‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi có lưới siêu tham số cho mô hình hồi quy logistic cũng như bộ phân loại rừng ngẫu nhiên
‫của chúng tôi.
‫Hãy điều chỉnh từng người trong số họ bằng cách sử dụng CV tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi chỉ cần lặp lại những gì chúng tôi vừa nói.
‫Đã thiết lập lưới thông số siêu cho mỗi mô hình của chúng tôi.
‫Hãy khuấy động họ bằng cách sử dụng CV tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi sẽ thay đổi điều đó thành markdown.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đầu tiên, chúng ta sẽ chuyển sang hồi quy logistic.
‫Hiện tại, mô hình hồi quy logistic của chúng tôi, nếu bạn cuộn lên trên, sẽ nhận được kết quả tốt nhất chỉ trên
‫một chuyến tàu và phân tách thử nghiệm.
‫Nhưng hãy xem liệu những kết quả đó có chuyển sang phần tách xác thực chéo hay không, đó là điều mà CV Tìm kiếm ngẫu
‫nhiên sẽ giúp chúng ta.
‫Vì vậy, trong quá trình hồi quy logistic, chúng tôi sẽ thiết lập một hạt giống ngẫu nhiên
‫để kết quả của chúng tôi có thể tái tạo, và sau đó chúng tôi sẽ thiết lập tìm kiếm siêu tham số ngẫu nhiên cho hồi quy logistic, vì vậy.
‫RS Đối với hồi quy nhật ký tìm kiếm ngẫu nhiên cho hồi quy logistic và đó là lưới hồi quy log này viết tắt của hồi quy
‫logistic.
‫Đó là viết tắt của những khu rừng ngẫu nhiên ở đây.
‫Chúng tôi sẽ đi tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Hồi quy CV Logistic.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đi phân phối tham số.
‫Bằng với lưới màu đỏ nhật ký của chúng tôi.
‫Và chúng tôi sẽ sử dụng xác thực chéo của năm, tương tự như những gì chúng tôi đã thấy ở đây.
‫Vì vậy, xác nhận chéo năm lần.
‫Bạn có thể sử dụng gấp 10 lần bạn có thể sử dụng gấp 20 lần.
‫Những gì bạn nên biết là con số này càng cao, nó sẽ càng mất nhiều thời gian.
‫Vì vậy, bởi vì nó phải xây dựng một mô hình cho mỗi và mọi tập hợp đơn lẻ.
‫Vì vậy, năm nói chung là một giá trị khá tốt để sử dụng.
‫Một lần nữa, bạn có thể muốn kiểm tra điều đó bằng thực nghiệm tùy thuộc vào kích thước dữ liệu của bạn.
‫Số itas bằng 20.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là một ETA có nghĩa là chúng tôi sẽ thử 20 cách kết hợp khác nhau, mà tôi nghĩ sẽ là từng kết hợp đơn
‫lẻ bởi vì chúng tôi chỉ có 20 giá trị khác nhau cho C ở đây.
‫Nhưng nó ổn.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ đi sau đó cho BOE bằng true, điều đó chỉ có nghĩa là nó sẽ tạo ra một vài thứ cho
‫chúng ta.
‫Bây giờ, chúng ta có thể phù hợp với mô hình tìm kiếm siêu tham số ngẫu nhiên cho hồi quy logistic.
‫Vì vậy, những gì điều này sẽ làm là gọi TV tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Nó sẽ xác thực chéo một mô hình hồi quy logistic năm lần cho 20 lần lặp.
‫Vì vậy, chúng ta nên có khoảng 100 ví dụ, hoặc hơn 100 bài kiểm tra khác nhau.
‫Năm lần 20 là 100.
‫Chúng tôi sẽ phù hợp với điều này trên dữ liệu đào tạo.
‫Tuyệt vời.
‫Ôi không.
‫Tùy chọn phân phối súng.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Lắp năm mô hình cho mỗi người trong số 20 ứng cử viên với tổng số 100.
‫Fitz Wow.
‫Và thế là xong, bạn thấy đấy.
‫Ồ, nó được phóng to ở đây, vì vậy bạn thực sự không thể.
