‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เรามีตารางไฮเปอร์พารามิเตอร์สำหรับแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเราและตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มของเรา
‫มาปรับแต่งแต่ละรายการโดยใช้ CV การค้นหาแบบสุ่ม
‫ตอนนี้เราก็แค่พูดซ้ำสิ่งที่เราเพิ่งพูดไป
‫มีการตั้งค่ากริดไฮเปอร์พารามิเตอร์สำหรับแต่ละโมเดลของเรา
‫มาปั่นกันโดยใช้ CV การค้นหาแบบสุ่ม
‫เราจะเปลี่ยนเป็นมาร์กดาวน์
‫มหัศจรรย์.
‫ก่อนอื่น เราจะเปลี่ยนการถดถอยโลจิสติก
‫ในขณะนี้ แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเรา หากคุณเลื่อนกลับขึ้นด้านบน จะได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเพียงแค่รถไฟขบวนเดียวและการแยกการทดสอบ
‫แต่ลองดูว่าผลลัพธ์เหล่านั้นนำไปสู่การตรวจสอบข้ามหรือไม่ ซึ่ง Randomize Search
‫CV จะช่วยเราได้
‫ในระหว่างการถดถอยโลจิสติก เราจะตั้งค่าสุ่มเมล็ดพันธุ์เพื่อให้ผลลัพธ์ของเราสามารถทำซ้ำได้
‫จากนั้นเราจะตั้งค่าการค้นหาพารามิเตอร์ไฮเปอร์แบบสุ่มสำหรับการถดถอยโลจิสติก ดังนั้น
‫RS สำหรับ reg บันทึกการค้นหาแบบสุ่มสำหรับการถดถอยโลจิสติก และนั่นคือกริด reg ของบันทึกที่สั้นสำหรับการถดถอยโลจิสติก
‫นั่นสั้นสำหรับป่าสุ่มบนนี้
‫เราจะไปสุ่มค้นหา
‫CV การถดถอยโลจิสติก
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราจะไปแจกแจงพารามิเตอร์
‫ซึ่งเท่ากับตารางสีแดงบันทึกของเรา
‫และเราจะใช้การตรวจสอบโยงห้าแบบ ซึ่งคล้ายกับที่เราเคยเห็นที่นี่
‫ดังนั้นการตรวจสอบไขว้ห้าเท่า
‫คุณสามารถใช้สิบเท่าคุณสามารถใช้ 20 เท่า
‫สิ่งที่คุณควรรู้คือ ยิ่งตัวเลขนี้สูงเท่าไร ก็ยิ่งต้องใช้เวลานานขึ้นเท่านั้น
‫เพราะต้องสร้างโมเดลให้แต่ละชุด
‫โดยทั่วไปแล้ว 5 รายการนั้นค่อนข้างคุ้มค่าที่จะใช้
‫อีกครั้ง คุณอาจต้องการทดสอบสิ่งนั้นโดยขึ้นอยู่กับขนาดของข้อมูลของคุณ
‫จำนวนมันเท่ากับ 20
‫นั่นหมายความว่า ETA หมายความว่าเราจะลองใช้ชุดค่าผสมที่แตกต่างกัน 20 ชุด ซึ่งผมคิดว่าจะเป็นทุกชุด
‫เพราะเรามีค่า C ต่างกันเพียง 20 ค่าที่นี่
‫แต่ไม่เป็นไร
‫ดังนั้นเราจะไปหา BOEs เท่ากับ true ซึ่งหมายความว่ามันจะแสดงผลบางอย่างให้เรา
‫ในตอนนี้ เราสามารถจับคู่โมเดลการค้นหาพารามิเตอร์ไฮเปอร์แบบสุ่มสำหรับการถดถอยโลจิสติกได้
‫สิ่งที่จะทำคือเรียกทีวีการค้นหาแบบสุ่ม
‫มันจะตรวจสอบแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกข้ามห้าครั้งสำหรับการวนซ้ำ 20 ครั้ง
‫ดังนั้นเราควรมีตัวอย่างประมาณ 100 ตัวอย่าง การทดสอบที่แตกต่างกัน 100 รายการ
‫ห้าคูณ 20 ได้ 100
‫เราจะใส่ข้อมูลนี้ลงในข้อมูลการฝึก
‫มหัศจรรย์.
‫ไม่นะ.
‫ตัวเลือกการกระจายอาวุธปืน
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ติดตั้งโมเดล 5 รุ่นสำหรับผู้สมัคร 20 คนแต่ละราย รวมเป็น 100 คน
‫ฟิตซ์ ว้าว.
