‫Tudo bem, vamos ver como podemos ajustar os hiperparâmetros do nosso modelo de regressão logística usando o salvamento
‫de pesquisa de grade, pesquisa de terceira grade, salvando, lindo.
‫E se colocarmos uma pequena nota aqui.
‫Como nosso modelo de regressão logística agora se lembra, é bastante confuso.
‫Ainda olho para isso e acho que é um modelo de regressão.
‫Este é um modelo de classificação, fornece as melhores pontuações até o momento.
‫Tentaremos melhorá-los novamente usando a pesquisa em grade S. V ..
‫Então, se você quiser pesquisar a documentação de uma TV de pesquisa em grade, é um empréstimo Saikat, você
‫pode apenas pesquisar como Getline Grid Search S. V. e você verá que é uma pesquisa exaustiva de valores de
‫parâmetros especificados para uma estimativa.
‫Então, o que podemos fazer é apenas recriar um tipo diferente de grade de parâmetros, tipos diferentes
‫de parâmetros para nossa logística.
‫E, novamente, se você quiser encontrar os diferentes haberman's, pode escolher a partir do modelo de aprendizado de
‫máquina. Em nosso caso, é a regressão logística.
‫Você poderia pesquisar algo assim.
‫Então, como uma volta?
‫Um modelo de aprendizado de máquina de regressão logística em Python.
‫É onde encontramos coisas como o que vamos criar aqui.
‫Então, log regrade, já fizemos isso aqui antes, mas vamos apenas derrubá-lo.
‫Então, temos isso em nossa linha de visão, grade de logorréia.
‫Então, basicamente somos colocados exatamente na mesma coisa.
‫Digamos que é igual a diálogo ENPI, espaço, quatro negativos para vinte, vinte pontos diferentes.
‫Na verdade, podemos apenas por diversão, você sabe, vamos aumentar para 30 porque estamos usando a pesquisa em
‫grade.
‫Por que não, por que não viver no limite, você sabe, criar diferentes espaços de parâmetros que não vimos
‫antes.
‫É isso que a vida está explorando.
‫Coisas que não tentamos antes.
‫É aí que está toda a diversão.
‫Então, vamos configurar a pesquisa de hiperparâmetro de grade para regressão logística.
‫Iremos GasLog Regg é igual a pesquisa de grade c. v.
‫Isso precisa de um pouco de capital lá.
‫Talvez tenhamos apenas preenchimento automático para isso porque somos ninjas do teclado aqui.
‫Agora, a diferença entre a pesquisa aleatória e a TV de pesquisa em grade é este pequeno hiperparâmetro aqui na TV
‫de pesquisa em grade.
‫É apenas chamado de Perram Grid.
‫Na TV de pesquisa aleatória, é chamado de Distribuições Perama.
‫Então vamos passar.
‫É a nossa nova grade de plataforma de toras, que tem 30 intervalos entre quatro e quatro negativos em um espaço de toras porque estamos
‫vivendo perigosamente aqui e salvamos os cinco dos Eagles.
‫E então vamos examinar a equipe APCLS apenas para divulgar nossos pequenos resultados do que está acontecendo.
‫Agora, você percebe que não há nenhuma entidade aqui, ao contrário da pesquisa aleatória c. v, há um ETA porque a TV
‫de pesquisa em grade tenta todas as combinações de parâmetros aqui e encontra a melhor.
‫Então, eu quero entrar em forma.
‫Nós salvamos isso, a propósito, nossa pesquisa de grade de regressão logística para a plataforma GasLog para gás é para pesquisa de
‫grade.
‫Portanto, ajuste nossa grade de modelo de pesquisa de parâmetro, Winterville G. S. equipamento de toras, ajuste de ponto, trem X, trem Y,
‫e então voltamos para casa.
‫Isso vai caber cinco candidatos porque um total de 150 se encaixa em mais de 30 conjuntos
‫diferentes de parâmetros porque definimos C. V igual a cinco e já está feito porque a regressão logística é boa
‫e rápida.
‫Vamos verificar os melhores parâmetros possíveis.
‫Go GasLog rig dot best Bram's.
