‫Meraviglioso.
‫Quindi ora abbiamo griglie iperparametriche per il nostro modello di regressione logistica e il nostro classificatore di
‫foreste casuali.
‫Giriamo ognuno di loro usando la ricerca randomizzata c. v.
‫Quindi ora dobbiamo solo ripetere ciò che abbiamo appena detto, abbiamo impostato le griglie di iperparametri per ciascuno dei nostri modelli.
‫Cambiamoli usando la ricerca randomizzata S. V..
‫Lo cambieremo in markdown, meraviglioso.
‫Quindi, per prima cosa, andremo a Sharon, regressione logistica ora al momento, modello di regressione logistica,
‫torna indietro, ottiene i migliori risultati solo su un singolo treno e prova la divisione.
‫Ma vediamo se quei risultati portano a una divisione di convalida incrociata, che è ciò che la ricerca randomizzata ci
‫aiuterà con la regressione logistica dei soggiorni.
‫Imposteremo un seme casuale in modo che i nostri risultati siano riproducibili.
‫E poi andremo a impostare la ricerca iperparametrica casuale per la regressione logistica.
‫Quindi registro di ricerca casuale Rs4, Regg, per la regressione logistica.
‫E questo è questo regrade del registro che è l'abbreviazione di regressione logistica, è l'abbreviazione di casuale per noi quassù.
‫Andremo alla ricerca randomizzata c. v, regressione logistica, meraviglioso, e poi andremo alla
‫Perram Distribution.
‫Che è uguale alla nostra griglia rossa del registro, e useremo una convalida incrociata di cinque, che è simile a quello che
‫abbiamo visto qui.
‫Quindi la convalida incrociata di cinque volte potresti usare la piega di dieci volte, potresti usare la piegatura.
‫Quello che dovresti sapere è che più alto è questo numero, più tempo ci vorrà.
‫Quindi perché deve essere in grado di modellare per ogni singolo set.
‫Quindi cinque è generalmente un valore abbastanza buono da usare.
‫Di nuovo, potresti volerlo testare sperimentalmente a seconda delle dimensioni dei tuoi dati.
‫Il numero è uguale a 20.
‫Quindi questo significa e ITER significa che proveremo 20 diverse combinazioni, che penso saranno ognuna di
‫esse, perché abbiamo solo 20 valori diversi da vedere qui.
‫Ma va bene.
‫Quindi andremo per quelli veri, il che significa solo che ora ci produrrà alcune cose.
‫Con ciò, possiamo utilizzare il modello di ricerca iperparametrica casuale per la regressione logistica.
‫Quindi quello che farà è chiamare randomize, cercare S. v. , eseguirà la convalida
‫incrociata di un modello di regressione logistica cinque volte per 20 iterazioni.
‫Quindi dovremmo avere circa 100 o giù di lì esempi, 100 o così diversi ha cinque volte.
‫Venti è cento.
‫Lo adatteremo ai dati di allenamento.
‫Meraviglioso.
‫Oh no.
‫Distribuzione di armi da fuoco, hmm, di Arjun.
‫Eccoci qui, a cinque modelli per ciascuno dei 20 candidati per un totale di cento fit, beh, e il gioco è
‫fatto.
‫Vedi come è stato ingrandito bene qui.
‫Quindi non puoi davvero.
‫Diciamo che ci dirà quali sono i parametri che viene utilizzato e vediamo qui possiamo vedere che la distribuzione
‫dei parametri see è tutti questi valori diversi qui Sova è vissuto lineare.
‫Ingrandiamo perché è facile da vedere.
‫E ora possiamo controllare i parametri migliori andando a log regg dot best Perens.
‫È Sova Lieblein qui, ha senso, e il valore del mare è zero virgola due, tre tre.
‫Meraviglioso.
‫E quindi ora valutiamo il punteggio Greg DOT sui nostri dati di test.
‫Ottantotto virgola cinque.
‫Precisione, quindi se torniamo qui, abbiamo battuto il nostro risultato originale, ottantotto virgola cinque?
‫Hmm, no, non sono all'altezza.
‫Il modello di regressione logistica pronto all'uso deve essere abbastanza buono perché abbiamo regolato solo i parametri iper.