‫และเสร็จแล้ว คุณเห็น
‫อ้อ มันซูมเข้านี่ คุณเลยทำไม่ได้จริงๆ
‫ดูว่ามันกำลังจะบอกเราว่ามีการใช้พารามิเตอร์อะไร และดูที่นี่ เราจะเห็นการแจกแจงพารามิเตอร์
‫C คือค่าต่าง ๆ เหล่านี้ทั้งหมดที่นี่ ตัวแก้คือ lib เชิงเส้น
‫ซูมย้อนดูเพราะเห็นง่าย
‫ตอนนี้เราสามารถตรวจสอบพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดได้โดยไปที่ RC log rig bess params
‫Salva กำลังติดฉลากหรือไม่?
‫ใช่นั่นสมเหตุสมผล
‫และค่า C เท่ากับ 0 233124.
‫ทีนี้มาประเมินคะแนน log rig dot กับข้อมูลการทดสอบของเรากัน
‫88. 5.
‫ความแม่นยำ.
‫แล้วถ้าเรากลับมาบนนี้ เราเอาชนะผลเดิมของเราหรือไม่?
‫88. 5?
‫อืม.
‫ไม่สิ เราได้เท่าเทียมกับมันแล้ว
‫ตัวแบบการถดถอยโลจิสติกนั้นนอกกรอบต้องค่อนข้างดีเพราะเราปรับเฉพาะไฮเปอร์พารามิเตอร์เท่านั้น
‫คุณสามารถค้นหาค่าต่างๆ ที่เราสามารถปั่นได้ แต่เราจะทิ้งมันไว้ที่นี่ชั่วคราว
‫เราจะมาดูกันว่ามันเป็นอย่างไรที่จะแยกตัวแยกประเภทป่าแบบสุ่ม
‫เราจึงขอแสดงความเห็นเล็กน้อยไว้ ณ ที่นี้
‫ตอนนี้เราได้เปลี่ยนการถดถอยโลจิสติกแล้ว
‫ลองทำเช่นเดียวกันสำหรับตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫ล้มลง.
‫มหัศจรรย์.
‫และเรากำลังจะทำแบบเดิมอีกครั้ง
‫ตั้งค่าเมล็ดพันธุ์สุ่ม
‫ตอนนี้ เราสามารถคัดลอกโค้ดจากที่นี่ และเปลี่ยนตัวแปรได้ แต่เรามีนิสัยที่จะเขียนมันออกมา
‫คุณก็รู้ สุ่มเมล็ด
‫เราจะตั้งค่านั้นเป็น 40 เป็นตัวเลขที่เราโปรดปราน
‫ดังนั้นให้ตั้งค่าประเภทการค้นหาพารามิเตอร์แบบสุ่มสำหรับตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫มหัศจรรย์.
‫และเรากำลังจะไป RS RF เท่ากับการค้นหาแบบสุ่ม
‫CV ที่ยอดเยี่ยม
‫เราจะใส่ตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม จากนั้นเราจะส่งต่อพารามิเตอร์
‫เราจะใช้คำสั่งแท็บเสร็จสมบูรณ์
‫ดังนั้นเราจึงไม่ได้พิมพ์ผิดที่นี่
‫แดน คุณจะมาเหมือนที่เคยทำ ดังนั้นเราจะส่งต่อกริด RF ซึ่งเป็นกริดฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫ดังนั้นตารางไฮเปอร์พารามิเตอร์ของเราบนนี้
‫งั้นเรามาลงที่นี่กัน
‫อะไรต่อไป?
‫บันทึก.
‫เราจะตั้งมันเป็นห้า
‫ดังนั้นห้าเท่า
‫การตรวจสอบข้าม
‫จำนวนการวนซ้ำจะเป็น 20 อีกครั้ง
‫เราจะลองใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านี้รวมกัน 20 แบบ
‫ทีนี้ ถ้าเราบวกทั้งหมดนี้เข้าด้วยกัน นี่ก็คือ 50 คูณสี่, 200 คูณสองและ
‫หรือจริงๆแล้วใช่
‫คูณช่องว่างระหว่างที่นี่
‫นี่จึงจะมากไปกว่านี้
‫ปล่อยมันไว้แค่นั้นเอง
‫จะมีชุดค่าผสมที่แตกต่างกันมากขึ้น แต่เรากำลังจะลอง 20 ชุดเท่านั้น
‫เลยลองสุ่ม 20 อันดู
‫ละเอียดมากเท่ากับจริง
‫จากนั้นเราก็ไปพอดีกับประเภทสุ่มของรูปแบบการค้นหาพารามิเตอร์สำหรับตัวแยกประเภทฟอเรสต์สุ่ม หนึ่ง สอง สี่ และเรามี
‫RS ref ซึ่งย่อมาจากการค้นหาแบบสุ่มแบบสุ่มพอดีฟอเรสต์
‫เราจะดำเนินการกับข้อมูลการฝึกอบรม
‫ทำไมต้องฝึก?
