‫Maravilloso.
‫Así que ahora tenemos cuadrículas de hiperparámetros para nuestro modelo de regresión logística, así como nuestro clasificador de
‫bosque aleatorio.
‫Cambiemos cada uno de ellos usando una búsqueda aleatoria c. v.
‫Así que ahora tenemos que repetir lo que acabamos de decir, tenemos las cuadrículas de hiperparámetros configuradas para cada uno de nuestros modelos.
‫Cambiémoslos usando la búsqueda aleatoria S. V ..
‫Cambiaremos eso a rebajas, maravilloso.
‫Entonces, primero, iremos a Sharon, regresión logística ahora en este momento, modelo de regresión logística, se desplaza
‫hacia arriba, está obteniendo los mejores resultados solo en un solo tren y prueba dividida.
‫Pero veamos si esos resultados se trasladan a una división de validación cruzada, que es lo que la búsqueda aleatoria
‫nos ayudará con la regresión logística permanente.
‫Configuraremos una semilla aleatoria para que nuestros resultados sean reproducibles.
‫Y luego vamos a configurar la búsqueda aleatoria de hiperparámetros para la regresión logística.
‫Por lo tanto, registro de búsqueda aleatoria Rs4, Regg, para regresión logística.
‫Y esa es esta actualización de registro que es la abreviatura de regresión logística, que es la abreviatura de aleatorio para nosotros
‫aquí.
‫Vamos a realizar una búsqueda aleatoria c. v, regresión logística, maravilloso, y luego pasaremos a
‫Distribución Perram.
‫Lo cual es igual a nuestra cuadrícula roja de registro, y usaremos una validación cruzada de cinco, que es similar a lo que
‫hemos visto aquí.
‫Por lo tanto, la validación cruzada de cinco veces podría usar diez veces más, podría usar doble.
‫Lo que debe saber es que cuanto mayor sea este número, más tiempo llevará.
‫Entonces, porque tiene que ser capaz de modelar para todos y cada uno de los conjuntos.
‫Entonces, cinco es generalmente un valor bastante bueno para usar.
‫Nuevamente, es posible que desee probar eso de manera experimental según el tamaño de sus datos.
‫El número es igual a 20.
‫Entonces eso significa que ITER significa que vamos a probar 20 combinaciones diferentes, que creo que serán cada
‫una de ellas, porque solo tenemos 20 valores diferentes para ver aquí.
‫Pero eso esta bien.
‫Entonces, vamos a ir a por los verdaderos, lo que significa que nos va a dar algunas cosas ahora.
‫Con eso, podemos optar por un modelo de búsqueda de hiperparámetros aleatorios para la regresión logística.
‫Entonces, lo que va a hacer es llamar al azar, buscar S. V. , va a realizar una
‫validación cruzada de un modelo de regresión logística cinco veces para 20 iteraciones.
‫Entonces deberíamos tener alrededor de 100 ejemplos, 100 o más diferentes tiene cinco veces.
‫Veinte es cien.
‫Vamos a ajustar esto a los datos de entrenamiento.
‫Maravilloso.
‫Oh no.
‫Distribución de armas de fuego, hmm, de Arjun.
‫Ahí vamos, festejando cinco modelos para cada uno de los 20 candidatos que suman un total de cien ajustes, bueno, y
‫listo.
‫Ves lo bien que se amplió aquí.
‫Entonces realmente no puedes.
‫Digamos que nos va a decir cuáles son los parámetros que se usa y vemos aquí podemos ver que
‫Param Distribution ve todos estos valores diferentes aquí Sova se vive en línea.
‫Volvamos a acercarnos porque es fácil de ver.
‫Y ahora podemos verificar los mejores parámetros yendo a log regg dot best Perens.
‫Está Sova Lieblein aquí, eso tiene sentido, y el valor del mar es cero coma dos, tres tres.
‫Maravilloso.
‫Y ahora, evaluemos el puntaje de Greg DOT en nuestros datos de prueba.
‫Ochenta y ocho coma cinco.
‫Precisión, así que si volvemos aquí, ¿superamos nuestro resultado original, ochenta y ocho coma cinco?
‫Hmm, no, no soy igual a eso.
‫El modelo de regresión logística listo para usar debe ser bastante bueno porque solo nos hemos ajustado a los hiperparámetros.
‫Podrías buscar más valores diferentes que podamos cambiar, pero lo dejaremos aquí por el
‫momento.
