‫それでは､ グリッドサーチCVを使って､ ロジスティック回帰モデルのハイパーパラメータをチューニングしてみましょう｡
‫グリッドサーチCVビューティフル
‫そして､ ここに小さなメモを貼れば
‫ロジスティック回帰モデルなので
‫さて､ 覚えておいてほしいのは､ これは非常にわかりにくいということです｡
‫これを見ていると､ やはり回帰モデルだなと思いますね｡
‫これは分類モデルで､ これまでで最も良いスコアを出しています｡
‫また､ グリッドサーチのアンケートを使って改善していこうと思います｡
‫グリッド検索CVのドキュメントを調べるなら､ サイキックローンにあるわけです｡
‫あなたはちょうどそれローングリッド検索CVのように検索することができ､ あなたが表示されます｡
‫そして､ 推定値のために指定されたパラメータ値を網羅的に探索するのです｡
‫そこで､ ロジスティック用の異なるタイプのパラメータグリッドを作り直すことになります｡
‫そしてまた､ 異なるハブを探し回るなら､ 機械学習モデルから選べばいいのです｡
‫私たちの場合は､ ロジスティック回帰です｡
‫こんな感じで検索してみてはいかがでしょうか｡
‫では､ Pythonでロジスティック回帰の機械学習モデルをチューニングするにはどうすればよいのでしょうか｡
‫そこで見つけたのが､ 今回作るようなものです｡
‫ログレッドグリッドは､ 以前もここで作りましたが､ これを下に持ってくるだけです｡
‫そこで､ 視線の先にあるログレッドグリッドに収めました｡
‫だから､ 基本的には全く同じものを入れられるだけなんです｡
‫つまり､ Cは2020の異なるスポットに対して､ NP log space negativeに等しい｡
‫実は､ グリッド検索を使っているので､ ちょっと面白いことに､ この値を30に増やすかもしれません｡
‫なぜ､ エッジで生活しないのか｡ 今まで見たことのないような､ さまざまなパラメータ空間を作るのです｡
‫それこそ人生とは､ 今まで試したことのないことを探求することなのです｡
‫そこが楽しいんです｡
‫そこで､ グリッドの設定､ ハイパーパラメータ､ ロジスティック回帰の検索､ GTS log rig equals grid search CVとしますが､
‫これには少し資本が必要です｡
‫私たちはキーボード忍者なので､ タブで補完することにします｡
‫さて､ ランダム検索型とグリッド検索型の違いは､ グリッド検索型ではこの小さなハイパーパラメータがあることです｡
‫ランダム化探索CVではパラメータ分布と呼ばれるだけのものです｡
‫では､ パスします｡
‫この私たちの新しいログリググリッドは､ 私たちはここで危険な生活をしているので､ ログ空間のマイナス4と4の間に30の間隔があり､
‫CVは5に等しく､ その後､ verbose equals trueにするつもりです｡
‫今起きていることを少しずつアウトプットしていくだけです｡
‫ここにネタがないことにお気づきでしょうか｡
‫ランダム探索CVと異なり､ グリッド探索CVはここにあるパラメータの組み合わせをすべて試し､ 最適なものを見つけるので､
‫ETAがあります｡
‫だから､ フィットして行きたいのです｡
‫これを保存しています｡
‫ちなみに､ GTSのロジスティック回帰のグリッドセットは､ グリッドサーチのためのもので､ フルガスログの赤い点がx列車､
‫y列車にフィットしたときに､ グリッドハイパーパラメータサーチモデルにフィットし､ その後､ ブームになって実行されるのです｡
‫CVを5に設定したので､ 合計150が30以上の異なる身長パラメータのセットに適合し､ ロジスティック回帰が素晴らしく速いので､
‫すでに終了しているから､ 5つの候補に適合することになります｡
‫そして､ 最適なパラメータの種類をチェックして､ じぇじぇじぇとログリグドットベストパラメータに行くわけです｡
‫素晴らしい｡
‫なるほど｡
‫だから､ その本当に長い数字のソルバーがライブリニアであることの価値を見なければならない｡
‫まあ､ 選択肢はひとつしかないわけですから､ なんとなく想像はつきますが｡
‫これをどう評価すればいいのか｡
‫グリッドサーチ､ ロジスティック回帰モデルを評価したい｡
‫そこで､ 再びテストセットを使用します｡
‫そこで､ 私たちのテストデータ､ Xテスト､ Yテストのログリグドットスコアをジーッと見ています｡
‫そして､ 見てみましょう｡
‫88. 5.
‫何か良いことがあったのでしょうか？
‫ここに戻ってきてください｡
‫そこで､ ランダムサーチログリグを見ると､ 88件ありました｡ 5も同様です｡
‫後の小数部は違うのですか？
‫いいえ､ まったく同じです｡
‫さて､ 我々のランダム化検索と､ それに続くベースラインのロジスティック回帰モデルは､ 同じスコアを得たようです｡
‫その後､ ロジスティック回帰モデルは非常に良い結果を出しています｡
‫この分類図には出てこないモデルとしては､ かなり良い出来だと思います｡
‫だから､ だから､ 学べないんです｡
‫ロジスティック回帰をここに入れないと､ みんなが損をすると思うんです｡
‫ということは､ 心に留めておくべきことなんですね｡
‫ネットで地図やチートシートを見つけても､ 自分で調べたり､ ここに書いてあることを鵜呑みにしない方がいいということですね｡
‫なぜなら､ 機械学習がいかに幅広いものであるかということを､ 私たちは知っているからです｡
‫これを見てください｡
‫ただ､ いろいろあるんですよ｡
‫しかし､ その小さなバブルの中にも､ まだまだできることがあるはずです｡
‫だから､ 自分で調べてみることがいかに大切かということです｡
‫なるほど｡
‫これでグリッドサーチを使ったロジスティック回帰モデルのチューニングが完了しました｡
‫ロジスティック回帰モデルが検索するパラメーターの種類を増やしても､ 以前と同じ結果が得られました｡
‫これからやることは､ おそらくこのロジスティック回帰モデルにこだわることでしょう｡
‫このハイパーターチューニングについては､ さまざまなリソースを参照しながら､
‫少し時間をかけて行うことができます｡
‫あと1％､ 2％の精度を絞り出すことができるかもしれませんが､ 今は上司からの要望があります｡
‫以前､ 彼女が次のような高パラメーターチューニング機能の重要性を説いていたのを覚えています｡
‫それは何ですか？
‫さて､ それではハイパーパラメーターチューニングを行いました｡
‫ロジスティック回帰は､ 今のところ､ おそらくこだわるべきモデルであることがわかりました｡
‫混乱マトリックスができました｡
‫ランダム化検索､ KV､ グリッド検索によるクロスバリデーションを少し行いました｡
‫精度､ 再現率､ F1スコア､ ロックカーブ､ 曲線下面積が必要です｡
‫マーク・グッドネス
‫わかりました｡
‫まあね｡
‫やってみよう｡
‫これから数回のビデオで行うのは､ グリッドサーチ､ ロジスティック回帰､
‫グリッドサーチで見つけた最適なパラメータを使ったロジスティック回帰モデルを使って､
‫RC曲線､ 混乱行列､ 分類レポート､ 精度､ 再現率､ F1スコアなど､ すべての分類モデルで使うべき､
‫良いものを取得することです｡
‫そこで､ グリッドサーチのパラメータを少し変えて､ こんな風に検索してみるのもいいかもしれません｡
‫それは少し延長することもできますが､ そうでなければ､ 私たちの結果と分類モデルを正しく報告するために､
‫上司が私たちに求めていることに移りましょう｡