‫มหัศจรรย์.
‫นี่มันเกิดอะไรขึ้น.
‫เรามีอะไรผิดพลาดอีกแล้ว
‫ตัวอย่างที่สร้างพารามิเตอร์ที่ไม่ถูกต้องทำให้เกิดการพิมพ์ผิด
‫คลาสสิกหมายถึงตัวอย่างที่วาง
‫ฉันหวังว่าคุณจะสังเกตเห็นว่าตอนที่ฉันกำลังจะผ่านไป ไม่เป็นไรถ้าคุณไม่ทำเพราะฉันไม่ได้สังเกตเช่นกัน
‫ตอนนี้เราจะดำเนินการนี้
‫ดังนั้นสิ่งนี้ควรใช้งานได้
‫อันที่จริงอาจใช้เวลาสักครู่
‫หวังว่าไม่.
‫หากเป็นเช่นนั้น ฉันจะหยุดวิดีโอชั่วคราวและเราจะกลับมาอีกครั้งเมื่อวิดีโอเสร็จสิ้น
‫เราเพิ่งทำเสร็จ ใช้เวลาประมาณหนึ่งนาทีในคอมพิวเตอร์ของฉัน
‫นอกจากนี้ยังขึ้นอยู่กับความเร็วในการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ของคุณ ความเร็วในการดำเนินการผ่านกระบวนการประเภทนี้
‫มันต้องสร้างโมเดลที่แตกต่างกัน 100 แบบ
‫ลองตรวจสอบดู
‫เมื่อเสร็จแล้ว เราจะค้นหาพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดของโมเดลการค้นหาแบบสุ่มของฟอเรสต์แบบสุ่มได้อย่างไร
‫คุณอาจรู้เรื่องนี้แล้วเพราะคุณเพิ่งทำมันด้วยการถดถอยโลจิสติก
‫ไม่เป็นไรถ้าคุณไม่พบพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
‫ต้องใช้เวลาฝึกฝนเล็กน้อย
‫ค้นหาพารามิเตอร์สูงที่ดีที่สุด
‫ฉันจะให้เวลาคุณคิดดู
‫มันเป็นแอตทริบิวต์
‫มันเป็นคุณลักษณะของที่นี่
‫เอาล่ะ ลองคิดดู
‫เราจะเรียกแอตทริบิวต์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
‫นี่จะแสดงค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดให้เราเห็น
‫ดังนั้นจำนวนการประมาณการจึงเป็นผลลัพธ์ที่ดีที่สุดคือ 210
‫การแบ่งตัวอย่างเฉลี่ยที่ดีที่สุดคือตัวอย่างขั้นต่ำที่ดีที่สุด
‫Leaf อายุ 19 ปี และการเสียชีวิตสูงสุดที่ดีที่สุดคือ 3 คน
‫จำไว้ว่านั่นเป็นเพียง 20 รุ่นที่แตกต่างกัน
‫ดังนั้นผู้สมัคร 20 คน
‫เราสามารถเพิ่มเป็น 100 หรือบางอย่างที่อาจใช้เวลานานกว่านี้เล็กน้อย
‫แต่ในกรณีของเรา 20 ก็เพียงพอแล้ว
‫เรากำลังมุ่งเน้นไปที่หลักการที่นี่
‫เราสามารถทบทวนสิ่งนี้ได้ในไม่กี่วินาทีเพื่อพยายามปรับปรุงผลลัพธ์ของเรา
‫แต่สิ่งที่เราพยายามจะทำคือลดเวลาระหว่างการทดลองให้เหลือน้อยที่สุด
‫มาดูกันว่าการค้นหาแบบสุ่ม แบบจำลองป่าสุ่มของเราเป็นอย่างไร
‫ดังนั้นประเมินการค้นหาแบบสุ่ม
‫ป่าสุ่ม.
‫ลักษณนามรุ่นในขณะนี้
‫คะแนน RS SRF
‫การทดสอบ X
‫ทดสอบ Y
‫มันจะทำอย่างไร?
‫86. 88.
‫อืม.
‫กลับขึ้นไปที่นี่กันเถอะ
‫มันทำงานอย่างไรเมื่อเทียบกับคะแนนเดิมของเรา?
‫โอ้ เรามีการปรับปรุงเล็กน้อย
‫ใช่.
‫นี่คือแบบจำลองป่าสุ่มเริ่มต้นของเรา 83 6 แม่น เพราะจำได้สองสามครั้งที่ 100
‫แต่ถึงแม้เราจะเพิ่มขึ้นเล็กน้อย เราก็ได้เพิ่มขึ้นสองสามคะแนนเป็น 86 8.