‫Hãy xem nó sẽ cho chúng ta biết các tham số mà nó được sử dụng và xem ở đây, chúng ta có thể thấy các phân phối tham số.
‫C là tất cả các giá trị khác nhau ở đây bộ giải là tuyến tính lib.
‫Hãy phóng to lại vì nó dễ nhìn.
‫Bây giờ chúng ta có thể kiểm tra các thông số tốt nhất bằng cách sử dụng thông số bess của giàn khoan RC.
‫Salva có dán nhãn không?
‫Vâng, điều đó có ý nghĩa.
‫Và giá trị C là 0. 233124.
‫Và vì vậy bây giờ chúng ta hãy đánh giá điểm số chấm của giàn ghi nhật ký trên dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi.
‫88. 5.
‫Sự chính xác.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi quay trở lại đây, chúng tôi đã đánh bại kết quả ban đầu của chúng tôi?
‫88. 5?
‫Hừ!
‫Không, chúng tôi đã bằng nó.
‫Mô hình hồi quy logistic đó phải khá tốt vì chúng tôi chỉ điều chỉnh các tham
‫số siêu.
‫Bạn có thể tìm kiếm nhiều giá trị khác nhau hơn mà chúng tôi có thể tìm kiếm, nhưng chúng tôi sẽ để điều đó ở đây trong
‫lúc này.
‫Chúng ta sẽ xem việc tạo ra bộ phân loại rừng ngẫu nhiên sẽ như thế nào.
‫Vì vậy, chúng tôi đang đưa ra một bình luận nhỏ ở đây.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã chuyển sang hồi quy logistic.
‫Hãy làm tương tự với bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Knock xuống.
‫Tuyệt vời.
‫Và chúng tôi sẽ làm điều tương tự một lần nữa.
‫Thiết lập hạt giống ngẫu nhiên.
‫Bây giờ, chúng tôi có thể sao chép mã từ đây và chỉ cần thay đổi các biến, nhưng chúng tôi có thói
‫quen viết nó ra, bạn biết đấy, hạt giống ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi sẽ đặt con số đó thành 40 cho con số yêu thích của chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy thiết lập kiểu tìm kiếm tham số ngẫu nhiên cho bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Tuyệt vời.
‫Và chúng ta sẽ đi RS RF tương đương với tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV Tuyệt vời.
‫Chúng tôi sẽ đưa vào bộ phân loại rừng ngẫu nhiên của mình và sau đó chúng tôi sẽ chuyển thông số của nó.
‫Chúng tôi sẽ chỉ sử dụng hoàn tất thứ tự tab.
‫Vì vậy, chúng tôi không mắc lỗi chính tả ở đây.
‫Dan, bạn sẽ tiếp tục như chúng tôi đã làm trước đây, vì vậy chúng tôi sẽ chuyển nó qua lưới RF, đó là
‫lưới rừng ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, lưới thông số siêu của chúng tôi ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ xuống đây.
‫Cái gì tiếp theo?
‫Tiết kiệm.
‫Chúng tôi sẽ đặt nó thành năm.
‫Vì vậy, năm lần.
‫Xác thực chéo.
‫Số lần lặp lại sẽ là 20 lần nữa.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thử 20 cách kết hợp khác nhau của các thông số siêu này.
‫Bây giờ, nếu chúng ta cộng tất cả những thứ này lại, thì đây là 50 lần bốn, 200 lần hai và.
‫Hoặc thực sự là có.
‫Lần không gian giữa đây.
‫Vì vậy, điều này sẽ được nhiều hơn nữa.
‫Hãy để nó ở đó.
‫Sẽ có rất nhiều sự kết hợp khác nhau, nhưng chúng tôi sẽ chỉ thử 20 trong số chúng.
‫Vì vậy, hãy thử ngẫu nhiên 20 trong số chúng.
‫Vì vậy, verbose bằng true.
‫Sau đó, chúng tôi thực hiện loại ngẫu nhiên của mô hình tìm kiếm tham số cho bộ phân loại rừng ngẫu nhiên một, hai, bốn và chúng tôi đã có RS ref
‫là viết tắt của cụm từ tìm kiếm ngẫu nhiên phù hợp với rừng ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi sẽ làm điều đó trên dữ liệu đào tạo.
