‫Maravilhoso.
‫Portanto, agora temos grades de hiperparâmetros para nosso modelo de regressão logística, bem como nosso classificador de
‫floresta aleatório.
‫Vamos transformar cada um deles usando a pesquisa aleatória c. v.
‫Agora, temos apenas de repetir o que acabamos de dizer, configurar grades de hiperparâmetros para cada um de nossos modelos.
‫Vamos alterá-los usando a pesquisa aleatória S. V ..
‫Vamos transformar isso em remarcação, maravilhoso.
‫Então, primeiro, iremos para Sharon, regressão logística agora, modelo de regressão logística, ele rola para cima,
‫ele está obtendo os melhores resultados apenas em um único trem e divisão de teste.
‫Mas vamos ver se esses resultados seguem para uma divisão de validação cruzada, que é o que a pesquisa aleatória
‫vai nos ajudar com a regressão logística estagnada.
‫Vamos configurar uma semente aleatória para que nossos resultados sejam reproduzíveis.
‫E então vamos configurar a pesquisa de hiperparâmetro aleatório para regressão logística.
‫Então, log de pesquisa aleatória Rs4, Regg, para regressão logística.
‫E esse é o log regrade que é a abreviatura de regressão logística, a abreviatura de random para nós aqui em cima.
‫Vamos fazer uma pesquisa aleatória c. v, regressão logística, maravilhoso, e então vamos para
‫Distribuição Perram.
‫Que é igual à nossa grade vermelha de log, e vamos usar uma validação cruzada de cinco, que é semelhante ao
‫que vimos aqui.
‫Portanto, a validação cruzada de cinco vezes você pode usar dez vezes mais, você pode usar a dobra.
‫O que você deve saber é que quanto maior esse número, mais tempo vai demorar.
‫Então, porque tem que ser capaz de modelar para cada um dos conjuntos.
‫Portanto, cinco geralmente é um valor muito bom para usar.
‫Novamente, você pode querer testar experimentalmente, dependendo do tamanho dos seus dados.
‫O número é igual a 20.
‫Isso significa que o ITER significa que vamos tentar 20 combinações diferentes, que acho que serão cada
‫uma delas, porque só temos 20 valores diferentes para ver aqui.
‫Mas tudo bem.
‫Então, vamos buscar aqueles verdadeiros, o que significa apenas que iremos produzir algumas coisas para nós agora.
‫Com isso, podemos ir com o modelo de pesquisa de hiperparâmetro aleatório para regressão logística.
‫Então, o que isso vai fazer é chamar aleatório, pesquisar S. V. , fará a validação
‫cruzada de um modelo de regressão logística cinco vezes para 20 iterações.
‫Portanto, devemos ter cerca de 100 ou mais exemplos, 100 ou mais diferentes tem cinco vezes.
‫Vinte são cem.
‫Vamos encaixar isso nos dados de treinamento.
‫Maravilhoso.
‫Oh não.
‫Distribuição de armas de fogo, hmm, de Arjun.
‫Lá vamos nós, reunindo cinco modelos para cada um dos 20 candidatos, totalizando cem ajustes, bem, e
‫pronto.
‫Você vê o quão bem é ampliado aqui.
‫Então você realmente não pode.
‫Digamos que ele vai nos dizer quais são os parâmetros que é usado e ver aqui que podemos ver
‫a distribuição Param ver todos esses valores diferentes aqui Sova é vivida linearmente.
‫Vamos aumentar o zoom porque é fácil de ver.
‫E agora podemos verificar os melhores parâmetros acessando log regg dot best Perens.
‫É Sova Lieblein aqui, isso faz sentido, e o valor do mar é zero vírgula dois, três três.
‫Maravilhoso.
‫E agora vamos avaliar a pontuação Greg DOT em nossos dados de teste.
‫Oitenta e oito vírgula cinco.
‫Precisão, portanto, se voltarmos aqui, superamos nosso resultado original, oitenta e oito vírgula cinco?
‫Hmm, não, eu não sou igual a isso.
‫O modelo de regressão logística pronto para uso deve ser muito bom, porque apenas ajustamos os hiperparâmetros.
