‫Baiklah, mari kita lihat bagaimana kita dapat menyetel parameter hiper dari model regresi logistik kita menggunakan
‫penghematan pencarian grid, pencarian grid ketiga, penyimpanan, cantik.
‫Dan jika kita menaruh sedikit catatan di sini.
‫Karena model regresi logistik kami sekarang ingat, ini cukup membingungkan.
‫Saya masih melihat ini dan berpikir ini adalah model regresi.
‫Ini adalah model klasifikasi, memberikan skor terbaik sejauh ini.
‫Kami akan mencoba dan memperbaikinya lagi menggunakan pencarian grid S. V..
‫Jadi jika Anda ingin mencari dokumentasi TV pencarian grid, itu dalam pinjaman Saikat, Anda bisa
‫mencari seperti Getline Grid Search S. V dan Anda akan melihat penelusuran menyeluruh dari nilai parameter
‫yang ditentukan untuk perkiraan.
‫Jadi yang mungkin kami lakukan hanyalah membuat ulang jenis grid parameter yang berbeda, jenis parameter yang
‫berbeda untuk logistik kami.
‫Dan lagi, jika Anda ingin menemukan haberman yang berbeda, Anda dapat memilih dari model pembelajaran mesin
‫dalam kasus kami adalah regresi logistik.
‫Anda bisa mencari sesuatu seperti ini.
‫Jadi bagaimana giliran?
‫Model pembelajaran mesin regresi logistik dengan Python.
‫Di situlah kami menemukan hal-hal seperti apa yang akan kami buat di sini.
‫Jadi regrade log, kami telah membuat ini di sini sebelumnya, tapi kami hanya akan menurunkannya.
‫Jadi kita sudah melihatnya, grid logorrhea.
‫Jadi kita pada dasarnya dimasukkan ke dalam hal yang sama persis.
‫Jadi katakan sama dengan dialog ENPI, spasi, negatif empat untuk dua puluh, dua puluh titik berbeda.
‫Sebenarnya kami mungkin hanya untuk bersenang-senang, Anda tahu, kami akan meningkatkan ini menjadi 30 karena kami menggunakan pencarian
‫grid.
‫Mengapa tidak, mengapa tidak hidup di tepi, Anda tahu, membuat ruang parameter berbeda yang belum pernah kita lihat
‫sebelumnya.
‫Itulah yang sedang dijelajahi oleh kehidupan.
‫Hal-hal yang belum pernah kami coba sebelumnya.
‫Di situlah semua kesenangan berada.
‫Jadi kita akan mengatur pencarian parameter hyper grid untuk regresi logistik.
‫Kami akan pergi GasLog Regg sama dengan pencarian grid c. v.
‫Itu membutuhkan sedikit modal di sana.
‫Mungkin kami hanya memiliki pelengkapan otomatis untuk ini karena kami adalah ninja keyboard di sini.
‫Sekarang, perbedaan antara pencarian acak dan TV pencarian grid adalah parameter hiper kecil ini di TV
‫pencarian grid.
‫Itu hanya disebut Perram Grid.
‫Di TV pencarian acak, itu disebut Perama Distributions.
‫Jadi kita akan lulus.
‫Ini adalah kisi-kisi log rig baru kami, yang memiliki 30 interval antara negatif empat dan empat pada ruang kayu karena kami
‫hidup berbahaya di sini dan menyelamatkan lima Eagles.
‫Dan kemudian kita akan pergi ke kru APCLS itu hanya untuk mengeluarkan hasil kecil kita dari apa yang terjadi.
‫Sekarang, Anda melihat tidak ada entitas di sini, tidak seperti dalam pencarian acak c. v, ada ETA karena TV pencarian
‫grid mencoba setiap kombinasi parameter di sini dan menemukan yang terbaik.
‫Jadi saya ingin fit.
‫Kami telah menyimpan ini, omong-omong, pencarian grid regresi logistik kami ke rig GasLog untuk gas adalah untuk pencarian
‫grid.
‫Jadi sesuaikan grid model pencarian parameter kami, Winterville G. S. log rig, dot fit, kereta X kereta Y,
‫lalu kita pulang lari.
‫Ini akan cocok dengan lima kandidat karena total 150 cocok dengan lebih dari 30 set parameter yang
‫berbeda karena kami telah menetapkan C. V sama dengan lima dan sudah selesai karena regresi logistiknya bagus
‫dan cepat.
‫Mari kita periksa parameter terbaik.
‫Pergi rig GasLog dot Bram terbaik.
‫Hebat.
