‫In Ordnung, sehen wir uns an, wie wir die Hyperparameter unseres logistischen Regressionsmodells mit Grid Search
‫Saving, Third Grid Search, Saving, Beautiful abstimmen können.
‫Und wenn wir hier eine kleine Anmerkung machen.
‫Da sich unser logistisches Regressionsmodell jetzt daran erinnert, ist es ziemlich verwirrend.
‫Ich schaue mir das immer noch an und denke, es ist ein Regressionsmodell.
‫Dies ist ein Klassifizierungsmodell, das die bisher besten Ergebnisse liefert.
‫Wir werden versuchen, sie mit der Rastersuche S erneut zu verbessern. V..
‫Wenn Sie also die Dokumentation eines Grid Search-TVs nachschlagen möchten, ist es in Saikat-Darlehen, Sie können einfach
‫wie Getline Grid Search S suchen. V. und Sie werden sehen, dass es eine umfassende Suche nach einem
‫bestimmten Parameterwert für eine Schätzung ist.
‫Was wir also tun könnten, ist einfach eine andere Art von Parameterraster neu zu erstellen, also andere Arten
‫von Parametern für unsere Logistik.
‫Und wieder, wenn Sie die verschiedenen Kurzwarenhändler finden möchten, können Sie aus einem maschinellen Lernmodell in
‫unserem Fall die logistische Regression wählen.
‫Du könntest so etwas suchen.
‫Also, wie eine Wendung?
‫Ein logistisches Regressionsmodell für maschinelles Lernen in Python.
‫Dort haben wir Dinge gefunden, wie das, was wir hier schaffen werden.
‫Also Log-Upgrade, wir haben das hier schon einmal gemacht, aber wir werden es einfach runterbringen.
‫Wir haben es also im Blickfeld, Logorrhö-Gitter.
‫Wir werden also im Grunde genommen in genau das gleiche hineingesteckt.
‫Sagen wir also gleich ENPI Dialog, Leerzeichen, minus vier für zwanzig, zwanzig verschiedene Punkte.
‫Eigentlich könnten wir nur zum Spaß, wissen Sie, wir werden dies auf 30 erhöhen, weil wir die Rastersuche
‫verwenden.
‫Warum nicht, warum nicht am Rande leben, wissen Sie, verschiedene Parameterräume schaffen, die wir vorher noch nicht gesehen
‫haben.
‫Das ist es, was das Leben erforscht.
‫Dinge, die wir noch nicht probiert haben.
‫Das ist, wo der ganze Spaß ist.
‫Wir werden also eine Raster-Hyperparameter-Suche für die logistische Regression einrichten.
‫Wir gehen GasLog Regg gleich Netzsuche c. V.
‫Das braucht da ein bisschen Kapital.
‫Vielleicht haben wir nur die automatische Vervollständigung dafür, weil wir hier Tastatur-Ninjas sind.
‫Der Unterschied zwischen randomisierter Suche und Rastersuche-TV ist dieser kleine Hyperparameter hier
‫in Rastersuch-TV.
‫Es heißt nur Perram Grid.
‫Im randomisierten Suchfernsehen heißt es Perama-Verteilungen.
‫Dann werden wir vorbeikommen.
‫Es ist unser neues Log-Rig-Gitter, das 30 Intervalle zwischen minus 4 und 4 auf einem Blockfeld hat, weil wir
‫hier gefährlich leben und Eagles' fünf retten.
‫Und dann werden wir diese APCLS-Crew durchgehen, nur um unsere kleinen Ausgaben von dem zu veröffentlichen, was passiert.
‫Sie bemerken nun, dass es hier keine Entität gibt, anders als bei der randomisierten Suche c. v, es gibt eine ETA, weil
‫Gittersuche-TV hier jede einzelne Kombination von Parametern ausprobiert und den besten findet.
‫Also möchte ich fit werden.
‫Wir haben uns das übrigens gespeichert, unsere logistische Regressionsnetzsuche zu GasLog rig für Gas ist für die Netzsuche.
‫Passen Sie also unser Raster des Parametersuchmodells Winterville G an. S. Log-Rig, Dot-Fit, X-Zug Y-Zug, und dann gehen
‫wir nach Hause.
‫Dies wird zu fünf Kandidaten passen, da insgesamt 150 über 30 verschiedene Parametersätze passen,
‫weil wir C gesetzt haben. V gleich fünf und schon ist es fertig, denn die logistische Regression ist schön
‫und schnell.
‫Lassen Sie uns die bestmöglichen Parameter überprüfen.
‫Go GasLog rig dot am besten Bram's.
‫Wunderbar.
