‫เอาล่ะ มาดูกันว่าเราสามารถปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเราได้อย่างไรโดยใช้การค้นหาแบบกริด
‫CV การค้นหาแบบกริด CV สวย
‫และถ้าเราเขียนโน้ตไว้ตรงนี้
‫เนื่องจากแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเรา
‫ตอนนี้ จำไว้ว่า มันค่อนข้างสับสน
‫ฉันยังดูสิ่งนี้และคิดว่ามันเป็นแบบจำลองการถดถอย
‫นี่คือแบบจำลองการจัดประเภทที่ให้คะแนนที่ดีที่สุด
‫เราจะพยายามปรับปรุงอีกครั้งโดยใช้แบบสำรวจการค้นหาแบบกริด
‫ดังนั้นหากคุณต้องการค้นหาเอกสารสำหรับ CV การค้นหากริด ก็อยู่ในสินเชื่อกายสิทธิ์
‫คุณสามารถค้นหาเหมือนยืม CV ค้นหากริดและคุณจะเห็น
‫และเป็นการค้นหาค่าพารามิเตอร์ที่ระบุสำหรับการประมาณการอย่างละเอียดถี่ถ้วน
‫สิ่งที่เราสามารถทำได้คือสร้างกริดพารามิเตอร์ประเภทต่าง ๆ ขึ้นมาใหม่ ดังนั้นพารามิเตอร์ประเภทต่าง
‫ๆ สำหรับการขนส่งของเรา
‫และอีกครั้ง ถ้าคุณต้องการค้นหาศูนย์กลางต่างๆ คุณสามารถเลือกจากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ในกรณีของเรา การถดถอยโลจิสติก
‫คุณสามารถค้นหาบางอย่างเช่นนี้
‫ดังนั้นจะปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องการถดถอยโลจิสติกใน Python ได้อย่างไร
‫นั่นคือที่ที่เราพบสิ่งต่าง ๆ เช่นสิ่งที่เรากำลังจะสร้างที่นี่
‫บันทึกตารางสีแดง เราเคยสร้างมาแล้ว แต่เรากำลังจะดึงมันลงมา
‫ดังนั้นเราจึงมีมันอยู่ในเส้นตารางสีแดงบันทึกการมองเห็นของเรา
‫โดยพื้นฐานแล้วเราก็แค่ใส่สิ่งเดียวกัน
‫ดังนั้น C เท่ากับ NP log space เป็นลบสำหรับจุดต่างๆ ในปี 2020
‫อันที่จริง เราอาจเพียงเพื่อความสนุก รู้ไหม เรากำลังจะเพิ่มสิ่งนี้เป็น 30 เพราะเรากำลังใช้การค้นหาแบบตาราง
‫ทำไมไม่ลองอาศัยอยู่ที่ขอบ คุณก็รู้ สร้างช่องว่างพารามิเตอร์ต่าง ๆ ที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน
‫นั่นคือสิ่งที่ชีวิตกำลังสำรวจ สิ่งที่เราไม่เคยลองมาก่อน
‫นั่นคือสิ่งที่สนุกทั้งหมด
‫ดังนั้นเราจะไปตั้งค่ากริด ไฮเปอร์พารามิเตอร์ ค้นหาโลจิสติกถดถอย เราจะไปที่ GTS log rig เท่ากับ grid search
‫CV ที่ต้องการเงินทุนเพียงเล็กน้อย
