‫Hebat.
‫Jadi sekarang kami memiliki kisi parameter hiper untuk model regresi logistik kami serta pengklasifikasi hutan acak
‫kami.
‫Mari kita ubah masing-masing menggunakan pencarian acak c. v.
‫Jadi sekarang kita baru saja mengulangi apa yang baru saja kita katakan, menyiapkan grid parameter hiper untuk masing-masing model kita.
‫Mari kita ubah menggunakan pencarian acak S. V..
‫Kami akan mengubahnya menjadi penurunan harga, luar biasa.
‫Jadi pertama-tama, kita akan pergi ke Sharon, regresi logistik sekarang pada saat ini, model regresi logistik, dia
‫menggulir kembali ke atas, dia mendapatkan hasil terbaik hanya dengan satu kereta dan uji split.
‫Tapi mari kita lihat apakah hasil tersebut dibawa ke pemisahan validasi silang, yang merupakan pencarian acak yang akan
‫membantu kita dengan regresi logistik yang tertunda.
‫Kami akan menyiapkan benih acak sehingga hasil kami dapat direproduksi.
‫Dan kemudian kita akan mengatur pencarian parameter hiper acak untuk regresi logistik.
‫Jadi log pencarian acak Rs4, Regg, untuk regresi logistik.
‫Dan itulah log regrade yang merupakan kependekan dari regresi logistik, kependekan dari random untuk kita di sini.
‫Kita akan melakukan pencarian acak c. v, regresi logistik, luar biasa, dan kemudian kita akan pergi
‫ke Perram Distribution.
‫Yang sama dengan grid merah log kita, dan kita akan menggunakan validasi silang dari lima, yang mirip dengan apa yang kita
‫lihat di sini.
‫Jadi validasi silang lima kali lipat Anda bisa menggunakan sepuluh kali lipat, Anda bisa menggunakan lipat.
‫Yang harus Anda ketahui adalah semakin tinggi angka ini, semakin lama waktu yang dibutuhkan.
‫Jadi karena harus bisa memodelkan setiap set.
‫Jadi lima umumnya merupakan nilai yang cukup bagus untuk digunakan.
‫Sekali lagi, Anda mungkin ingin mengujinya secara eksperimental tergantung pada ukuran data Anda.
‫Jumlahnya sama dengan 20.
‫Jadi itu artinya dan ITER artinya kita akan mencoba 20 kombinasi yang berbeda, yang menurut saya akan menjadi masing-masing dari
‫mereka, karena kita hanya punya 20 nilai yang berbeda untuk dilihat di sini.
‫Tapi tidak apa-apa.
‫Jadi kita akan pergi kemudian untuk mereka yang benar, yang berarti akan menghasilkan beberapa hal untuk kita sekarang.
‫Dengan itu, kita dapat menggunakan model pencarian parameter hiper acak untuk regresi logistik.
‫Jadi yang akan dilakukan adalah memanggil randomise, search S. V , itu akan
‫memvalidasi silang model regresi logistik lima kali untuk 20 iterasi.
‫Jadi kita harus memiliki sekitar 100 atau lebih contoh, 100 atau lebih berbeda memiliki lima kali.
‫Dua puluh adalah seratus.
‫Kami akan menyesuaikan ini pada data pelatihan.
‫Hebat.
‫Oh tidak.
‫Distribusi senjata api, hmm, milik Arjun.
‫Ini dia, mengambil lima model untuk masing-masing dari 20 kandidat dengan total seratus cocok, yah, dan
‫selesai.
‫Anda melihat seberapa baik itu diperbesar di sini.
‫Jadi Anda tidak bisa benar-benar.
‫Katakan itu akan memberi tahu kita parameter apa yang digunakannya dan lihat di sini kita bisa melihat Distribusi Param
‫lihat semua nilai yang berbeda ini di sini Sova hidup secara linier.
‫Mari kita perbesar kembali karena mudah dilihat.
‫Dan sekarang kita dapat memeriksa parameter terbaik dengan masuk ke log regg dot best Perens.
‫Apakah Sova Lieblein di sini, itu masuk akal, dan nilai lautnya adalah nol koma dua, tiga tiga.
‫Hebat.
‫Jadi sekarang mari kita evaluasi skor Greg DOT pada data pengujian kita.
‫Delapan puluh delapan koma lima.
‫Akurasi, jadi jika kita kembali ke sini, apakah kita mengalahkan hasil awal kita, delapan puluh delapan koma lima?
‫Hmm, tidak, saya tidak setara dengan itu.
‫Model regresi logistik di luar kotak pasti cukup bagus karena kami hanya menyetel parameter hiper.
