‫Très bien, voyons comment nous pouvons ajuster les hyperparamètres de notre modèle de régression logistique en utilisant la sauvegarde de la recherche
‫sur la grille, la recherche sur la troisième grille, la sauvegarde, magnifique.
‫Et si on mettait une petite note ici.
‫Puisque notre modèle de régression logistique s'en souvient maintenant, c'est assez déroutant.
‫Je regarde toujours cela et pense que c'est un modèle de régression.
‫Il s'agit d'un modèle de classification, qui fournit les meilleurs scores à ce jour.
‫Nous allons essayer de les améliorer à nouveau en utilisant la recherche par grille S. V..
‫Donc, si vous souhaitez rechercher la documentation d'un téléviseur de recherche de grille, c'est dans le prêt Saikat, vous
‫pouvez simplement rechercher comme Getline Grid Search S. V. et vous verrez que c'est une recherche exhaustive des valeurs d'un
‫paramètre spécifié pour une estimation.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est simplement recréer un type de grille de paramètres différent, donc un type
‫de paramètres différent pour notre logistique.
‫Et encore une fois, si vous voulez trouver les différents Haberman, vous pouvez choisir parmi le modèle d'apprentissage
‫automatique dans notre cas, c'est la régression logistique.
‫Vous pouvez rechercher quelque chose comme ça.
‫Alors comment un tour ?
‫Un modèle d'apprentissage automatique de régression logistique en Python.
‫C'est là que nous avons trouvé des choses comme ce que nous allons créer ici.
‫Donc le renivellement du journal, nous l'avons déjà inventé ici, mais nous allons simplement le réduire.
‫Nous l'avons donc dans notre ligne de mire, la grille de la logorrhée.
‫Donc, nous sommes simplement mis dans exactement la même chose.
‫Donc disons égal dialogue ENPI, espace, moins quatre pour vingt, vingt spots différents.
‫En fait, nous pourrions juste pour le plaisir, vous savez, nous allons augmenter ce nombre à 30 car nous utilisons la recherche par
‫grille.
‫Pourquoi pas, pourquoi ne pas vivre à la limite, vous savez, créer différents espaces de paramètres que nous n'avons jamais
‫vus auparavant.
‫C'est ce que la vie explore.
‫Des choses que nous n'avons jamais essayées auparavant.
‫C'est là que tout le plaisir est.
‫Nous allons donc mettre en place une recherche hyper-paramètre de grille pour la régression logistique.
‫Nous allons GasLog Regg est égal à la recherche sur la grille c. v.
‫Il faut un peu de capital là-bas.
‫Peut-être que nous avons juste la saisie semi-automatique pour cela, c'est parce que nous sommes des ninjas du clavier ici.
‫Maintenant, la différence entre la recherche aléatoire et la recherche de grille TV est ce petit paramètre hyper ici dans la
‫recherche de grille TV.
‫Cela s'appelle juste Perram Grid.
‫Dans la recherche aléatoire TV, cela s'appelle Perama Distributions.
‫Alors on passera.
‫C'est notre nouvelle grille de plate-forme de grumes, qui a 30 intervalles entre moins quatre et quatre sur un espace de grumes parce que
‫nous vivons dangereusement ici et sauvons les cinq d'Eagle.
‫Et puis nous allons passer en revue ces équipes de l'APCLS juste pour sortir nos petites sorties de ce qui se passe.
‫Maintenant, vous remarquez qu'il n'y a pas d'entité ici, contrairement à la recherche aléatoire c. v, il y a un ETA parce que
‫la recherche de grille TV essaie chaque combinaison de paramètres ici et trouve la meilleure.
‫Alors je veux aller en forme.
‫Soit dit en passant, notre recherche de grille de régression logistique sur la plate-forme GasLog pour le gaz est destinée à la recherche de
‫grille.
‫Ajustez donc notre grille de modèle de recherche de paramètres, Winterville G. S. Log rig, dot fit, X train Y train, et puis
‫on rentre à la maison.
‫Cela va correspondre à cinq candidats car un total de 150 correspond à plus de 30 ensembles de paramètres
‫différents car nous avons défini C. V égal à cinq et c'est déjà fait car la régression logistique est belle
‫et rapide.
‫Vérifions les meilleurs paramètres possibles.
‫Go GasLog rig dot meilleur Bram's.
