‫Goed, laten we eens kijken hoe we de hyperparameters van ons logistische regressiemodel kunnen afstemmen met
‫behulp van rasterzoekopdracht opslaan, derde raster zoeken, opslaan, mooi.
‫En als we hier een klein briefje plaatsen.
‫Omdat ons logistische regressiemodel zich nu herinnert, is het nogal verwarrend.
‫Ik kijk hier nog steeds naar en denk dat het een regressiemodel is.
‫Dit is een classificatiemodel, geeft de beste scores tot nu toe.
‫We zullen proberen ze opnieuw te verbeteren met behulp van rasterzoekopdracht S. v..
‫Dus als je de documentatie van een rasterzoek-tv wilt opzoeken, het is in Saikat-lening, je kunt gewoon
‫zoeken zoals Getline Grid Search S. V. en je zult zien dat het een uitputtende zoektocht is naar
‫een gespecificeerde parameterwaarde voor een schatting.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is gewoon een ander type parameterraster maken, dus een ander
‫type parameters voor onze logistiek.
‫En nogmaals, als je de verschillende haberman's wilt vinden, kun je kiezen uit een machine
‫learning-model, in ons geval logistische regressie.
‫Je zou zoiets kunnen opzoeken.
‫Dus hoe een beurt?
‫Een machine learning-model voor logistische regressie in Python.
‫Daar hebben we dingen gevonden zoals wat we hier gaan maken.
‫Dus log regrade, we hebben dit hier eerder verzonnen, maar we gaan het gewoon naar beneden halen.
‫Dus we hebben het in onze gezichtslijn, logorrhea-raster.
‫Dus we zijn eigenlijk gewoon in precies hetzelfde gestopt.
‫Dus zeg is gelijk aan ENPI-dialoog, spatie, min vier voor twintig, twintig verschillende plekken.
‫Eigenlijk kunnen we voor de lol, weet je, dit verhogen tot 30 omdat we raster zoeken gebruiken.
‫Waarom niet, waarom niet aan de rand leven, je weet wel, verschillende parameterruimten creëren die we nog niet eerder hebben
‫gezien.
‫Dat is wat het leven aan het onderzoeken is.
‫Dingen die we nog niet eerder hebben geprobeerd.
‫Dat is waar al het plezier is.
‫Dus we gaan grid hyper parameter search opzetten voor logistische regressie.
‫We gaan GasLog Regg is gelijk aan raster zoeken c. v.
‫Daar is een beetje kapitaal voor nodig.
‫Misschien hebben we hiervoor autocomplete, omdat we hier toetsenbordninja's zijn.
‫Het verschil tussen gerandomiseerd zoeken en rasterzoek-tv is deze kleine hyperparameter hier
‫in rasterzoek-tv.
‫Het heet gewoon Perram Grid.
‫In gerandomiseerde zoek-tv heet het Perama-distributies.
‫Dus dan passen we.
‫Het is ons nieuwe rig-raster, dat 30 intervallen heeft tussen min vier en vier op een log-ruimte omdat we
‫hier gevaarlijk leven en Eagles' vijf redden.
‫En dan gaan we die APCLS-ploeg doornemen om onze kleine output van wat er gebeurt naar buiten te brengen.
‫Nu merk je dat er hier geen entiteit is, in tegenstelling tot willekeurig zoeken c. v, er is een ETA omdat
‫tv met rasterzoekopdrachten elke combinatie van parameters hier probeert en de beste vindt.
‫Dus ik wil gaan passen.
‫We hebben dit trouwens bewaard, onze logistische regressie-zoekopdracht naar GasLog-installatie voor gas is voor zoeken in het net.
‫Dus pas in ons raster van parameterzoekmodel, Winterville G. S. log rig, dot fit, X trein Y trein, en dan
‫gaan we naar huis rennen.
‫Dit past bij vijf kandidaten omdat in totaal 150 past bij meer dan 30 verschillende sets
‫parameters omdat we C hebben ingesteld. V gelijk aan vijf en het is al gedaan omdat de logistische regressie lekker
‫snel is.
‫Laten we de best mogelijke parameters controleren.
‫Go GasLog rig dot best Bram's.
‫Prachtig.