‫Anda dapat melihat lebih banyak nilai berbeda yang dapat kami ubah, tetapi kami akan meninggalkannya di sini untuk sementara
‫waktu.
‫Kita akan melihat bagaimana rasanya menghilangkan pengklasifikasi hutan acak.
‫Jadi kami akan memberikan sedikit komentar di sini.
‫Jadi sekarang kami telah menyetel regresi logistik.
‫Mari kita lakukan hal yang sama untuk klasifikasi hutan acak.
‫Dipukul jatuh.
‫Hebat.
‫Dan kita akan melakukan hal yang sama lagi, menyiapkan seed acak dan kita cukup menyalin kode dari
‫sini dan hanya mengubah variabelnya.
‫Tapi kami terbiasa menuliskannya, Anda tahu, benih acak.
‫Kami akan menyetelnya ke 42, nomor favorit kami.
‫Jadi atur acak seperti pencarian parameter untuk pengklasifikasi hutan acak.
‫Hebat.
‫Kita akan pergi Rs.
‫RF sama dengan pencarian acak c. v.
‫Hebat.
‫Kami akan memasukkan pengklasifikasi hutan acak kami dan kemudian kami akan memberikannya untuk mereka atau hanya menggunakan
‫menuju lengkap.
‫Jadi kami tidak melakukan kesalahan ketik di sini Daniel.
‫Ayo.
‫Seperti yang kami lakukan sebelumnya.
‫Jadi kita akan melewati grid RF, yang merupakan grid hutan acak.
‫Jadi grid parameter hiper kami di sini.
‫Jadi kita akan turun di sini.
‫Apa selanjutnya, Servais?
‫Kami akan mengaturnya menjadi lima.
‫Jadi lima kali lipat validasi silang jumlah iterasi akan menjadi 20 lagi.
‫Jadi kita akan mencoba 20 kombinasi yang berbeda dari jenis parameter ini.
‫Sekarang, jika kita ke Aburizal Lab, jadi ini adalah 50 kali untuk dua ratus kali dua dan.
‫Atau sebenarnya, ya, kali jarak antara sini.
‫Jadi ini akan menjadi lebih banyak, biarkan saja.
‫Ini akan menjadi kombinasi yang lebih berbeda, tetapi kami hanya akan mencoba 20 di antaranya.
‫Jadi coba secara acak 20 dari mereka.
‫Jadi verbose sama dengan model lonjakan parameter acak Ninjago yang benar atau pengklasifikasi hutan acak.
‫Hebat.
‫Dan kita akan pergi R. S. R. F. , yang merupakan singkatan dari Pencarian Acak, Kecocokan Hutan Acak.
‫Kami akan melakukannya pada data pelatihan.
‫Mengapa melatih.
‫Hebat.
‫Apa yang terjadi di sini, kita punya sesuatu yang salah lagi.
‫Parameter yang tidak valid membuat sampel menyebabkan kesalahan ketik pada sampel rata-rata klasik.
‫Anda perhatikan bahwa ketika saya membacanya, tulislah jika Anda tidak, karena saya juga tidak menyadarinya.
‫Sekarang remi.
‫Jadi ini harus berhasil.
‫Ini mungkin membutuhkan sedikit waktu.
‫Saya harap tidak jika ya, saya akan menjeda videonya dan kembali lagi setelah selesai.
‫Nah, kita baru saja selesai, jadi itu memakan waktu sekitar satu menit di komputer saya,
‫itu juga akan tergantung pada seberapa cepat kecepatan pemrosesan komputer, seberapa cepat ia melewati proses semacam ini.
‫Itu memang harus membangun 100 model berbeda.
‫Jadi mari kita periksa.
‫Sekarang setelah selesai, bagaimana kita bisa menemukan parameter terbaik dari model pencarian acak hutan acak kita?
‫Anda mungkin sudah tahu ini karena Anda baru saja melakukannya dengan regresi logistik.
‫Tidak apa-apa jika Anda tidak menemukan parameter terbaik.
‫Ini membutuhkan sedikit latihan.
‫Temukan solusi hibrida terbaik.
‫Aku akan memberimu waktu untuk memikirkannya.
‫Petunjuk, itu dalam sebuah atribut, itu adalah atribut yang satu ini di sini.
‫Baiklah, mari kita cari tahu.
‫Jadi kita akan memanggil atribut Perens terbaik dan ini akan menunjukkan kepada kita parameter terbaik kita.
‫Jadi tidak ada estimasi hasil terbaik dengan 210, mean sample split terbaik adalah untuk sampel mean terbaik.
‫Leif berusia 19 dan kematian maksimum terbaik adalah tiga.
‫Ingat, itu hanya 20 model yang berbeda.