‫Tại sao phải đào tạo?
‫Tuyệt vời.
‫Chuyện gì đã xảy ra ở đây.
‫Chúng tôi lại có gì đó sai.
‫Các mẫu được tạo thông số không hợp lệ dẫn đến lỗi đánh máy.
‫Các mẫu cổ điển có nghĩa là được đặt.
‫Tôi hy vọng bạn nhận thấy rằng khi tôi vượt qua thì không sao nếu bạn không làm vậy vì tôi cũng không nhận thấy
‫điều đó.
‫Bây giờ chúng ta sẽ chạy cái này.
‫Vì vậy, điều này sẽ hoạt động.
‫Điều này thực sự có thể mất một chút thời gian.
‫Hy vọng là không.
‫Nếu có, tôi sẽ tạm dừng video và chúng tôi sẽ quay lại khi hoàn tất.
‫Chà, chúng tôi vừa hoàn thành, vì vậy điều đó mất khoảng một phút trên máy tính của tôi.
‫Nó cũng sẽ phụ thuộc vào tốc độ xử lý của máy tính của bạn nhanh như thế nào, tốc độ nó trải qua loại quá trình
‫này như thế nào.
‫Nó phải xây dựng 100 mô hình khác nhau.
‫Vì vậy, chúng ta hãy kiểm tra nó ra.
‫Bây giờ nó đã hoàn thành, làm thế nào chúng ta có thể tìm thấy các thông số tốt nhất của mô hình tìm kiếm ngẫu nhiên rừng ngẫu nhiên của chúng ta?
‫Bạn có thể đã biết điều này bởi vì bạn vừa làm điều đó với hồi quy logistic.
‫Không sao nếu bạn không tìm thấy các thông số tốt nhất.
‫Điều này cần một chút thực hành.
‫Tìm các thông số cao tốt nhất.
‫Tôi sẽ cho bạn một chút thời gian để suy nghĩ về nó.
‫Đó là một thuộc tính.
‫Đó là một thuộc tính của cái này ở đây.
‫Được rồi, chúng ta hãy tìm ra nó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ gọi thuộc tính params tốt nhất.
‫Và vì vậy điều này sẽ cho chúng ta thấy các thông số tốt nhất của chúng ta.
‫Vì vậy, số ước tính là kết quả tốt nhất là 210.
‫Sự phân chia mẫu trung bình tốt nhất dành cho các mẫu tối thiểu tốt nhất.
‫Lá là 19 và mức chết tối đa tốt nhất là ba.
‫Hãy nhớ rằng, đó chỉ là 20 mô hình khác nhau.
‫Vậy 20 ứng cử viên.
‫Chúng tôi có thể tăng con số này lên 100 hoặc lâu hơn một chút.
‫Nhưng trong trường hợp của chúng tôi, 20 là đủ.
‫Chúng tôi đang tập trung vào nguyên tắc ở đây.
‫Chúng tôi có thể truy cập lại điều này trong giây lát để thử và cải thiện kết quả của mình.
‫Nhưng những gì chúng tôi đang cố gắng làm ở đây chỉ là giảm thiểu thời gian giữa các thử nghiệm.
‫Vì vậy, hãy tìm hiểu cách tìm kiếm ngẫu nhiên, mô hình rừng ngẫu nhiên của chúng tôi đã diễn ra như thế nào.
‫Vì vậy, hãy đánh giá tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Rừng ngẫu nhiên.
‫Mô hình phân loại bây giờ.
‫RS SRF Điểm.
‫Thử nghiệm X.
‫Y thử nghiệm.
‫Nó sẽ làm như thế nào?
‫86. 88.
‫Hừ!
‫Hãy quay lại đây.
‫Nó hoạt động như thế nào so với điểm số ban đầu của chúng tôi?
‫Ồ, chúng tôi có một chút cải tiến.
‫Đúng.
‫Đây là mô hình rừng ngẫu nhiên ban đầu của chúng tôi, 83. 6 chính xác, bởi vì nhớ một vài lần ở 100.
‫Nhưng mặc dù chúng tôi đã tăng lên một chút, chúng tôi đã tăng một vài điểm phần trăm lên 86. số 8.