‫Potresti cercare più valori diversi che potremmo cambiare, ma per il momento lo lasceremo
‫qui.
‫Vedremo com'è eliminare il classificatore forestale casuale.
‫Quindi inseriremo un piccolo commento qui.
‫Quindi ora abbiamo messo a punto la regressione logistica.
‫Facciamo lo stesso per la classificazione casuale delle foreste.
‫Abbattuto.
‫Meraviglioso.
‫E faremo di nuovo la stessa cosa, imposteremo un seme casuale e potremmo semplicemente copiare il codice da
‫qui e cambiare le variabili.
‫Ma abbiamo l'abitudine di scriverlo, sai, seme casuale.
‫Lo imposteremo su 42, il nostro numero preferito.
‫Quindi imposta casuale come una ricerca di parametri per il classificatore forestale casuale.
‫Meraviglioso.
‫Andremo a Rs.
‫RF uguale alla ricerca randomizzata c. v.
‫Meraviglioso.
‫Inseriremo il nostro classificatore forestale casuale e poi lo passeremo per loro o semplicemente lo useremo per
‫un completamento.
‫Quindi non stiamo facendo errori di battitura qui Daniel.
‫Avanti.
‫Come abbiamo fatto prima.
‫Quindi passeremo alla griglia RF, che è la griglia casuale della foresta.
‫Quindi la nostra griglia iperparametrica quassù.
‫Quindi verremo quaggiù.
‫Cosa c'è dopo, Servais?
‫Lo imposteremo a cinque.
‫Quindi il numero di iterazioni della convalida incrociata di cinque volte sarà di nuovo 20.
‫Quindi proveremo 20 diverse combinazioni di questo tipo di parametri.
‫Ora, se dovessimo andare ad Aburizal Lab, questo è 50 volte per duecento volte due e.
‫O in realtà, sì, moltiplica lo spazio tra qui.
‫Quindi questo sarà molto di più, lasciamo perdere le cose.
‫Ci saranno molte più combinazioni diverse, ma ne proveremo solo 20.
‫Quindi prova casualmente 20 di loro.
‫Quindi verboso è uguale a true Ninjago fit modello di picco di parametri casuali o classificatore di foreste casuali.
‫Meraviglioso.
‫E andremo R. S. R. F. , che sta per Random Search, Random Forest Fit.
‫Lo faremo sui dati di allenamento.
‫Perché allenarsi.
‫Meraviglioso.
‫Quello che è successo qui, abbiamo di nuovo qualcosa che non va.
‫I campioni creati con parametri non validi portano a un errore di battitura nella media dei campioni classici.
‫Hai notato che mentre stavo leggendo è scritto se non l'hai fatto, perché non me ne sono accorto nemmeno io.
‫Ora ramini.
‫Quindi questo dovrebbe funzionare.
‫Questo potrebbe effettivamente richiedere un po' di tempo.
‫Spero di no, se lo fa, metterò in pausa il video e tornerò quando sarà finito.
‫Bene, abbiamo appena finito, quindi ci è voluto circa un minuto sul mio computer, dipenderà
‫anche dalla velocità di elaborazione del computer, dalla velocità con cui passa attraverso questo tipo di processo.
‫Deve costruire 100 modelli diversi.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Ora che è finito, come possiamo trovare i migliori parametri del nostro modello di ricerca casuale della foresta casuale?
‫Potresti già saperlo perché l'hai appena fatto con la regressione logistica.
‫Va bene se non trovi i parametri migliori.
‫Questo richiede un po' di pratica.
‫Trova i migliori rimedi ibridi.
‫Ti do un secondo per pensarci.
‫Suggerimento, è in un attributo, è un attributo di questo qui.
‫Va bene, scopriamolo.
‫Quindi chiameremo il miglior attributo Perens e quindi questo ci mostrerà i nostri migliori parametri.
‫Quindi nessuna stima è il miglior risultato con 210, la migliore suddivisione del campione medio era per i migliori campioni medi.
‫Leif aveva 19 anni e la morte massima migliore era tre.
‫Ricorda, c'erano solo 20 modelli diversi.
‫Quindi 20 candidati, potremmo aumentarlo a 100 o qualcosa del genere.
‫Ci vorrebbe un po' di più.