‫OK, also müssen wir den Wert dieser wirklich langen Zeit sehen, keine Berger leben in der Nähe.
‫Nun, das haben wir irgendwie vermutet, weil es dort nur eine Option gibt.
‫Wie können wir das bewerten?
‫Wir wollen also das logistische Regressionsmodell der Gittersuche evaluieren.
‫Also verwenden wir wieder unser Testset.
‫Loggen Sie also einfach den Regg-Dot-Score in unseren Testdaten beim nächsten Test ein.
‫Warum testen und mal sehen.
‫Achtundachtzig Punkt fünf, sind wir besser geworden?
‫Komm wieder herauf.
‫Wenn wir uns also unser randomisiertes Suchprotokoll-Rig ansehen, erhalten wir auch achtundachtzig Komma fünf.
‫Die anderen späteren Dezimalstellen anders.
‫Nein, genau gleich.
‫Nun, es sieht aus wie unsere randomisierte Suche.
‫In der Folge glaube ich, dass unser grundlegendes logistisches Regressionsmodell dieselbe Punktzahl erreicht hat.
‫In der Folge hat sich das logistische Regressionsmodell sehr gut bewährt.
‫Das ist ziemlich gut für ein Modell, das nicht in dieser Klassifizierungskarte auftaucht.
‫Also kann ich nicht lernen.
‫Ich denke, ihr müsst hier logistische Regression einsetzen, weil sonst die Leute sie
‫verpassen.
‫Das ist also etwas zu beachten.
‫Richtig, obwohl Sie diese Karten und diese Spickzettel online finden, hilft es immer noch, Ihre eigenen Nachforschungen anzustellen und sich nicht nur auf diese Handvoll
‫Dinge zu verlassen, die hier vor sich gehen, denn denken Sie daran, wir wissen, wie breit
‫gefächert maschinelles Lernen ist Schau dir das an.
‫Hier ist einfach viel los.
‫Aber selbst in diesen kleinen Blasen selbst kann noch mehr getan werden.
‫Ich kann also nicht genug betonen, wie wichtig es ist, Ihre eigene Forschung zu versuchen.
‫OK, jetzt haben wir das logistische Regressionsmodell mit der Gittersuche ausgeschaltet.
‫Wir erhalten dieselben Ergebnisse wie zuvor, auch wenn die Anzahl der verschiedenen Parameter erhöht wird, die
‫unser logistisches Regressionsmodell durchsucht hat.
‫Was wir jetzt tun werden, ist wahrscheinlich bei diesem logistischen Regressionsmodell zu bleiben.
‫Wir könnten eine Weile mit dieser Art von Parameter-Tuning verbringen, indem wir beispielsweise verschiedene
‫Ressourcen hier durchgehen, wie diese hier, Parameter-Tuning.
‫Wir können vielleicht noch ein oder ein paar Prozent Genauigkeit herausholen.
‫Aber im Moment haben wir ein paar Anfragen von unserem Chef.
‫Denken Sie daran, sie sagte uns vorhin, dass wir uns die folgende Bedeutung der Parameter-Tuning-Funktion
‫einmal ansehen müssen.
‫OK, wir haben Hyperparameter-Tuning durchgeführt.
‫Wir haben herausgefunden, dass die logistische Regression wahrscheinlich das Modell ist, an dem wir festhalten werden.
‫Zur Zeit.
‫Wir haben eine Verwirrungsmatrix.
‫Wir haben ein wenig Kreuzvalidierung durch randomisierte Suche und Rastersuche durchgeführt c. V.
‫Wir benötigen eine Präzisionserinnerungs-F1-Score-Klassifizierung für den ROIC-Kurvenbereich unter der Kurve.
‫Meine Güte.
‫Gut.
‫Brunnen.
‫Lass es uns tun.
‫In den nächsten Videos werden wir also wirklich unsere logistische Regression für die Gittersuche
‫verwenden, unser logistisches Regressionsmodell mit seinen besten Parametern verwenden, die wir bei der Gittersuche gefunden haben, um
‫Dinge wie den RC-Code, die Verwirrungsmatrix, den Klassifikationsbericht, die Präzision, den Rückruf,
‫den F1-Wert und all die anderen Klassifikations-Goodies, die Sie mit jedem Klassifikationsmodell
‫verwenden sollten.
‫Vielleicht möchten Sie also ein paar verschiedene Parameter mit der Rastersuche ausprobieren, indem Sie nach etwas wie diesem suchen, das
‫ein wenig erweitert sein kann, aber ansonsten gehen wir zu den Dingen über, die unser Chef von uns
‫verlangt, um sicherzustellen, dass wir es sind unsere Ergebnisse und unsere Klassifizierungsmodelle korrekt zu melden.