‫Oké, dus we moeten de waarde ervan zien, heel lang, er leven geen bergers in de buurt.
‫Nou, we vermoedden dat, omdat er maar één optie is.
‫Hoe kunnen we dit evalueren?
‫Dus we willen het raster zoeken, logistische regressiemodel evalueren.
‫Dus gebruiken we onze testset opnieuw.
‫Dus log gewoon de regg dot-score op onze testgegevens volgende test.
‫Waarom testen en eens kijken.
‫Achtentachtig punt vijf, zijn we beter geworden?
‫Kom hier terug.
‫Dus als we naar ons gerandomiseerde zoeklogboek kijken, hebben we ook achtentachtig komma vijf.
‫De andere latere decimalen zijn anders.
‫Nee, op precies hetzelfde.
‫Nou, het lijkt op onze gerandomiseerde zoekopdracht.
‫Nu, vervolgens, denk ik dat ons baseline logistische regressiemodel dezelfde score kreeg.
‫Vervolgens heeft het logistische regressiemodel het erg goed gedaan.
‫Dat is best goed voor een model dat niet op deze classificatiekaart voorkomt.
‫Dus ik kan het niet leren.
‫Ik denk dat jullie hier logistische regressie in moeten zetten, want anders lopen mensen het
‫mis.
‫Dus dat is iets om in gedachten te houden.
‫Juist, is dat hoewel je deze kaarten en deze spiekbriefjes online vindt, het nog steeds helpt om je eigen onderzoek te doen en
‫niet alleen te vertrouwen op dit handjevol dingen dat hier gaande is, want onthoud, we
‫weten hoe breed machine learning is, kijk hiernaar.
‫Er gebeurt hier gewoon veel.
‫Maar zelfs binnen deze kleine bubbels zelf, is er nog meer dat kan worden gedaan.
‫Dus dat is, ik kan niet genoeg benadrukken hoe belangrijk het is om je eigen onderzoek uit te proberen.
‫OK, dus nu hebben we het logistische regressiemodel aangepast met behulp van rasterzoekopdrachten.
‫We krijgen dezelfde resultaten als voorheen, zelfs met het vergroten van het aantal verschillende parameters
‫dat ons logistische regressiemodel doorzocht.
‫Wat we nu gaan doen is waarschijnlijk vasthouden aan dit logistische regressiemodel.
‫We zouden wat tijd kunnen besteden aan dit type parameterafstemming, zoals het doornemen van
‫verschillende bronnen hier, zoals deze hier, parameterafstemming.
‫We kunnen er misschien nog een procent of een paar procent nauwkeurigheid uit halen.
‫Maar voor nu hebben we een paar verzoeken van onze baas.
‫Onthoud dat ze ons eerder vertelde dat we eens moeten kijken naar het belang van
‫de volgende parameterafstemmingsfunctie.
‫Oké, we hebben hyperparameterafstemming gedaan.
‫We zijn erachter gekomen dat logistische regressie waarschijnlijk het model is waar we ons aan zullen houden.
‫Voor nu.
‫We hebben een verwarringsmatrix.
‫We hebben een beetje kruisvalidatie gedaan door middel van willekeurig zoeken en raster zoeken c. v.
‫We hebben een nauwkeurige F1-scoreclassificatie nodig voor het ROIC-curvegebied onder de curve.
‫Mijn God.
‫Oke.
‫We zullen.
‫Laten we het doen.
‫Dus dat is echt wat we gaan doen in de komende paar video's is onze logistische
‫zoekregressie voor rasters gebruiken, ons logistische regressiemodel gebruiken met het beste type parameters dat we hebben gevonden met raster
‫zoeken om dingen als de RC-code te krijgen, de verwarringsmatrix, het classificatierapport, de precisie, de
‫recall, de F1-score en al die andere classificatie-goodies die je bij elk classificatiemodel zou
‫moeten gebruiken.
‫Dus misschien wil je een paar verschillende parameters proberen met raster zoeken door iets als dit te zoeken dat een
‫beetje ext kan zijn, maar anders gaan we verder met de dingen die onze baas van ons vraagt
‫om ervoor te zorgen dat we het correct rapporteren van onze resultaten en onze classificatiemodellen.