‫Você poderia observar mais valores diferentes que poderíamos mudar, mas vamos deixar isso aqui por
‫enquanto.
‫Vamos ver como é desligar o classificador de floresta aleatório.
‫Então, vamos colocar um pequeno comentário aqui.
‫Então, agora ajustamos a regressão logística.
‫Vamos fazer o mesmo para a classificação aleatória da floresta.
‫Derrubado.
‫Maravilhoso.
‫E vamos fazer a mesma coisa novamente, configurar a semente aleatória e poderíamos apenas copiar o código daqui
‫e apenas alterar as variáveis.
‫Mas temos o hábito de escrever, você sabe, semente aleatória.
‫Vamos definir isso para 42, nosso número favorito.
‫Portanto, configure aleatório como uma pesquisa de parâmetro para o classificador de floresta aleatório.
‫Maravilhoso.
‫Estamos indo para Rs.
‫RF é igual a pesquisa aleatória c. v.
‫Maravilhoso.
‫Vamos colocar nosso classificador de floresta aleatório e, em seguida, vamos passá-lo para eles ou apenas usar
‫para um completo.
‫Portanto, não estamos cometendo erros de digitação aqui, Daniel.
‫Vamos.
‫Como fizemos antes.
‫Então, vamos passar a grade RF, que é a grade florestal aleatória.
‫Nossa grade de hiperparâmetros aqui em cima.
‫Então, vamos descer aqui.
‫O que vem a seguir, Servais?
‫Vamos definir isso para cinco.
‫Portanto, o número de validação cruzada quíntuplo de iterações será 20 novamente.
‫Então, vamos tentar 20 combinações diferentes desses tipos de parâmetros.
‫Agora, se fôssemos para Aburizal Lab, então isso é 50 vezes para duzentas vezes dois e.
‫Ou na verdade, sim, vezes o espaço entre aqui.
‫Então isso vai ser muito mais vamos deixar por isso mesmo.
‫Haverá muito mais combinações diferentes, mas vamos tentar apenas 20 delas.
‫Então, aleatoriamente, tente 20 deles.
‫Portanto, verboso é igual ao modelo de pico de parâmetro aleatório de ajuste Ninjago verdadeiro ou classificador de floresta aleatório.
‫Maravilhoso.
‫E nós vamos R. S. R. F. , que significa Random Search, Random Forest Fit.
‫Faremos isso nos dados de treinamento.
‫Por que treinar.
‫Maravilhoso.
‫O que aconteceu aqui, nós temos algo errado novamente.
‫Parâmetro inválido feito amostras levar a um erro de digitação na liderança de amostras médias clássicas.
‫Você percebe que quando eu estava passando por escrito, se você não notou, porque eu também não percebi.
‫Agora rummies.
‫Portanto, isso deve funcionar.
‫Na verdade, isso pode demorar um pouco.
‫Espero que não, vou pausar o vídeo e voltar quando terminar.
‫Bem, acabamos de terminar, então isso levou cerca de um minuto ou mais no meu computador, também vai depender
‫de quão rápido é a velocidade de processamento do computador, é quão rápido ele passa por esse tipo de processo.
‫Ele tem que construir 100 modelos diferentes.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Agora que terminou, como podemos encontrar os melhores parâmetros de nosso modelo de pesquisa aleatória de floresta aleatória?
‫Você já deve saber disso porque acabou de fazer isso com a regressão logística.
‫Tudo bem se você não encontrar os melhores parâmetros.
‫Isso requer um pouco de prática.
‫Encontre os melhores remédios híbridos.
‫Vou te dar um segundo para pensar nisso.
‫Dica, está em um atributo, é um atributo deste aqui.
‫Tudo bem, vamos descobrir.
‫Então, vamos chamar o melhor atributo Perens e isso vai nos mostrar nossos melhores parâmetros.
‫Portanto, nenhuma estimativa é o melhor resultado com 210, a melhor divisão de amostra média foi para as melhores amostras médias.
‫Leif tinha 19 anos e a melhor morte máxima era três.
‫Lembre-se de que eram apenas 20 modelos diferentes.
‫Então, 20 candidatos, poderíamos aumentar para 100 ou algo assim.
