‫Harika.
‫Artık lojistik regresyon modelimiz ve rastgele orman sınıflandırıcımız için hiper parametre ızgaralarımız
‫var.
‫Her birini randomize arama CV'sini kullanarak ayarlayalım.
‫Şimdi az önce söylediklerimizi tekrarlamamız gerekiyor.
‫Modellerimizin her biri için hiper parametre ızgaraları ayarlandı.
‫Rastgele arama CV'si kullanarak onları çalkalayalım.
‫Bunu markdown olarak değiştireceğiz.
‫Harika.
‫İlk olarak lojistik regresyona geçeceğiz.
‫Şimdi, şu anda, lojistik regresyon modelimiz, yukarı kaydırırsanız, sadece tek bir eğitim ve test bölünmesinde
‫en iyi sonuçları alıyor.
‫Ancak bakalım bu sonuçlar, Randomize Search CV'nin bize yardımcı olacağı çapraz doğrulama bölünmesine
‫de yansıyacak mı?
‫Lojistik regresyon sırasında, sonuçlarımızın tekrarlanabilir olması için
‫rastgele bir tohum ayarlayacağız ve ardından lojistik regresyon için rastgele hiper parametre araması ayarlayacağız.
‫RS Rastgele arama için log reg lojistik regresyon için ve bu log reg ızgarası lojistik regresyonun kısaltmasıdır.
‫Burada rastgele ormanların kısaltması bu.
‫Rastgele arama yapacağız.
‫CV Lojistik regresyon.
‫Harika.
‫Sonra da parametre dağılımına geçeceğiz.
‫Bu da bizim log kırmızı ızgaramıza eşittir.
‫Ve burada gördüğümüze benzer şekilde beş kişilik bir çapraz doğrulama kullanacağız.
‫Yani beş kat çapraz doğrulama.
‫On kat da kullanabilirsiniz, yirmi kat da kullanabilirsiniz.
‫Bilmeniz gereken şey, bu sayı ne kadar yüksekse, o kadar uzun süreceği.
‫Çünkü her bir set için bir model oluşturmak zorundadır.
‫Yani beş genellikle kullanmak için oldukça iyi bir değerdir.
‫Yine, verilerinizin boyutuna bağlı olarak bunu deneysel olarak test etmek isteyebilirsiniz.
‫İta sayısı 20'ye eşittir.
‫Bu da ETA'nın 20 farklı kombinasyon deneyeceğimiz anlamına geliyor ki bence bunların her biri olacak
‫çünkü burada C için sadece 20 farklı değerimiz var.
‫Ama sorun değil.
‫Bu yüzden BOEs equals true'ya gideceğiz, bu da bizim için birkaç şeyin çıktısını alacağı anlamına
‫geliyor.
‫Şimdi bununla lojistik regresyon için rastgele hiper parametre arama modelini uydurabiliriz.
‫Yani bunun yapacağı şey rastgele arama TV'sini aramaktır.
‫Bir lojistik regresyon modelini 20 iterasyon için beş kez çapraz doğrulama yapacak.
‫Yani yaklaşık 100 kadar örneğimiz, 100 kadar farklı testimiz olmalı.
‫Beş kere yirmi, yüz eder.
‫Bunu eğitim verilerine uyduracağız.
‫Harika.
‫Oh, hayır.
‫Ateşli silah dağıtım seçenekleri.
‫İşte oldu.
‫Toplamda 100 olan 20 adayın her biri için beş model kurulmuştur.
‫Fitz Wow.
‫Ve bitti, görüyorsunuz.
‫Burası yakınlaştırılmış, o yüzden tam olarak göremezsiniz.
‫Bize kullandığı parametrelerin ne olduğunu söyleyecek ve burada parametre dağılımlarını görebiliyoruz.
‫C tüm bu farklı değerler burada çözücü doğrusaldır.
‫Tekrar yakınlaştıralım çünkü görmesi kolay.
‫Şimdi RC log rig bess params'a giderek en iyi parametreleri kontrol edebiliriz.
‫Salva etiketleme yapıyor mu?
‫Evet, bu mantıklı.
‫Ve C değeri 0'dır. 233124.
‫Şimdi de test verilerimiz üzerinde log rig dot skorunu değerlendirelim.
‫88. 5.
‫Doğruluk.
‫Peki buraya geri dönersek, ilk sonucumuzu geçtik mi?
‫88. 5?
‫Hmm.
‫Hayır, biz eşitiz.
‫Kutudan çıkan lojistik regresyon modeli oldukça iyi olmalı çünkü sadece hiper parametrelere
‫ayarladık.
‫Çalkalayabileceğimiz daha farklı değerlere bakabilirsiniz, ancak şimdilik bunu burada bırakacağız.