‫บางทีเราอาจจะใช้ tab เพื่อทำให้เสร็จก็ได้ เพราะเราคือนินจาคีย์บอร์ดของที่นี่
‫ตอนนี้ความแตกต่างระหว่าง CV การค้นหาแบบสุ่มและ CV การค้นหาแบบกริดคือไฮเปอร์พารามิเตอร์เล็กน้อยที่นี่ใน
‫Grid Search CV
‫เรียกว่า param grid ใน CV การค้นหาแบบสุ่ม เรียกว่าการแจกแจงพารามิเตอร์
‫แล้วเราจะผ่านมันไป
‫ตารางแท่นขุดเจาะใหม่ของเรา ซึ่งมีช่วง 30 ระหว่างลบสี่และสี่บนพื้นที่บันทึก เพราะเราอาศัยอยู่ที่นี่อย่างอันตราย
‫และ CV เท่ากับห้า จากนั้นเราจะอธิบายอย่างละเอียดเท่ากับจริง
‫เพียงเพื่อแสดงผลลัพธ์เล็กๆ น้อยๆ ของเราเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นตอนนี้
‫คุณจะสังเกตเห็นว่าไม่มี Neta ที่นี่
‫ไม่เหมือนใน CV การค้นหาแบบสุ่ม มี ETA เนื่องจาก CV การค้นหาแบบกริดจะพยายามรวมพารามิเตอร์ทุกชุดในนี้และค้นหาพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
‫เราเลยอยากไปพอดี
‫เราได้บันทึกสิ่งนี้
‫อย่างไรก็ตาม ตารางการถดถอยโลจิสติกของเราตั้งค่าเป็นแท่นขุดเจาะบันทึกของ G สำหรับ GTS ไว้สำหรับการค้นหาแบบกริด
‫ดังนั้นให้พอดีกับโมเดลการค้นหาพารามิเตอร์กริดไฮเปอร์พารามิเตอร์ของเราเมื่อจุดสีแดงบันทึกก๊าซแบบเต็มพอดี x รถไฟ y รถไฟ แล้วเราก็บูม วิ่ง
‫มันจะพอดีกับตัวเลือกห้าตัวเพราะรวม 150 เข้ากับพารามิเตอร์ความสูงที่แตกต่างกันมากกว่า 30 ชุดเพราะเราตั้งค่า
‫CV เท่ากับห้าและมันเสร็จแล้วเพราะการถดถอยโลจิสติกนั้นดีและรวดเร็ว
‫ดังนั้นตรวจสอบประเภทพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดและไป jeez log rig dot best params
‫มหัศจรรย์.
‫ตกลง.
‫คุณต้องเห็นค่าของตัวแก้จำนวนที่ยาวมากๆ นั้นเป็นเส้นตรง
‫เราเดาแบบนั้นเพราะมีตัวเลือกเดียวเท่านั้นที่นั่น
‫เราจะประเมินสิ่งนี้ได้อย่างไร
‫เราต้องการประเมินการค้นหาแบบกริด แบบจำลองการถดถอยโลจิสติก
‫ดังนั้นเราจึงใช้ชุดทดสอบของเราอีกครั้ง
‫ดังนั้น jeez log rig dot score บนข้อมูลการทดสอบของเรา การทดสอบ X การทดสอบ Y
‫และมาดูกัน
‫88. 5.
‫เราดีขึ้นแล้วหรือยัง?
‫กลับขึ้นมาที่นี่
‫ดังนั้นหากเราดูที่อุปกรณ์บันทึกการค้นหาแบบสุ่ม เราจะได้ 88 5 เช่นกัน
‫ทศนิยมหลังแตกต่างกันหรือไม่?
