon Sabeh Grid Search C. V recherches et recherche exhaustive sur des valeurs de
‫paramètre spécifiées pour une estimation.
‫C'est donc ce que nous pourrions faire maintenant avec notre modèle de régression logistique.
‫Il y a quelques étapes pour le réglage des paramètres élevés.
‫Premièrement, vous pouvez passer manuellement à la recherche aléatoire KVI trois grilles de recherche pour vraiment affiner les choses.
‫C'est ce que nous sommes le processus que nous suivons maintenant.
‫Nous avons éliminé kanon en modifiant nos paramètres à la main.
‫Nous avons à nouveau éliminé notre modèle de forêt aléatoire.
‫Nous pourrions toujours revoir ces choses.
‫Cela fait partie de l'expérimentation utilisant l'esclavage aléatoire parce que.
‫Notre modèle de régression logistique fonctionne mieux que notre modèle de recherche aléatoire de forêt aléatoire.
‫Alors maintenant, nous allons utiliser la recherche par grille c. v avec notre modèle de régression logistique.
‫J'ai donc un petit aperçu de ce que nous avons fait, voyez si vous pouvez essayer différentes grilles de
‫paramètres pour chacune de nos régressions logistiques et forêts aléatoires dans notre recherche aléatoire.
‫Vous pouvez donc essayer différents paramètres.
‫Peut-être que vous augmentez le nombre d'itérations, voyez si vous pouvez pousser un peu ces résultats.
‫Mais pour l'instant, dans la vidéo suivante, nous allons nous concentrer sur le réglage de notre modèle de régression logistique à l'aide de la recherche de
‫grille S. V..