‫Merveilleux.
‫OK, donc nous devons voir la valeur de cela très longtemps, aucun sauveteur ne vit à proximité.
‫Eh bien, nous l'avons en quelque sorte deviné parce qu'il n'y a qu'une seule option là-bas.
‫Comment pouvons-nous évaluer cela?
‫Nous voulons donc évaluer la grille de recherche, le modèle de régression logistique.
‫Nous utilisons donc à nouveau notre ensemble de test.
‫Il suffit donc de consigner le score de point regg sur nos données de test lors du prochain test.
‫Pourquoi tester et voyons.
‫Quatre-vingt-huit virgule cinq, est-ce que nous nous sommes améliorés ?
‫Reviens ici.
‫Donc, si nous regardons notre plate-forme de recherche aléatoire de journaux, nous avons également quatre-vingt-huit virgule cinq.
‫Les autres décimales postérieures différentes.
‫Non, exactement la même chose.
‫Eh bien, cela ressemble à notre recherche aléatoire.
‫Maintenant, par la suite, je pense que notre modèle de régression logistique de base a obtenu le même score.
‫Par la suite, le modèle de régression logistique a très bien fonctionné.
‫C'est plutôt bien pour un modèle qui n'apparaît pas dans cette carte de classification.
‫Donc je ne peux pas apprendre.
‫Je pense que vous devez introduire la régression logistique ici, sinon les gens vont passer à
‫côté.
‫C'est donc quelque chose à garder à l'esprit.
‫C'est vrai, bien que vous trouviez ces cartes et ces aide-mémoire en ligne, cela aide toujours à faire vos propres recherches et pas seulement à
‫vous fier à cette poignée de choses qui se passent ici, car rappelez-vous, nous savons à
‫quel point l'apprentissage automatique est vaste regarde ça.
‫Il se passe juste beaucoup de choses ici.
‫Mais même à l'intérieur de ces petites bulles elles-mêmes, il y a encore plus à faire.
‫C'est donc que je ne saurais trop insister sur l'importance d'essayer vos propres recherches.
‫OK, maintenant nous avons réglé le modèle de régression logistique à l'aide de la recherche par grille.
‫Nous obtenons les mêmes résultats qu'auparavant, même en augmentant le nombre de paramètres différents sur lesquels notre
‫modèle de régression logistique recherchait.
‫Ce que nous allons faire maintenant, c'est probablement nous en tenir à ce modèle de régression logistique.
‫Nous pourrions passer un peu de temps sur ce type de réglage des paramètres, comme parcourir différentes
‫ressources ici, comme celle-ci ici, le réglage des paramètres.
‫Nous pourrons peut-être extraire un autre pour cent ou quelques pour cent de précision.
‫Mais pour l'instant, nous avons quelques demandes de notre patron.
‫Rappelez-vous, nous disait-elle plus tôt, nous devons examiner l'importance de la fonction de réglage des paramètres suivante
‫une fois cela.
‫OK, eh bien, nous avons fait un réglage hyper-paramétrique.
‫Nous avons compris que la régression logistique est probablement le modèle avec lequel nous allons nous en tenir.
‫Pour le moment.
‫Nous avons une matrice de confusion.
‫Nous avons effectué un peu de validation croisée via une recherche aléatoire et une recherche par grille c. v.
‫Nous avons besoin d'une classification du score F1 de rappel de précision pour l'aire de la courbe ROIC sous la courbe.
‫Mon Dieu.
‫Très bien.
‫Bien.
‫Faisons-le.
‫C'est donc vraiment ce que nous allons faire au cours des prochaines vidéos, c'est utiliser notre régression logistique de recherche
‫de grille, utiliser notre modèle de régression logistique avec son meilleur type de paramètres que nous avons trouvé en utilisant la recherche de grille
‫pour obtenir des éléments comme le code RC, le matrice de confusion, le rapport de classification, la précision,
‫le rappel, le score F1 et tous ces autres goodies de classification que vous devriez utiliser avec chaque
‫modèle de classification.
‫Alors peut-être que vous voulez essayer quelques paramètres différents avec la recherche par grille en recherchant quelque chose comme ça qui
‫peut être un peu ext, mais sinon nous passerons aux choses que notre patron nous demande pour nous assurer
‫que nous sommes rendre compte correctement de nos résultats et de nos modèles de classification.