‫ไม่สิ เหมือนกันหมด
‫ดูเหมือนว่าการค้นหาแบบสุ่มของเรา และต่อมา ฉันคิดว่าแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกพื้นฐานของเราได้คะแนนเท่ากันได้อย่างไร
‫ต่อจากนั้น โมเดลการถดถอยโลจิสติกก็ทำได้ดีมาก
‫ถือว่าค่อนข้างดีสำหรับโมเดลที่ไม่ปรากฏในแผนผังการจัดหมวดหมู่นี้
‫ดังนั้นฉันจึงไม่สามารถเรียนรู้ได้
‫ฉันคิดว่าพวกคุณต้องใส่การถดถอยโลจิสติกที่นี่ เพราะไม่อย่างนั้นคนอื่นจะพลาดมันไป
‫นั่นเป็นสิ่งที่ต้องจำไว้ใช่ไหม
‫คือแม้ว่าคุณจะพบแผนที่เหล่านี้และเอกสารโกงเหล่านี้ทางออนไลน์ แต่ก็ยังช่วยในการค้นคว้าของคุณเองและไม่เพียงแค่พึ่งพาสิ่งต่าง
‫ๆ ที่เกิดขึ้นที่นี่
‫เพราะ จำไว้ว่า เรารู้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงกว้างแค่ไหน
‫แบบว่าดูแค่นี้
‫มีเรื่องมากมายเกิดขึ้นที่นี่
‫แต่ถึงแม้จะอยู่ในฟองสบู่เล็กๆ เหล่านี้เอง แต่ก็ยังมีอะไรอีกมากมายที่สามารถทำได้
‫ดังนั้นฉันจึงไม่สามารถเน้นย้ำได้มากพอว่าการลองทำวิจัยของคุณเองมีความสำคัญเพียงใด
‫ตกลง.
‫ตอนนี้เราได้ปรับโมเดลการถดถอยโลจิสติกโดยใช้การค้นหากริด
‫เราได้รับผลลัพธ์เหมือนเดิม แม้ว่าจะมีการเพิ่มจำนวนของพารามิเตอร์ต่างๆ ที่แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเรากำลังค้นหาอยู่
‫สิ่งที่เราจะทำตอนนี้น่าจะยึดติดอยู่กับแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกนี้
‫เราอาจใช้เวลาสักครู่ในการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์นี้ เหมือนกับการดูแหล่งข้อมูลต่างๆ
‫ที่นี่ อย่างเช่นที่นี่ การปรับพารามิเตอร์สูง
‫เราอาจลดความแม่นยำได้อีกเป็นเปอร์เซ็นต์หรือสองสามเปอร์เซ็นต์ แต่ตอนนี้เราได้รับคำขอสองสามอย่างจากเจ้านายของเรา
‫ฉันจำได้ว่าเธอเคยบอกเราก่อนหน้านี้ว่าเราต้องดูความสำคัญของคุณลักษณะการปรับค่าพารามิเตอร์สูงต่อไปนี้
‫นั่นอะไร?
‫เอาล่ะ เราได้ทำการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์แล้ว
‫เราพบว่าการถดถอยโลจิสติกน่าจะเป็นแบบจำลองที่เราจะใช้ในตอนนี้
‫เรามีเมทริกซ์ความสับสน
‫เราได้ทำการตรวจสอบข้ามผ่านการค้นหาแบบสุ่ม การค้นหา KV และการค้นหากริด
‫เราต้องการการเรียกคืนที่แม่นยำ รายงานการจำแนกคะแนน F1 พื้นที่โค้งหินใต้เส้นโค้ง
‫มาร์ค ความดี.
‫ไม่เป็นไร.
‫ดี.
‫มาทำกัน
‫นั่นอาจเป็นสิ่งที่เราจะทำในวิดีโอต่อๆ ไป นั่นคือการใช้การค้นหาแบบกริด การถดถอยโลจิสติก
‫ใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเรากับประเภทพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่เราพบโดยใช้การค้นหากริดเพื่อให้ได้สิ่งต่างๆ
‫เช่น เส้นโค้ง RC เมทริกซ์ความสับสน รายงานการจัดประเภท ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 และสารพัดการจัดหมวดหมู่อื่นๆ
‫ที่คุณควรใช้กับทุกรูปแบบการจัดหมวดหมู่
‫ดังนั้นคุณอาจต้องการลองใช้พารามิเตอร์ต่างๆ สองสามตัวกับการค้นหาแบบกริดโดยการค้นหาสิ่งนี้
‫นั่นอาจเป็นการขยายเวลาเล็กน้อย แต่ไม่เช่นนั้น เราจะไปยังสิ่งที่เจ้านายขอให้เราเพื่อให้แน่ใจว่าเรากำลังรายงานผลลัพธ์และแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ของเราอย่างถูกต้อง