‫Isso demoraria um pouco mais.
‫Mas, em nosso caso, 20 é o suficiente.
‫Estamos nos concentrando no princípio aqui.
‫Poderíamos revisitar isso em um segundo para tentar melhorar nossos resultados.
‫Mas o que estamos tentando fazer aqui é apenas minimizar nosso tempo entre os experimentos.
‫Então, vamos descobrir como é a busca aleatória, o modelo de floresta aleatório.
‫Portanto, avalie a pesquisa aleatória, modelo de
‫classificador de floresta aleatório, nosso SRF pontuação X teste Y teste Halit fazer oitenta e seis vírgula oito oito.
‫Hmm.
‫Vamos voltar aqui.
‫Tive que funcionar em relação às nossas pontuações originais, oh, conseguimos uma pequena melhoria.
‫sim.
‫Portanto, este é o nosso modelo de floresta aleatório inicial, oitenta e três vírgula seis de precisão,
‫porque lembre-se, se você multiplicar isso por 100, mas embora tenhamos subido um pouco, subimos alguns pontos percentuais para
‫oitenta e seis pontos oito.
‫Podemos verificar o original aqui.
‫Pontuações do modelo.
‫Nosso modelo de regressão logística ainda é nosso padrão, um ainda é melhor do que a floresta aleatória e a
‫floresta aleatória sintonizada.
‫Agora, é claro, podemos tentar pesquisas diferentes, combinações de parâmetros diferentes para tentar
‫levar nosso modelo de floresta aleatório ainda mais longe.
‫Mas o que podemos fazer é, porque estamos tentando minimizar nosso tempo entre os experimentos, podemos prosseguir
‫com nosso modelo de regressão logística.
‫Agora você vê como estamos passando por esse processo de eliminação, tentando descobrir qual modelo
‫funciona melhor para nós, o que não funciona, e então incrementando ligeiramente aquele que tem o melhor
‫desempenho.
‫É aí que, até agora, estamos indo bem e verdadeiramente na fase de experimentação desta estrutura de
‫seis etapas.
‫Estamos testando modelos diferentes.
‫Estamos tentando diferentes hiperparâmetros.
‫Então, agora nós pesquisamos melhores parâmetros altos para nosso modelo de regressão logística de volta aqui usando a pesquisa aleatória
‫c. v.
‫O que podemos fazer agora é usar a pesquisa em grade c. v, que pesquisa exaustivamente através de hiperparâmetro, em vez
‫de olhar aleatoriamente para diferentes combinações de parâmetros, como vimos na seção do ciclone.
‫Pesquisa em grade c. v.
‫E você pode procurar a documentação para essas pesquisas de grade ascalon Sabeh Grid Search C. V pesquisa e pesquisa exaustiva sobre valores de
‫parâmetros especificados para uma estimativa.
‫Então é isso que podemos fazer agora com nosso modelo de regressão logística.
‫Existem algumas etapas para o ajuste de parâmetros altos.
‫Um, você poderia ir manualmente para a pesquisa aleatória KVI três grade de pesquisa para realmente restringir as coisas.
‫Esse é o processo que estamos seguindo agora.
‫Eliminamos o kanon ao alterar nossos parâmetros manualmente.
‫Eliminamos nosso modelo de floresta aleatório novamente.
‫Sempre poderíamos revisitar essas coisas.
‫Isso faz parte da experimentação usando escravos aleatórios porque.
‫Nosso modelo de regressão logística está tendo um desempenho melhor do que nosso modelo de floresta aleatória de busca aleatória.
‫Agora vamos usar a pesquisa em grade c. v com nosso modelo de regressão logística.
‫Portanto, tenho uma pequena revisão do que fizemos, para ver se você poderia tentar uma grade de parâmetros diferente
‫para cada uma de nossa regressão logística e floresta aleatória em nossa pesquisa aleatória.
‫Portanto, você pode tentar alguns parâmetros diferentes.
‫Talvez você aumente o número de iterações, veja se consegue empurrar esses resultados um pouco.
‫Mas, por agora, no próximo vídeo, vamos nos concentrar em ajustar nosso modelo de regressão logística usando a pesquisa em grade
‫S. V ..