‫Ma nel nostro caso ne bastano 20.
‫Ci stiamo concentrando sul principio qui.
‫Potremmo rivisitare questo in un secondo per cercare di migliorare i nostri risultati.
‫Ma quello che stiamo cercando di fare qui è solo ridurre al minimo il nostro tempo tra gli esperimenti.
‫Quindi cerchiamo di capire come è andata la ricerca casuale, il modello di foresta casuale.
‫Quindi valuta la ricerca randomizzata, il modello
‫di classificatore forestale casuale il nostro punteggio SRF X test Y test Halit fa ottantasei virgola otto otto.
‫Hmm.
‫Torniamo quassù.
‫Dovevamo esibirci rispetto ai nostri punteggi originali, oh, abbiamo ottenuto un piccolo miglioramento.
‫Sì.
‫Quindi questo è il nostro modello di foresta casuale iniziale, precisione ottantatre virgola sei, perché ricorda, se
‫lo moltiplichi per 100, ma anche se siamo aumentati un po', siamo saliti di alcuni punti percentuali fino
‫a 86 virgola otto.
‫Possiamo controllare quello originale qui.
‫Punteggi del modello.
‫Il nostro modello di regressione logistica è ancora il nostro predefinito, uno è ancora migliore della foresta casuale e della
‫foresta casuale sintonizzata.
‫Ora, ovviamente, potremmo essere in grado di provare diverse ricerche, diverse combinazioni di parametri per
‫provare a spingere ulteriormente il nostro modello di foresta casuale.
‫Ma quello che potremmo fare è che perché stiamo cercando di ridurre al minimo il nostro tempo tra gli esperimenti, potremmo andare
‫avanti con il nostro modello di regressione logistica.
‫Quindi ora vedete come stiamo attraversando questo processo di eliminazione, cercando di capire quale
‫modello funziona meglio per noi, quale non funziona, e poi incrementando leggermente quello che funziona
‫meglio.
‫Ecco dove fino ad ora stiamo facendo bene e veramente nella fase di sperimentazione di questa struttura in
‫sei fasi.
‫Stiamo provando diversi modelli.
‫Stiamo provando con diversi parametri iper.
‫Quindi ora abbiamo cercato parametri alti migliori per il nostro modello di regressione logistica di nuovo qui usando la ricerca randomizzata
‫c. v.
‫Quello che potremmo fare ora è utilizzare la ricerca tramite griglia c. v, che ricerca in modo esaustivo l'iperparametro piuttosto che
‫guardare casualmente diverse combinazioni di parametri, come abbiamo visto nella sezione del ciclone.
‫Ricerca a griglia c. v.
‫E puoi cercare la documentazione per questi ascalon grid search Sabeh Grid Search C. V ricerche e ricerca esaustiva sui valori di un
‫parametro specificato per una stima.
‫Ecco cosa potremmo fare ora con il nostro modello di regressione logistica.
‫Ci sono un paio di passaggi per l'ottimizzazione dei parametri alti.
‫Uno, potresti andare a mano alla ricerca casuale KVI a tre griglie di ricerca per restringere davvero le cose.
‫Questo è il processo che stiamo seguendo ora.
‫Abbiamo eliminato kanon modificando manualmente i nostri parametri.
‫Abbiamo eliminato di nuovo il nostro modello di foresta casuale.
‫Potremmo sempre rivisitare queste cose.
‫Questo fa parte della sperimentazione che utilizza la schiavitù randomizzata perché.
‫Il nostro modello di regressione logistica sta funzionando meglio del nostro modello di foresta casuale di ricerca randomizzata.
‫Quindi ora useremo la ricerca con griglia c. v con il nostro modello di regressione logistica.
‫Quindi ho una piccola revisione di ciò che abbiamo fatto, per vedere se puoi provare una griglia di parametri
‫diversa per ciascuna delle nostre regressioni logistiche e foresta casuale nella nostra ricerca randomizzata.
‫Quindi puoi provare alcuni parametri diversi.
‫Forse aumenti un numero di iterazioni, vedi se riesci a spingere un po' quei risultati.
‫Ma per ora, nel prossimo video, ci concentreremo sull'ottimizzazione del nostro modello di regressione logistica utilizzando la ricerca con griglia
‫S. V..