‫Vamos a ver cómo es desconectar el clasificador de bosque aleatorio.
‫Así que incluiremos un pequeño comentario aquí.
‫Así que ahora hemos ajustado la regresión logística.
‫Hagamos lo mismo para la clasificación aleatoria de bosques.
‫Sin montar.
‫Maravilloso.
‫Y vamos a hacer lo mismo de nuevo, configurar una semilla aleatoria y podríamos copiar el código desde
‫aquí y cambiar las variables.
‫Pero tenemos la costumbre de escribirlo, ya sabes, semilla aleatoria.
‫Vamos a establecerlo en 42, nuestro número favorito.
‫Así que configure la búsqueda aleatoria como un parámetro para el clasificador de bosque aleatorio.
‫Maravilloso.
‫Vamos a ir a Rs.
‫RF es igual a búsqueda aleatoria c. v.
‫Maravilloso.
‫Vamos a poner nuestro clasificador de bosque aleatorio y luego se lo pasaremos o simplemente lo usaremos
‫para completar.
‫Entonces no estamos cometiendo errores tipográficos aquí, Daniel.
‫Vamos.
‫Como hicimos antes.
‫Así que vamos a pasar la cuadrícula de RF, que es la cuadrícula de bosque aleatoria.
‫Así que nuestra cuadrícula de hiperparámetros aquí.
‫Así que bajaremos aquí.
‫¿Qué sigue, Servais?
‫Vamos a poner eso en cinco.
‫Entonces, el número de iteraciones de validación cruzada de cinco veces volverá a ser 20.
‫Entonces vamos a probar 20 combinaciones diferentes de este tipo de parámetros.
‫Ahora, si estuviéramos en Aburizal Lab, entonces esto es 50 veces por doscientas veces dos y.
‫O en realidad, sí, multiplicado por el espacio entre aquí.
‫Así que esto va a ser mucho más, dejémoslo así.
‫Habrá muchas más combinaciones diferentes, pero solo probaremos 20 de ellas.
‫Así que prueba 20 de ellos al azar.
‫Por lo tanto, verbose es igual a un verdadero modelo de aumento de parámetros aleatorios de Ninjago o un clasificador de bosque aleatorio.
‫Maravilloso.
‫Y nos iremos R. S. R. F. , que son las siglas de Random Search, Random Forest Fit.
‫Lo haremos con los datos de entrenamiento.
‫Por qué entrenar.
‫Maravilloso.
‫¿Qué pasó aquí? Tenemos algo mal de nuevo.
‫El parámetro no válido hizo que las muestras dieran lugar a un error tipográfico en la derivación de muestras medias clásicas.
‫Te das cuenta de que cuando estaba revisando, escribe si tú no lo hiciste, porque yo tampoco lo noté.
‫Ahora rumies.
‫Entonces esto debería funcionar.
‫En realidad, esto podría llevar un poco de tiempo.
‫Espero que no, si lo hace, pausaré el video y volveré cuando esté terminado.
‫Bueno, acabamos de terminar, por lo que tomó alrededor de un minuto más o menos en mi computadora, también dependerá
‫de qué tan rápida sea la velocidad de procesamiento de la computadora, es qué tan rápido atraviesa este tipo de proceso.
‫Tiene que construir 100 modelos diferentes.
‫Así que echémosle un vistazo.
‫Ahora que está terminado, ¿cómo podemos encontrar los mejores parámetros de nuestro modelo de búsqueda aleatoria de bosque aleatorio?
‫Es posible que ya sepa esto porque lo acaba de hacer con la regresión logística.
‫Está bien si no encuentra los mejores parámetros.
‫Esto requiere un poco de práctica.
‫Encuentra los mejores remedios híbridos.
‫Te daré un segundo para que lo pienses.
‫Pista, está en un atributo, es un atributo de este aquí.
‫Muy bien, averigüémoslo.
‫Así que vamos a llamar al mejor atributo de Perens y esto nos mostrará nuestros mejores parámetros.
‫Por lo tanto, ninguna estimación es el mejor resultado con 210, la mejor división media de la muestra fue para las mejores muestras medias.
‫Leif tenía 19 años y la mejor muerte máxima fue tres.
‫Recuerde, solo fueron 20 modelos diferentes.
‫Entonces 20 candidatos, podríamos aumentar esto a 100 o algo así.