‫Jadi 20 kandidat, kita bisa meningkatkan ini menjadi 100 atau lebih.
‫Itu akan memakan waktu sedikit lebih lama.
‫Tetapi dalam kasus kami, 20 sudah cukup.
‫Kami fokus pada prinsip di sini.
‫Kami dapat meninjau kembali ini dalam sedetik untuk mencoba dan meningkatkan hasil kami.
‫Tapi apa yang kami coba lakukan di sini hanyalah meminimalkan waktu kami di antara eksperimen.
‫Jadi mari kita cari tahu bagaimana pencarian acak, model hutan acak berjalan.
‫Jadi mengevaluasi pencarian acak, model pengklasifikasi
‫hutan acak kami skor SRF X tes Y tes Halit melakukan delapan puluh enam koma delapan delapan.
‫Hmm.
‫Mari kita kembali ke atas sini.
‫Harus tampil versus skor asli kami, oh, kami mendapat sedikit peningkatan.
‫Ya.
‫Jadi ini adalah model hutan acak awal kami, akurasi delapan puluh tiga koma enam, karena ingat, jika
‫Anda mengalikannya dengan 100, tetapi meskipun kami telah naik sedikit, kami telah naik beberapa poin persentase menjadi delapan
‫puluh enam poin delapan.
‫Kami dapat memeriksa yang asli di sini.
‫Skor model.
‫Model regresi logistik kami masih default kami, satu masih lebih baik daripada hutan acak dan hutan
‫acak yang disetel.
‫Sekarang, tentu saja, kita mungkin dapat mencoba pencarian yang berbeda, kombinasi parameter yang berbeda
‫untuk mencoba dan mendorong model hutan acak kita lebih jauh.
‫Tapi apa yang mungkin kami lakukan adalah karena kami mencoba meminimalkan waktu kami di antara eksperimen, kami mungkin
‫melanjutkan dengan model regresi logistik kami.
‫Jadi sekarang Anda melihat bagaimana kita menjalani proses eliminasi ini, mencoba mencari tahu model mana
‫yang paling cocok untuk kita, mana yang tidak, dan kemudian hanya sedikit menambah model yang berkinerja
‫terbaik.
‫Di situlah hingga saat ini kami melakukan dengan baik dan benar dalam fase eksperimen kerangka kerja enam
‫langkah ini.
‫Kami mencoba model yang berbeda.
‫Kami mencoba parameter hiper yang berbeda.
‫Jadi sekarang kami telah mencari parameter tinggi yang lebih baik untuk model regresi logistik kami kembali di sini menggunakan pencarian acak
‫c. v.
‫Apa yang mungkin kita lakukan sekarang adalah menggunakan pencarian grid c. v, yang menelusuri secara mendalam melalui parameter hiper daripada
‫melihat secara acak kombinasi parameter yang berbeda, seperti yang kita lihat di bagian siklon.
‫Pencarian kisi c. v.
‫Dan Anda dapat mencari dokumentasi untuk pencarian grid ascalon ini Sabeh Grid Search C. Pencarian V dan pencarian lengkap atas nilai parameter
‫yang ditentukan untuk perkiraan.
‫Jadi itulah yang mungkin kita lakukan sekarang dengan model regresi logistik kita.
‫Ada beberapa langkah untuk penyetelan parameter tinggi.
‫Satu, Anda bisa pergi dengan tangan ke pencarian acak KVI pencarian tiga kotak untuk benar-benar mempersempit segalanya.
‫Itulah proses yang kami ikuti sekarang.
‫Kami menghilangkan kanon dengan mengubah parameter kami secara manual.
‫Kami menghilangkan model hutan acak kami lagi.
‫Kami selalu dapat meninjau kembali hal-hal ini.
‫Ini adalah bagian dari eksperimen menggunakan perbudakan acak karena.
‫Model regresi logistik kami berkinerja lebih baik daripada model hutan acak pencarian acak kami.
‫Jadi sekarang kita akan menggunakan pencarian grid c. v dengan model regresi logistik kami.
‫Jadi saya memiliki sedikit ulasan tentang apa yang telah kami lakukan, lihat apakah Anda dapat mencoba grid parameter
‫yang berbeda untuk setiap regresi logistik dan hutan acak kami dalam pencarian acak kami.
‫Jadi, Anda dapat mencoba beberapa parameter berbeda.
‫Mungkin Anda meningkatkan sejumlah iterasi, lihat apakah Anda dapat mendorong hasil itu sedikit.
‫Tapi untuk sekarang, di video berikutnya, kita akan fokus pada penyetelan model regresi logistik kita menggunakan pencarian grid
‫S. V..