‫OK, jadi kita harus melihat nilai yang sangat lama, tidak ada sisa hidup di dekat.
‫Yah, kami agak menebaknya karena hanya ada satu pilihan di sana.
‫Bagaimana kita bisa mengevaluasi ini?
‫Jadi kami ingin mengevaluasi pencarian grid, model regresi logistik.
‫Jadi kami menggunakan set pengujian kami lagi.
‫Jadi cukup catat skor regg dot pada data pengujian kami pengujian berikutnya.
‫Mengapa menguji dan mari kita lihat.
‫Delapan puluh delapan koma lima, apakah kita menjadi lebih baik?
‫Kembali ke sini.
‫Jadi jika kita melihat rig pencarian acak kami, kami mendapat delapan puluh delapan koma lima juga.
‫Desimal lainnya kemudian berbeda.
‫Tidak, pada saat yang sama.
‫Yah, sepertinya pencarian acak kami.
‫Sekarang, selanjutnya, saya pikir model regresi logistik dasar kami mendapatkan skor yang sama.
‫Selanjutnya, model regresi logistik telah dilakukan dengan sangat baik.
‫Itu cukup bagus untuk model yang tidak muncul di peta klasifikasi ini.
‫Jadi saya tidak bisa belajar.
‫Saya pikir kalian perlu menempatkan regresi logistik di sini karena jika tidak, orang akan kehilangan
‫itu.
‫Jadi itu sesuatu yang perlu diingat.
‫Benar, apakah meskipun Anda menemukan peta ini dan lembar contekan ini secara online, itu tetap membantu untuk melakukan penelitian Anda sendiri
‫dan tidak hanya mengandalkan beberapa hal yang terjadi di sini, karena ingat, kita tahu
‫betapa luasnya pembelajaran mesin itu. Lihat ini.
‫Ada banyak hal yang terjadi di sini.
‫Tetapi bahkan di dalam gelembung-gelembung kecil ini sendiri, masih ada lagi yang bisa dilakukan.
‫Jadi saya tidak bisa cukup menekankan betapa pentingnya untuk mencoba penelitian Anda sendiri.
‫Oke, jadi sekarang kita telah menyetel model regresi logistik menggunakan pencarian grid.
‫Kami mendapatkan hasil yang sama seperti sebelumnya, bahkan dengan bertambahnya jumlah parameter berbeda yang dicari
‫oleh model regresi logistik kami.
‫Apa yang akan kita lakukan sekarang mungkin tetap dengan model regresi logistik ini.
‫Kita dapat meluangkan sedikit waktu untuk jenis penyetelan parameter ini seperti menelusuri sumber daya yang berbeda
‫di sini, seperti yang ini di sini, penyetelan parameter.
‫Kami mungkin dapat memeras satu persen lagi atau beberapa persen akurasi.
‫Tapi untuk saat ini, kami mendapat beberapa permintaan dari bos kami.
‫Ingat, dia memberi tahu kita sebelumnya, kita perlu melihat pentingnya fitur penyetelan parameter
‫berikut setelah itu.
‫Oke, kita telah melakukan penyetelan parameter hiper.
‫Kami telah menemukan bahwa regresi logistik mungkin merupakan model yang akan kami gunakan.
‫Untuk sekarang.
‫Kami punya matriks kebingungan.
‫Kami telah melakukan sedikit validasi silang melalui pencarian acak dan pencarian grid c. v.
‫Kami membutuhkan klasifikasi skor F1 recall presisi untuk area kurva ROIC di bawah kurva.
‫Ya ampun.
‫Baiklah.
‫Sehat.
‫Ayo lakukan.
‫Jadi itulah yang akan kami lakukan dalam beberapa video berikutnya menggunakan regresi logistik pencarian
‫grid kami, menggunakan model regresi logistik kami dengan jenis parameter terbaik yang kami temukan menggunakan pencarian grid
‫untuk mendapatkan hal-hal seperti kode RC, matriks kebingungan, laporan klasifikasi, presisi, ingatan, skor
‫F1, dan semua barang klasifikasi lainnya yang harus Anda gunakan dengan setiap
‫model klasifikasi.
‫Jadi mungkin Anda ingin mencoba beberapa parameter yang berbeda dengan pencarian grid dengan mencari sesuatu seperti ini yang
‫bisa menjadi sedikit ext, tetapi jika tidak, kami akan beralih ke hal-hal yang diminta bos kami
‫untuk memastikan bahwa kami melaporkan hasil kami dan model klasifikasi kami dengan benar.