‫เราสามารถตรวจสอบต้นฉบับได้ที่นี่
‫คะแนนรุ่น.
‫แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกยังคงเป็นค่าเริ่มต้นของเรา
‫หนึ่งยังดีกว่าป่าสุ่มและป่าสุ่มที่ปรับแต่ง
‫แน่นอนว่าตอนนี้ เราอาจสามารถลองค้นหาแบบอื่น ผสมพารามิเตอร์สูงแบบต่างๆ
‫เพื่อพยายามผลักดันโมเดลฟอเรสต์แบบสุ่มของเราต่อไป
‫แต่สิ่งที่เราอาจทำก็คือเพราะเรากำลังพยายามลดเวลาระหว่างการทดลองให้เหลือน้อยที่สุด เราอาจใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเราต่อไป
‫ตอนนี้คุณคงเห็นแล้วว่าเรากำลังดำเนินการผ่านกระบวนการกำจัดนี้อย่างไร พยายามหาว่ารุ่นใดใช้ได้ผลดีที่สุดสำหรับเรา
‫รุ่นใดใช้ไม่ได้ จากนั้นจึงพิมพ์เล็กน้อยบนรูปแบบที่ทำงานได้ดีที่สุด
‫นั่นคือสิ่งที่เราเป็น นั่นคือสิ่งที่เราเป็นอยู่ตอนนี้
‫เรากำลังดำเนินการอย่างดีและแท้จริงในขั้นตอนการทดลองของเฟรมเวิร์กหกขั้นตอนนี้
‫เรากำลังทดลองใช้โมเดลต่างๆ
‫เรากำลังทดลองใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ
‫ตอนนี้เราได้ค้นหาพารามิเตอร์สูงที่ดีกว่าสำหรับแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเราสำรองที่นี่
‫การใช้การค้นหาแบบสุ่มของสิ่งที่เราอาจทำในตอนนี้คือการใช้ CV การค้นหาแบบกริด ซึ่งค้นหาอย่างละเอียดถี่ถ้วนผ่านไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫แทนที่จะดูแบบสุ่มที่พารามิเตอร์ต่างๆ รวมกัน ดังที่เราเห็นในส่วนสินเชื่อกายสิทธิ์
‫CV ค้นหากริด และคุณสามารถค้นหาเอกสารสำหรับ มาตราส่วนนี้
‫เรียนรู้การค้นหาตาราง CV การค้นหาตาราง CV ค้นหาการค้นหาอย่างละเอียดถี่ถ้วนผ่านค่าพารามิเตอร์ที่ระบุสำหรับการประมาณการ
‫นั่นคือสิ่งที่เราอาจทำ
‫ด้วยแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเรา มีสองขั้นตอนสำหรับการปรับค่าพารามิเตอร์สูง
‫หนึ่ง คุณสามารถใช้มือเพื่อสุ่มค้นหา CV การค้นหาแบบสามตารางเพื่อจำกัดสิ่งต่าง ๆ ให้แคบลง
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังดำเนินการอยู่ในขณะนี้
‫เรากำจัดกระป๋องด้วยพารามิเตอร์การปรับความสูงด้วยมือ
‫เรากำจัดแบบจำลองป่าสุ่มของเราอีกครั้ง
‫เราสามารถทบทวนสิ่งเหล่านี้ได้เสมอ
‫นี่เป็นส่วนหนึ่งของการทดลองโดยใช้ CV การค้นหาแบบสุ่มเพราะ
‫แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเราทำงานได้ดีกว่าแบบจำลองฟอเรสต์สุ่มการค้นหาแบบสุ่มของเรา
‫ตอนนี้เราจะใช้การค้นหาแบบกริดกับแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเรา
‫มาทบทวนสิ่งที่เราทำกันเล็กน้อย
‫ดูว่าคุณสามารถลองใช้ตารางไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่แตกต่างกันสำหรับการถดถอยโลจิสติกและฟอเรสต์แบบสุ่มในการค้นหาแบบสุ่มของเราหรือไม่
‫CV ดังนั้นหากคุณสามารถลองใช้พารามิเตอร์ต่างๆ ได้ บางทีคุณอาจเพิ่มจำนวนการวนซ้ำ
‫ดังนั้นหากคุณสามารถผลักดันผลลัพธ์เหล่านั้นได้เล็กน้อย
‫แต่สำหรับตอนนี้ ในวิดีโอหน้า เราจะมุ่งเน้นไปที่การปรับโมเดลการถดถอยโลจิสติกของเราโดยใช้การค้นหากริด