‫Chúng ta có thể kiểm tra bản gốc ở đây.
‫Điểm mô hình.
‫Mô hình hồi quy logistic của chúng tôi vẫn là mặc định của chúng tôi.
‫Một vẫn tốt hơn rừng ngẫu nhiên và rừng ngẫu nhiên được điều chỉnh.
‫Tất nhiên, bây giờ chúng tôi có thể thử một tìm kiếm khác, các kết hợp thông số cao khác
‫nhau để thử và đẩy mô hình rừng ngẫu nhiên của chúng tôi đi xa hơn.
‫Nhưng những gì chúng tôi có thể làm là vì chúng tôi đang cố gắng giảm thiểu thời gian giữa các thử nghiệm, chúng tôi có thể tiếp
‫tục với mô hình hồi quy logistic của mình.
‫Vì vậy, bây giờ bạn thấy chúng ta đang trải qua quá trình loại bỏ này như thế nào, cố gắng tìm ra mô hình nào
‫phù hợp nhất với chúng tôi, mô hình nào không hoạt động, và sau đó chỉ ghi dấu ấn một chút vào mô hình hoạt động tốt
‫nhất.
‫Đó là những gì chúng tôi đang làm, đó là những gì chúng tôi đang có cho đến bây giờ.
‫Chúng tôi đang làm rất tốt và thực sự đang trong giai đoạn thử nghiệm của khung sáu bước này.
‫Chúng tôi đang thử các mô hình khác nhau.
‫Chúng tôi đang thử các thông số siêu khác nhau.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã tìm kiếm các tham số cao hơn tốt hơn cho mô hình hồi quy logistic của chúng tôi tại đây.
‫Sử dụng tìm kiếm ngẫu nhiên những gì chúng ta có thể làm bây giờ là sử dụng CV tìm kiếm theo lưới, tìm kiếm toàn diện thông qua siêu tham số
‫thay vì tìm kiếm ngẫu nhiên các kết hợp khác nhau của các tham số, như chúng ta
‫đã thấy trong phần cho vay ngoại cảm CV Tìm kiếm theo lưới Và bạn có thể tra cứu tài liệu cho thang đo này.
‫Tìm hiểu tìm kiếm theo lưới CV Tìm kiếm theo lưới CV tìm kiếm toàn diện trên một giá trị tham số được chỉ định cho một ước
‫tính.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi có thể làm.
‫Bây giờ với mô hình hồi quy logistic của chúng tôi, có một vài bước để điều chỉnh thông số cao.
‫Một, bạn có thể thực hiện bằng tay tìm kiếm ngẫu nhiên tìm kiếm lưới CV ba để thực sự thu hẹp mọi thứ.
‫Đó là những gì chúng tôi đang thực hiện theo quy trình bây giờ.
‫Chúng tôi đã loại bỏ có thể bằng cách điều chỉnh các thông số chiều cao bằng tay.
‫Chúng tôi đã loại bỏ mô hình rừng ngẫu nhiên của mình một lần nữa.
‫Chúng tôi luôn có thể thăm lại những thứ này.
‫Đây là một phần của thử nghiệm sử dụng CV tìm kiếm ngẫu nhiên vì.
‫Mô hình hồi quy logistic của chúng tôi đang hoạt động tốt hơn mô hình rừng ngẫu nhiên tìm kiếm ngẫu nhiên của chúng tôi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi sẽ sử dụng tìm kiếm lưới với mô hình hồi quy logistic của chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy xem lại một chút về những gì chúng tôi đã làm.
‫Xem liệu bạn có thể thử một lưới siêu tham số khác nhau cho từng hồi quy logistic và rừng ngẫu nhiên của chúng tôi trong
‫tìm kiếm ngẫu nhiên của chúng tôi hay không.
‫CV Vì vậy, nếu bạn có thể thử một số tham số khác nhau, có thể bạn sẽ tăng số lần lặp.
‫Vì vậy, nếu bạn có thể đẩy những kết quả đó lên một chút.
‫Nhưng hiện tại, trong video tiếp theo, chúng ta sẽ tập trung vào việc điều chỉnh mô hình hồi quy logistic của mình bằng cách sử dụng tìm
‫kiếm lưới.