‫Bene, vediamo come possiamo mettere a punto gli iperparametri del nostro modello di regressione logistica usando il salvataggio della
‫ricerca nella griglia, la ricerca nella terza griglia, il salvataggio, bello.
‫E se mettiamo una piccola nota qui.
‫Dal momento che il nostro modello di regressione logistica ora ricorda, è piuttosto confuso.
‫Lo guardo ancora e penso che sia un modello di regressione.
‫Questo è un modello di classificazione, fornisce i migliori punteggi finora.
‫Cercheremo di migliorarli di nuovo utilizzando la ricerca a griglia S. V..
‫Quindi, se vuoi cercare la documentazione di una TV di ricerca della griglia, è in prestito Saikat, puoi
‫semplicemente cercare come Getline Grid Search S. v. e vedrai che è una ricerca esaustiva dei valori di un
‫parametro specificato per una stima.
‫Quindi quello che potremmo fare è semplicemente ricreare un diverso tipo di griglia di parametri, quindi diversi tipi di
‫parametri per la nostra logistica.
‫E ancora, se vuoi trovare i diversi haberman, puoi scegliere dal modello di apprendimento automatico nel
‫nostro caso è la regressione logistica.
‫Potresti cercare qualcosa del genere.
‫Quindi come una svolta?
‫Un modello di machine learning di regressione logistica in Python.
‫È lì che abbiamo trovato cose come quello che creeremo qui.
‫Quindi rivalutazione del registro, l'abbiamo già fatto qui in precedenza, ma lo abbasseremo semplicemente.
‫Quindi ce l'abbiamo nel nostro campo visivo, la griglia della logorrea.
‫Quindi siamo praticamente inseriti nella stessa identica cosa.
‫Quindi diciamo uguale dialogo ENPI, spazio, negativo quattro per venti, venti punti diversi.
‫In realtà potremmo solo per divertimento, sai, lo aumenteremo a 30 perché stiamo usando la ricerca a
‫griglia.
‫Perché no, perché non vivere ai margini, sai, creare spazi di parametri diversi che non abbiamo mai visto
‫prima.
‫Questo è ciò che la vita sta esplorando.
‫Cose che non abbiamo mai provato prima.
‫È lì che sta tutto il divertimento.
‫Quindi imposteremo la ricerca iperparametrica della griglia per la regressione logistica.
‫Andremo GasLog Regg è uguale alla ricerca nella griglia c. v.
‫Quello ha bisogno di un piccolo capitale lì.
‫Forse abbiamo solo il completamento automatico per questo è perché siamo qui i ninja della tastiera.
‫Ora, la differenza tra la ricerca randomizzata e la TV di ricerca della griglia è questo piccolo parametro iper qui nella TV
‫di ricerca della griglia.
‫Si chiama semplicemente Perram Grid.
‫Nella TV di ricerca casuale, si chiama Perama Distributions.
‫Allora passeremo.
‫È la nostra nuova griglia di tronchi, che ha 30 intervalli tra quattro e quattro negativi su uno spazio di registro perché stiamo
‫vivendo pericolosamente qui e salviamo il cinque degli Eagles.
‫E poi esamineremo l'equipaggio dell'APCLS solo per pubblicare i nostri piccoli risultati su ciò che sta accadendo.
‫Ora, noti che qui non c'è alcuna entità, a differenza della ricerca randomizzata c. v, c'è un ETA perché la griglia
‫di ricerca TV prova ogni singola combinazione di parametri qui e trova quella migliore.
‫Quindi voglio andare in forma.
‫Abbiamo salvato questo, a proposito, la nostra ricerca della griglia di regressione logistica su GasLog rig per il gas è per la ricerca della
‫griglia.
‫Quindi adatta la nostra griglia del modello di ricerca dei parametri, Winterville G. S. log rig, dot fit, X train Y train, e
‫poi andiamo a casa.
‫Questo si adatterà a cinque candidati perché un totale di 150 si adatta a oltre 30 diversi set
‫di parametri perché abbiamo impostato C. V uguale a cinque ed è già fatto perché la regressione logistica è bella
‫e veloce.
‫Controlliamo i migliori parametri possibili.
‫Vai a GasLog rig dot best Bram's.