‫Eso llevaría un poco más de tiempo.
‫Pero en nuestro caso, 20 es suficiente.
‫Nos estamos enfocando en el principio aquí.
‫Podríamos revisar esto en un segundo para intentar mejorar nuestros resultados.
‫Pero lo que estamos tratando de hacer aquí es minimizar nuestro tiempo entre experimentos.
‫Así que averigüemos cómo fue la búsqueda aleatoria, el modelo de bosque aleatorio.
‫Así que evalúe la búsqueda aleatoria, el modelo
‫de clasificador de bosque aleatorio nuestra puntuación SRF X prueba Y prueba Halit do ochenta y seis punto ocho ocho.
‫Mmm.
‫Volvamos aquí.
‫Tuve que rendir frente a nuestras partituras originales, oh, obtuvimos un poco de mejora.
‫Si.
‫Así que este es nuestro modelo de bosque aleatorio inicial, ochenta y tres punto seis de precisión,
‫porque recuerde, si multiplica eso por 100, pero aunque hemos subido un poco, hemos subido algunos puntos porcentuales a
‫ochenta y seis puntos. ocho.
‫Podemos ver el original aquí.
‫Puntajes del modelo.
‫Nuestro modelo de regresión logística sigue siendo nuestro predeterminado, uno sigue siendo mejor que el bosque aleatorio y el
‫bosque aleatorio sintonizado.
‫Ahora, por supuesto, podríamos probar diferentes búsquedas, diferentes combinaciones de parámetros para
‫intentar impulsar nuestro modelo de bosque aleatorio más allá.
‫Pero lo que podríamos hacer es porque estamos tratando de minimizar nuestro tiempo entre experimentos, podríamos seguir adelante
‫con nuestro modelo de regresión logística.
‫Así que ahora puede ver cómo estamos atravesando este proceso de eliminación, tratando de averiguar
‫qué modelo funciona mejor para nosotros, cuál no funciona, y luego simplemente incrementando ligeramente el que funciona
‫mejor.
‫Ahí es donde es donde hasta ahora estamos haciendo bien y verdaderamente en la fase de experimentación de este marco de
‫seis pasos.
‫Estamos probando diferentes modelos.
‫Estamos probando con diferentes hiperparámetros.
‫Así que ahora hemos buscado mejores parámetros altos para nuestro modelo de regresión logística aquí usando la búsqueda aleatoria
‫c. v.
‫Lo que podríamos hacer ahora es usar la búsqueda en cuadrícula c. v, que busca exhaustivamente a través de hiperparámetros en lugar
‫de buscar aleatoriamente diferentes combinaciones de parámetros, como vimos en la sección de ciclones.
‫Búsqueda de cuadrícula c. v.
‫Y puede buscar la documentación para estos ascalon grid search Sabeh Grid Search C. V busca y búsqueda exhaustiva sobre los valores de un
‫parámetro específico para una estimación.
‫Entonces eso es lo que podríamos hacer ahora con nuestro modelo de regresión logística.
‫Hay un par de pasos para la sintonización de parámetros altos.
‫Uno, puede ir manualmente a la búsqueda aleatoria KVI de búsqueda de tres cuadrículas para reducir realmente las cosas.
‫Ese es el proceso que estamos siguiendo ahora.
‫Eliminamos kanon cambiando nuestros parámetros a mano.
‫Eliminamos nuestro modelo de bosque aleatorio nuevamente.
‫Siempre podríamos volver a visitar estas cosas.
‫Esto es parte de la experimentación que utiliza esclavitud aleatoria porque.
‫Nuestro modelo de regresión logística está funcionando mejor que nuestro modelo de bosque aleatorio de búsqueda aleatoria.
‫Así que ahora usaremos la búsqueda en cuadrícula c. v con nuestro modelo de regresión logística.
‫Entonces, tengo una pequeña revisión de lo que hemos hecho, vea si puede probar diferentes cuadrículas de parámetros
‫para cada una de nuestras regresiones logísticas y bosques aleatorios en nuestra búsqueda aleatoria.
‫Entonces puedes probar algunos parámetros diferentes.
‫Tal vez aumente una cantidad de iteraciones, vea si puede impulsar esos resultados un poco.
‫Pero por ahora, en el siguiente video, nos enfocaremos en ajustar nuestro modelo de regresión logística usando la búsqueda de cuadrícula
‫S. V ..