‫好极了｡
‫现在, 我们有了逻辑回归模型和随机森林分类器的超参数网格｡
‫让我们使用随机搜索CV来调整它们｡
‫所以现在我们要重复刚才的话｡
‫为每个模型设置了超级参数网格｡
‫让我们使用随机搜索CV来搅动它们｡
‫我们把它改成减价｡
‫好极了｡
‫首先, 我们来看看逻辑回归｡
‫现在, 我们的逻辑回归模型, 如果你向上滚动,
‫只在一个火车和测试分离上得到了最好的结果｡
‫但是, 让我们看看这些结果是否会进行交叉验证, 这就是随机搜索CV将帮助我们做的｡
‫所以在逻辑回归过程中,
‫我们将设置一个随机种子, 这样我们的结果就可以重复, 然后我们将设置逻辑回归的随机超参数搜索, 所以｡
‫随机搜索逻辑回归的log reg网格, 这是逻辑回归的缩写.
‫这是这里随机森林的简称｡
‫我们将进行随机搜索｡
‫CV Logistic回归｡
‫好极了｡
‫然后我们来看看参数分布｡
‫它等于我们的对数红色网格｡
‫我们将使用交叉验证5, 这与我们在这里看到的类似｡
‫所以五重交叉验证｡
‫你可以用十倍, 你可以用二十倍｡
‫你应该知道的是, 这个数字越大, 需要的时间就越长｡
‫因为它必须为每一个集合建立模型｡
‫所以5通常是一个很好的使用价值｡
‫同样, 您可能希望根据数据的大小进行实验性测试｡
‫itas的数量等于20｡
‫这意味着ETA是, 我们要尝试20种不同的组合, 我想应该是每一种,
‫因为我们这里只有20个不同的C值｡
‫不过没关系
‫所以我们要让BOEs等于true, 这意味着它会为我们输出一些东西｡
‫现在, 我们可以拟合逻辑回归的随机超参数搜索模型｡
‫这就是所谓的随机搜索电视｡
‫它将交叉验证一个逻辑回归模型5次, 共20次迭代｡
‫所以我们应该有大约100个左右的例子, 100个左右不同的测试｡
‫5乘以20等于100｡
‫我们要把它放到训练数据上｡
‫好极了｡
‫哦, 不, 不｡
‫武器分配选项｡
‫我们走吧｡
‫为20个候选人中的每一个拟合5个模型, 总计100个｡
‫菲兹哇｡
‫你看, 一切都结束了｡
‫哦, 好吧, 这里放大了, 所以你不能真的｡
‫它会告诉我们它使用的参数是什么, 这里我们可以看到参数分布｡
‫C是所有这些不同的值, 这里解算器是线性的｡
‫我们再放大一点, 因为很容易看到｡
‫现在, 我们可以通过RC测井钻机bess params来检查最佳参数｡
‫Salva是否贴标签？
‫是啊, 有道理｡
‫且C值为0｡ 233124.
‫现在, 让我们评估测试数据的log rig dot score｡
‫88. 5.
‫准确性｡
‫那么如果我们回到这里, 我们是否超过了最初的结果？
‫88. 五个？
‫嗯嗯嗯
‫不, 我们有平等的权利｡
‫那个逻辑回归模型一定很好, 因为我们只调整了超参数｡
‫你可以查找更多不同的值, 我们可以进行变换, 但我们暂时把这些值放在这里｡
‫我们将看到大量生产随机森林分类器是什么样子的｡
‫所以我们在这里加入一些评论｡
‫现在我们开始进行逻辑回归分析｡
‫让我们对随机森林分类器做同样的事情｡
‫敲下来｡
‫好极了｡
‫我们要再做一次同样的事情｡
‫设置随机种子｡
‫现在, 我们可以从这里复制代码, 然后改变变量, 但是我们习惯把它写出来,
‫你知道, 随机种子｡
‫我们将把它设为40, 即我们最喜欢的数字｡
‫因此建立了一种随机型参数搜索的随机森林分类器｡
‫好极了｡
‫我们要用随机搜索的方法｡
‫简历很棒｡
‫我们将放入随机森林分类器, 然后传递给它param.