‫Meraviglioso.
‫OK, quindi dobbiamo vedere il valore di quella linea molto lunga, senza salvatori dal vivo.
‫Bene, l'abbiamo indovinato perché c'è solo un'opzione lì.
‫Come possiamo valutare questo?
‫Quindi vogliamo valutare la ricerca della griglia, il modello di regressione logistica.
‫Quindi usiamo di nuovo il nostro set di prova.
‫Quindi basta registrare il punteggio del punto regg sui dati del test successivo.
‫Perché provare e vediamo.
‫Ottantotto virgola cinque, siamo migliorati?
‫Torna quassù.
‫Quindi, se diamo un'occhiata al nostro log di ricerca randomizzato, abbiamo anche ottantotto virgola cinque.
‫Gli altri decimali successivi sono diversi.
‫No, esattamente lo stesso.
‫Bene, sembra la nostra ricerca randomizzata.
‫Ora, successivamente, penso che il nostro modello di regressione logistica di base abbia ottenuto lo stesso punteggio.
‫Successivamente, il modello di regressione logistica ha funzionato molto bene.
‫Questo è abbastanza buono per un modello che non appare in questa mappa di classificazione.
‫Quindi non posso imparare.
‫Penso che voi ragazzi abbiate bisogno di inserire la regressione logistica qui perché altrimenti le persone si
‫perderanno.
‫Quindi è qualcosa da tenere a mente.
‫Giusto, anche se trovi queste mappe e questi cheat sheet online, è comunque utile fare le tue ricerche e non fare affidamento
‫solo su questa manciata di cose che stanno succedendo qui, perché ricorda, sappiamo quanto
‫sia ampio l'apprendimento automatico come solo guarda questo.
‫C'è solo molto da fare qui.
‫Ma anche all'interno di queste piccole bolle, c'è ancora molto da fare.
‫Quindi non posso sottolineare abbastanza quanto sia importante provare la tua ricerca.
‫OK, ora abbiamo messo a punto il modello di regressione logistica utilizzando la ricerca nella griglia.
‫Otteniamo gli stessi risultati di prima, anche aumentando il numero di parametri diversi che il nostro modello
‫di regressione logistica stava cercando.
‫Quello che faremo ora è probabilmente attenerci a questo modello di regressione logistica.
‫Potremmo dedicare un po' di tempo a questo tipo di ottimizzazione dei parametri, ad esempio esaminando
‫diverse risorse qui, come questa qui, l'ottimizzazione dei parametri.
‫Potremmo essere in grado di ottenere un altro percento o un paio di punti percentuali di precisione.
‫Ma per ora, abbiamo alcune richieste dal nostro capo.
‫Ricorda, ci stava dicendo prima che dobbiamo dare un'occhiata alla seguente importanza della funzione di regolazione dei
‫parametri una volta che.
‫OK, bene, abbiamo fatto l'ottimizzazione dei parametri iper.
‫Abbiamo capito che la regressione logistica è probabilmente il modello con cui ci atterremo.
‫Per adesso.
‫Abbiamo una matrice di confusione.
‫Abbiamo fatto un po' di convalida incrociata attraverso la ricerca randomizzata e la ricerca nella griglia c. v.
‫Abbiamo bisogno della classificazione del punteggio F1 di richiamo di precisione per l'area della curva ROIC sotto la curva.
‫Mamma mia.
‫Va bene.
‫Bene.
‫Facciamolo.
‫Quindi questo è davvero quello che faremo nei prossimi video è usare la nostra regressione logistica di ricerca della
‫griglia, usare il nostro modello di regressione logistica con il suo miglior tipo di parametri che abbiamo trovato usando la ricerca della griglia
‫per ottenere cose come il codice RC, il matrice di confusione, il rapporto di classificazione, la precisione, il
‫richiamo, il punteggio F1 e tutte quelle altre chicche di classificazione che dovresti usare con ogni
‫modello di classificazione.
‫Quindi forse vuoi provare alcuni parametri diversi con la ricerca della griglia cercando qualcosa come questo che può
‫essere un po' esteso, ma altrimenti passeremo alle cose che il nostro capo ci chiede per assicurarci
‫che siamo riportare correttamente i nostri risultati e i nostri modelli di classificazione.