‫好了, 让我们看看如何使用网格搜索CV来调整逻辑回归模型的超参数网格搜索CV很漂亮.
‫如果我们在这里放个小纸条｡
‫因为我们的逻辑回归模型｡
‫记住, 这很让人困惑.
‫我仍然认为这是一个回归模型｡
‫这是迄今为止提供最好分数的分类模型｡
‫我们将尝试使用网格搜索调查再次改进它们｡
‫所以如果你想查找网格搜索简历的文档, 它在通灵贷款｡
‫你可以只搜索喜欢它贷款网格搜索简历, 你会看到｡
‫它是对指定参数值的穷举搜索, 用于估计｡
‫因此, 我们可以重新创建不同类型的参数网格, 也就是不同类型的逻辑参数｡
‫同样, 如果你想找到周围不同的枢纽, 你可以从机器学习模型中选择｡
‫在我们的例子中, 逻辑回归｡
‫你可以这样搜索｡
‫那么, 如何在Python中调优逻辑回归机器学习模型呢？
‫我们在那里找到了我们将要创造的东西｡
‫红色的网格, 我们之前已经画好了, 现在我们把它画下来｡
‫所以它在我们的视线范围内, 红色网格｡
‫所以我们基本上是在做同样的事情｡
‫所以C等于NP对数空间, 对于2020个不同的点为负值｡
‫实际上, 我们可能只是为了好玩, 你知道, 我们会把它增加到30, 因为我们使用的是网格搜索｡
‫为什么不呢？为什么不生活在边缘, 你知道, 创造不同的参数空间, 我们以前没有见过｡
‫这就是生命在探索的东西, 我们以前从未尝试过的东西｡
‫那才是最有趣的地方
‫我们将设置网格, 超参数, 搜索逻辑回归, 我们将使用GTS log rig
‫equals网格搜索CV, 这需要一点资本｡
‫也许我们会用tab键来完成, 因为我们是键盘忍者｡
‫随机搜索CV和网格搜索CV之间的区别在于网格搜索CV中的这个超参数｡
‫它在随机搜索CV中叫做参数网格, 它叫做参数分布｡
‫那我们就通过了｡
‫这是我们新的对数坐标网格, 在一个对数空间中, 在-4和4之间有30个间隔, 因为我们在这里生活得很危险,
‫CV等于5, 然后我们会得到verbose等于true｡
‫只是为了把我们现在正在发生的事情的小输出｡
‫你会注意到这里没有内塔｡
‫与随机搜索CV不同, 这里有一个ETA, 因为网格搜索CV会尝试这里的每个参数组合,
‫并找到最佳组合｡
‫所以我们要去适应｡
‫我们保存了这个｡
‫顺便说一句, 我们的逻辑回归网格集到G的测井钻机为GTS是为了网格搜索,
‫所以拟合我们的网格超参数搜索模型时, 全气测红点拟合x列车, y列车, 然后我们去繁荣, 运行｡
‫它将拟合5个候选人, 因为总共150个拟合了30组不同的身高参数, 因为我们已经将CV设置为5,
‫而且已经完成了, 因为逻辑回归是又好又快的｡
‫因此, 检查最佳类型的参数, 然后去, 天哪, 测井钻机点最佳参数｡
‫好极了｡
‫好吧, 我会的
‫所以你必须看到这个很长的数值解算器的价值是线性的｡
‫我们这么猜是因为只有一个选择｡
‫我们如何评价这一点？
‫我们要评估的网格搜索, 逻辑回归模型｡
‫因此, 我们再次使用测试集｡
‫所以, 天啊, 在我们的测试数据上记录钻机点分数, X测试, Y测试｡
‫让我们看看｡
‫88. 5.
‫我们有进步吗？
‫回到这里来｡
‫所以如果我们看一下随机搜索日志, 我们得到了88个｡ 5号也一样｡
‫后面的小数位数是否不同？
‫不, 完全一样｡
‫看起来我们的随机搜索以及随后我们的基线逻辑回归模型得到了相同的分数｡
‫随后, 逻辑回归模型做得很好｡
‫这对于一个没有出现在这个分类图中的模型来说是相当不错的｡
‫所以我不能学｡
‫我认为你们需要在这里加入逻辑回归因为否则人们会错过它｡
‫所以这是需要记住的, 对吧？
‫尽管你可以在网上找到这些地图和这些小抄, 但做自己的研究仍然是有帮助的,
‫而不仅仅是依赖这里的一些东西｡
‫因为, 请记住, 我们知道机器学习有多广泛｡
‫看看这个｡
‫只是这里发生了很多事｡
‫但是, 即使在这些小泡沫本身, 仍然有更多的事情可以做｡
‫所以, 我再怎么强调, 尝试自己的研究是多么的重要｡
‫好吧, 我会的
‫现在, 我们已经使用网格搜索调整了逻辑回归模型｡
‫我们得到的结果与之前相同, 即使增加了我们的逻辑回归模型搜索的不同参数的数量｡
‫我们现在要做的是继续使用逻辑回归模型｡
‫我们可以花一点时间来进行高参数调整, 比如浏览这里的不同资源,
‫比如这里的高参数调整｡
‫我们也许还能再提高百分之几或百分之几的准确率, 但现在我们已经收到了老板的几个要求｡
‫我记得她早些时候告诉我们, 我们需要看看以下高参数调谐功能的重要性｡
‫那是什麽？
‫好吧, 我们已经做了超参数调整｡
‫我们已经发现逻辑回归可能是我们现在要坚持的模型｡
‫我们有一个混淆矩阵｡
‫我们已经通过随机搜索､ KV和网格搜索进行了一些交叉验证｡
‫我们需要精确回忆, F1评分分类报告, 岩石曲线曲线下的面积｡
‫马克·古德尼斯｡
‫好吧, 我会的
‫好吧, 我知道了
‫我们开始吧｡
‫在接下来的几个视频中,
‫我们可能要使用网格搜索和逻辑回归, 使用逻辑回归模型及其最佳参数类型（我们通过网格搜索找到这些参数）来获得RC曲线､ 混淆矩阵､
‫分类报告､ 精确度､
‫召回率等数据｡ F1得分和所有其他分类数据, 您应该在每个分类模型中使用这些数据｡
‫所以也许你想尝试一些不同的参数来进行网格搜索, 比如搜索出这样的东西｡
‫这可能是一个小的扩展,
‫但除此之外, 我们将继续处理我们的老板要求我们确保正确报告我们的结果和分类模型的事情｡