‫Rastgele orman sınıflandırıcısını çalkalamanın nasıl bir şey olduğunu göreceğiz.
‫Bu yüzden buraya küçük bir yorum ekliyoruz.
‫Şimdi lojistik regresyona geçtik.
‫Aynı şeyi rastgele orman sınıflandırıcısı için de yapalım.
‫İndirin.
‫Harika.
‫Ve yine aynı şeyi yapacağız.
‫Rastgele tohum ayarlayın.
‫Şimdi, kodu buradan kopyalayabilir ve sadece değişkenleri değiştirebiliriz, ancak bunu yazma
‫alışkanlığımız var, bilirsiniz, rastgele tohum.
‫Bunu favori sayımız olan 40'a ayarlayacağız.
‫Bu nedenle, rastgele orman sınıflandırıcısı için rastgele bir parametre arama türü ayarlayın.
‫Harika.
‫Ve RS RF eşittir rastgele arama yapacağız.
‫Harika bir CV.
‫Rastgele orman sınıflandırıcımızı yerleştireceğiz ve ardından paramızı geçireceğiz.
‫Sadece sekme sırasını kullanacağız.
‫Yani burada yazım hatası yapmıyoruz.
‫Dan, daha önce yaptığımız gibi devam edeceksin, bu yüzden rastgele orman ızgarası olan RF ızgarasını
‫geçireceğiz.
‫Hiper parametre ızgaramız burada.
‫Buraya geleceğiz.
‫Sırada ne var?
‫Kaydet.
‫Bunu beşe ayarlayacağız.
‫Yani beş kat.
‫Çapraz Doğrulama.
‫Yineleme sayısı yine 20 olacaktır.
‫Bu yüzden bu hiper parametrelerin 20 farklı kombinasyonunu deneyeceğiz.
‫Şimdi, bunların hepsini toplayacak olursak, bu 50 çarpı dört, 200 çarpı iki ve.
‫Ya da aslında evet.
‫Aradaki boşluğu çarpın.
‫Yani bu çok daha fazla olacak.
‫Bu kadarla bırakalım.
‫Çok daha farklı kombinasyonlar olacak ama sadece 20 tanesini deneyeceğiz.
‫Bu yüzden rastgele 20 tanesini deneyin.
‫Yani ayrıntılı eşittir doğru.
‫Daha sonra rastgele orman sınıflandırıcı bir, iki, dört için rastgele tipte parametre arama modeline geçiyoruz ve rastgele arama
‫rastgele orman uyumu anlamına gelen RS ref'ye sahibiz.
‫Bunu eğitim verileri üzerinde yapacağız.
‫Neden eğitim?
‫Harika.
‫Burada ne oldu?
‫Yine bir şeyleri yanlış anladık.
‫Geçersiz parametre yapılmış örnekler yazım hatasına yol açar.
‫Klasik, örneklerin yerleştirildiği anlamına gelir.
‫Umarım ben bunu yaşarken fark etmişsinizdir, fark etmediyseniz de sorun değil çünkü ben de fark
‫etmedim.
‫Şimdi bunu çalıştıracağız.
‫Yani bu işe yaramalı.
‫Bu aslında biraz zaman alabilir.
‫Umarım değildir.
‫Eğer olursa, videoyu durduracağım ve bittiğinde geri geleceğiz.
‫Az önce bitirdik, bu yüzden bilgisayarımda bir dakika kadar sürdü.
‫Bu aynı zamanda bilgisayarınızın işlem hızına ve bu tür işlemlerden ne kadar hızlı geçtiğine de bağlı
‫olacaktır.
‫100 farklı model inşa etmek zorunda.
‫Hadi bir bakalım.
‫Artık bittiğine göre, rastgele orman rastgele arama modelimizin en iyi parametrelerini nasıl bulabiliriz?
‫Bunu zaten biliyor olabilirsiniz çünkü az önce lojistik regresyon ile yaptınız.
‫En iyi parametreleri bulamazsanız sorun değil.
‫Bu biraz pratik gerektirir.
‫En iyi yüksek parametreleri bulun.
‫Bunu düşünmen için sana bir saniye vereceğim.
‫Bu bir özellik.
‫Bu, buradakinin bir özelliğidir.
‫Pekala, bir yolunu bulalım.
‫Bu yüzden en iyi params özelliğini çağıracağız.
‫Bu da bize en iyi parametrelerimizi gösterecektir.
‫Yani tahmin sayısı en iyi sonuç 210'dur.
‫En iyi ortalama örnek ayrımı en iyi min örnekler içindi.
‫Yaprak 19'du ve en iyi maksimum ölüm sayısı üçtü.