‫我们将使用tab键顺序完成｡
‫所以我们这里不做错别字｡
‫Dan, 你会像我们之前做的那样, 我们将把它传递给RF网格, 这是随机森林网格｡
‫我们的超参数网格在这里｡
‫所以我们就到这里来｡
‫接下来呢？
‫保存｡
‫我们将其设置为5｡
‫所以五折｡
‫交叉验证｡
‫迭代次数将再次变为20｡
‫所以我们要尝试20种不同的超参数组合｡
‫现在, 如果我们把这些加起来, 这是50乘以4, 200乘以2和｡
‫或者说是的｡
‫倍于这里之间的空间｡
‫所以这将是更多的｡
‫就这样吧｡
‫会有很多不同的组合, 但我们只会尝试其中的20种｡
‫所以随机尝试其中的20个｡
‫所以verbose等于true｡
‫然后对随机森林分类器1､ 2､ 4进行随机型参数搜索模型拟合, 得到表示随机搜索随机森林拟合的RS
‫ref｡
‫我们将在训练数据上进行｡
‫为什么要训练？
‫好极了｡
‫这里发生了什么｡
‫我们又出问题了｡
‫无效参数使样本导致排印错误｡
‫经典意味着样品铺设｡
‫我希望你能注意到, 当我经历的时候, 如果你没有注意到也没关系, 因为我也没有注意到｡
‫现在我们来运行这个｡
‫所以这应该可以｡
‫这可能需要一点时间｡
‫希望不会｡
‫如果是这样, 我会暂停视频, 等它结束后我们再回来｡
‫我们刚刚完成, 所以在我的电脑上花了大约一分钟左右｡
‫它还取决于你的电脑处理速度有多快, 它完成这类过程的速度有多快｡
‫它确实需要建立100个不同的模型｡
‫让我们来看看｡
‫既然已经完成了, 我们如何找到随机森林随机搜索模型的最佳参数呢？
‫你可能已经知道这一点, 因为你刚刚做了一个逻辑回归｡
‫没有找到最佳参数也没关系｡
‫这需要一点练习｡
‫找到最佳高参数｡
‫我给予你点时间想想｡
‫这是一种属性｡
‫这是这个的一个属性
‫好吧, 让我们想想办法｡
‫所以我们要调用best params属性｡
‫这将显示我们的最佳参数｡
‫所以人数的估计是最好的结果是210人｡
‫最佳平均样本分割是针对最佳最小样本｡
‫叶片数为19片, 最大死亡数为3片｡
‫记住, 那只是20种不同的型号｡
‫20个候选人｡
‫我们可以将其增加到100, 或者需要更长的时间｡
‫但在我们的情况下, 20就足够了｡
‫我们现在关注的是原则｡
‫我们可以在一秒钟内重新审视这一点, 以尝试改进我们的结果｡
‫但我们要做的就是尽量缩短实验间隔时间｡
‫让我们来看看我们的随机搜索, 随机森林模型是如何进行的｡
‫因此, 评估随机搜索｡
‫随机森林｡
‫现在的分类器模型｡
‫RS SRF评分｡
‫X检验｡
‫Y检验｡
‫它会怎么做？
‫86. 88.
‫嗯嗯嗯
‫让我们回到这里｡
‫与我们的原始分数相比, 它的表现如何？
‫哦, 我们有了点进步｡
‫是的, 我知道
‫这是我们最初的随机森林模型, 83｡ 6的准确性, 因为记住几次在100｡
‫但是, 即使我们上升了一点, 我们已经上升了几个百分点, 达到86｡ 8.
‫我们可以在这里查看原始版本｡
‫模型分数｡
‫我们的逻辑回归模型仍然是我们的默认模型｡
‫一个仍然比随机森林和调优的随机森林更好｡
‫当然, 现在我们可以尝试不同的搜索, 不同的高参数组合,
‫来进一步推动我们的随机森林模型｡
‫但我们可能会做的是, 因为我们试图最小化实验之间的时间, 我们可能会推进我们的逻辑回归模型｡
‫所以现在你看到我们是如何经历这个淘汰的过程,
‫试图找出哪个模型最适合我们, 哪个不适合, 然后稍微印在表现最好的那个模型上｡
‫这就是我们现在要做的
‫我们在这个六步框架的实验阶段做得很好｡
‫我们正在尝试不同的模式｡
‫我们在尝试不同的超动力参数｡
‫现在我们已经为逻辑回归模型搜索了更好的高参数｡
‫使用随机搜索, 我们现在可以使用网格搜索CV, 它会彻底搜索超参数,
‫而不是随机地查看不同的参数组合,
‫就像我们在心灵贷款一节中看到的, 网格搜索CV, 你可以查阅这个尺度的文档｡
‫“学习栅格搜索CV栅格搜索CV”在指定参数值上进行穷举搜索, 以获得估计值｡
‫所以我们可以这么做｡
‫现在, 对于我们的逻辑回归模型, 有几个步骤可以进行高参数调整｡
‫第一, 你可以用手随机搜索简历, 三个网格搜索, 真正缩小范围｡
‫这就是我们现在所遵循的过程｡
‫我们消除了可以用手工调整高度参数｡
‫我们再次排除了随机森林模型｡
‫我们总可以重温这些事情｡
‫这是使用随机搜索CV的实验的一部分, 因为｡
‫我们的逻辑回归模型比我们的随机搜索随机森林模型表现得更好｡
‫现在我们要在逻辑回归模型中使用网格搜索｡
‫回顾一下我们的成果｡
‫看看你是否可以尝试不同的超参数网格为我们的每一个逻辑回归和随机森林在我们的随机搜索｡
‫如果你可以尝试一些不同的参数, 也许你可以增加迭代的次数｡
‫所以如果你能把这些结果再推一推｡
‫但现在, 在下一个视频中, 我们将重点介绍如何使用网格搜索来优化逻辑回归模型｡