‫Maravilhoso.
‫OK, então temos que ver o valor disso realmente longo, nenhum salvador vive linearmente.
‫Bem, meio que adivinhamos isso porque só há uma opção ali.
‫Como podemos avaliar isso?
‫Portanto, queremos avaliar a pesquisa em grade, o modelo de regressão logística.
‫Portanto, usamos nosso conjunto de teste novamente.
‫Portanto, basta registrar a pontuação do ponto regg em nossos dados de teste para o próximo teste.
‫Por que testar e vamos ver.
‫Oitenta e oito vírgula cinco, melhoramos?
‫Volte aqui.
‫Portanto, se olharmos para nosso equipamento de registro de pesquisa aleatório, também obtivemos oitenta e oito vírgula cinco.
‫O outro último decimais diferente.
‫Não, exatamente da mesma forma.
‫Bem, parece nossa pesquisa aleatória.
‫Agora, subsequentemente, acho que nosso modelo de regressão logística de linha de base obteve a mesma pontuação.
‫Posteriormente, o modelo de regressão logística funcionou muito bem.
‫Isso é muito bom para um modelo que não aparece neste mapa de classificação.
‫Portanto, não posso aprender.
‫Acho que vocês precisam colocar regressão logística aqui porque, caso contrário, as pessoas vão perder
‫isso.
‫Então, isso é algo para se manter em mente.
‫Certo, é que embora você encontre esses mapas e folhas de dicas online, ainda ajuda a fazer sua própria pesquisa e não apenas
‫depender desse punhado de coisas que estão acontecendo aqui, porque lembre-se, nós sabemos como
‫o aprendizado de máquina é amplo. Veja isso.
‫Há muita coisa acontecendo aqui.
‫Mas mesmo dentro dessas pequenas bolhas, ainda há mais que pode ser feito.
‫Portanto, não posso deixar de enfatizar o quanto é importante tentar sua própria pesquisa.
‫OK, agora desligamos o modelo de regressão logística usando a pesquisa em grade.
‫Obtemos os mesmos resultados de antes, mesmo com o aumento do número de parâmetros diferentes que nosso modelo
‫de regressão logística estava pesquisando.
‫O que vamos fazer agora é provavelmente ficar com este modelo de regressão logística.
‫Poderíamos gastar um pouco mais neste tipo de ajuste de parâmetro, como passar por diferentes
‫recursos aqui, como este aqui, ajuste de parâmetro.
‫Podemos conseguir obter mais um ou alguns poucos por cento de precisão.
‫Mas, por enquanto, temos alguns pedidos de nosso chefe.
‫Lembre-se, ela estava nos dizendo antes, precisamos dar uma olhada na seguinte importância do recurso de
‫ajuste de parâmetro.
‫OK, bem, fizemos o ajuste de hiperparâmetro.
‫Descobrimos que a regressão logística é provavelmente o modelo que vamos seguir.
‫Por enquanto.
‫Temos uma matriz de confusão.
‫Fizemos um pouco de validação cruzada por meio de pesquisa aleatória e pesquisa em grade c. v.
‫Precisamos de classificação de pontuação F1 de recuperação de precisão para a área da curva ROIC sob a curva.
‫Minha nossa.
‫Tudo bem.
‫Nós vamos.
‫Vamos fazê-lo.
‫Então isso é realmente o que vamos fazer nos próximos vídeos: usar nossa regressão logística de pesquisa em
‫grade, usar nosso modelo de regressão logística com seu melhor tipo de parâmetros que encontramos usando pesquisa em grade para obter coisas
‫como o código RC, o matriz de confusão, o relatório de classificação, a precisão, a recuperação, a
‫pontuação F1 e todos aqueles outros itens de classificação que você deve usar com cada modelo
‫de classificação.
‫Então, talvez você queira experimentar alguns parâmetros diferentes com a pesquisa em grade, pesquisando algo como isso que pode
‫ser um pouco extinto, mas, caso contrário, passaremos para as coisas que nosso chefe está pedindo para
‫ter certeza de que estamos relatando nossos resultados e nossos modelos de classificação corretamente.