‫Unutmayın, bu sadece 20 farklı modeldi.
‫Yani 20 aday.
‫Bunu 100'e ya da biraz daha uzun sürecek bir şeye çıkarabiliriz.
‫Ama bizim durumumuzda 20 yeterli.
‫Biz burada prensiplere odaklanıyoruz.
‫Sonuçlarımızı iyileştirmek için bunu bir saniye içinde tekrar gözden geçirebiliriz.
‫Ancak burada yapmaya çalıştığımız şey, deneyler arasındaki süreyi en aza indirmek.
‫Şimdi rastgele arama, rastgele orman modelimizin nasıl gittiğini anlayalım.
‫Bu yüzden rastgele aramayı değerlendirin.
‫Rastgele orman.
‫Sınıflandırıcı modeli şimdi.
‫RS SRF Puanı.
‫X testi.
‫Y testi.
‫Nasıl olacak?
‫86. 88.
‫Hmm.
‫Buraya geri dönelim.
‫Orijinal puanlarımıza kıyasla nasıl bir performans gösterdi?
‫Oh, biraz gelişme kaydettik.
‫Evet.
‫Yani bu bizim ilk rastgele orman modelimiz, 83. 6 doğruluk, çünkü 100'de birkaç kez hatırlayın.
‫Ancak biraz yükselmiş olsak da, birkaç puan artışla 86'ya çıktık. 8.
‫Orijinaline buradan göz atabiliriz.
‫Model puanları.
‫Lojistik regresyon modelimiz hala varsayılan modelimizdir.
‫Biri hala rastgele ormandan ve ayarlanmış rastgele ormandan daha iyidir.
‫Şimdi, elbette, rastgele orman modelimizi daha da ileri götürmek için farklı bir
‫arama, farklı yüksek parametre kombinasyonları deneyebiliriz.
‫Ancak deneyler arasındaki süreyi en aza indirmeye çalıştığımız için lojistik regresyon
‫modelimizle devam edebiliriz.
‫Şimdi bu eleme sürecinden nasıl geçtiğimizi, hangi modelin bizim için en iyi olduğunu, hangisinin işe yaramadığını
‫anlamaya çalıştığımızı ve ardından en iyi performansı gösterene hafifçe baskı yaptığımızı görüyorsunuz.
‫Şu anda yaptığımız şey de bu.
‫Bu altı adımlı çerçevenin deneme aşamasındayız.
‫Farklı modeller deniyoruz.
‫Farklı hiper parametreler deniyoruz.
‫Şimdi burada lojistik regresyon modelimiz için daha iyi yüksek parametreler aradık.
‫Şimdi yapabileceğimiz şey, psişik kredi bölümünde gördüğümüz gibi, farklı parametre kombinasyonlarına rastgele
‫bakmak yerine hiper parametreyi kapsamlı bir şekilde arayan ızgara
‫arama CV'sini kullanmaktır Izgara Arama CV Ve bu ölçek için belgelere bakabilirsiniz.
‫Izgara aramayı öğrenin CV Izgara Arama CV, bir tahmin için belirli bir parametre değerleri üzerinde kapsamlı bir arama yapar.
‫Yani yapabileceğimiz şey bu.
‫Şimdi lojistik regresyon modelimizle, yüksek parametre ayarlaması için birkaç adım var.
‫Birincisi, işleri gerçekten daraltmak için elle rastgele arama CV üç ızgara aramasına gidebilirsiniz.
‫Şu anda izlediğimiz süreç de bu.
‫Yükseklik parametrelerinin elle ayarlanmasını ortadan kaldırdık.
‫Rastgele orman modelimizi tekrar eledik.
‫Bunları her zaman yeniden gözden geçirebiliriz.
‫Bu, rastgele arama özgeçmişi kullanılarak yapılan deneylerin bir parçasıdır çünkü.
‫Lojistik regresyon modelimiz, rastgele arama rastgele orman modelimizden daha iyi performans göstermektedir.
‫Şimdi lojistik regresyon modelimizle ızgara aramasını kullanacağız.
‫Yaptıklarımızı biraz gözden geçirelim.
‫Rastgele aramamızda lojistik regresyon ve rastgele ormanımızın her biri için farklı bir hiper parametre ızgarası
‫deneyip deneyemeyeceğinize bakın.
‫CV Yani bazı farklı parametreler deneyebilirseniz, belki yineleme sayısını artırabilirsiniz.
‫Yani bu sonuçları biraz zorlayabilirseniz.
‫Ancak şimdilik, bir sonraki videoda, grid aramayı kullanarak lojistik regresyon modelimizi ayarlamaya odaklanacağız.