‫Pekala, ızgara arama CV'sini kullanarak lojistik regresyon modelimizin hiper parametrelerini
‫nasıl ayarlayabileceğimizi görelim.
‫Ve eğer buraya küçük bir not koyarsak.
‫Lojistik regresyon modelimizden beri.
‫Unutmayın, bu oldukça kafa karıştırıcı.
‫Ben hala buna bakıyorum ve bunun bir regresyon modeli olduğunu düşünüyorum.
‫Bu, şimdiye kadarki en iyi skorları sağlayan bir sınıflandırma modelidir.
‫Izgara arama anketini kullanarak bunları tekrar geliştirmeye çalışacağız.
‫Dolayısıyla, şebeke arama özgeçmişi için belgelere bakmak isterseniz, psişik kredide.
‫Sadece kredi ızgarası arama CV'si gibi arama yapabilirsiniz ve göreceksiniz.
‫Ve bir tahmin için belirlenmiş parametre değerleri üzerinde kapsamlı bir aramadır.
‫Yapabileceğimiz şey, farklı türde parametre ızgaralarını yeniden oluşturmaktır, yani lojistiğimiz
‫için farklı türde parametreler.
‫Ve yine, etrafınızdaki farklı merkezi bulmak istiyorsanız, bir makine öğrenimi modelinden seçim yapabilirsiniz.
‫Bizim durumumuzda, lojistik regresyon.
‫Bunun gibi bir şey arayabilirsiniz.
‫Peki Python'da bir lojistik regresyon makine öğrenimi modeli nasıl ayarlanır?
‫Burada yaratacağımız şeye benzer şeyleri orada bulduk.
‫Kırmızı ızgarayı loglayın, bunu daha önce burada yapmıştık, ama şimdi aşağı indireceğiz.
‫Yani görüş alanımızdaki kırmızı ızgarada.
‫Yani temelde aynı şeyin içine konulduk.
‫Yani C, 2020 farklı nokta için NP log alanı negatifine eşittir.
‫Aslında, sırf eğlence olsun diye bunu 30'a çıkarabiliriz çünkü ızgara aramayı kullanıyoruz.
‫Neden sınırlarda yaşamayalım, neden daha önce görmediğimiz farklı parametre alanları yaratmayalım?
‫Hayat, daha önce denemediğimiz şeyleri keşfetmektir.
‫Bütün eğlence orada.
‫Böylece ızgarayı, hiper parametreyi ayarlayacağız, lojistik regresyonu arayacağız, GTS log rig equals grid search CV'ye gideceğiz,
‫burada biraz sermaye gerekiyor.
‫Belki de bunu tamamlamak için tab kullanacağız çünkü biz burada klavye ninjalarıyız.
‫Şimdi, rastgele arama CV'si ile ızgara arama CV'si arasındaki fark, Izgara Arama CV'sindeki bu küçük hiper
‫parametredir.
‫Rastgele arama CV'sinde buna sadece parametre dağılımı denir.
‫O zaman geçelim.
‫Bu yeni günlük teçhizatı ızgaramız, bir günlük alanında negatif dört ile dört arasında 30 aralığa sahiptir çünkü burada tehlikeli
‫bir şekilde yaşıyoruz ve CV eşittir beş ve sonra verbose eşittir true yapacağız.
‫Sadece şu anda neler olduğuna dair küçük çıktılarımızı ortaya koymak için.
‫Burada Neta'nın olmadığını fark edeceksiniz.
‫Rastgele arama CV'sinden farklı olarak, bir ETA vardır çünkü ızgara arama CV'si buradaki her bir parametre
‫kombinasyonunu dener ve en iyisini bulur.
‫Bu yüzden fit olmak istiyoruz.
‫Bunu kurtardık.
‫Bu arada, GTS için G'nin günlük teçhizatına lojistik regresyon ızgara setlerimiz ızgara araması
‫içindir, bu nedenle tam gaz günlüğü kırmızı nokta x trenine, y trenine uyduğunda ızgara hiper parametre arama modelimize uyun ve sonra bom,
‫çalıştırın.
‫Beş adaya uyacak çünkü toplam 150, 30 farklı yükseklik parametresi setine uyuyor çünkü CV'yi beşe
‫eşit olarak ayarladık ve lojistik regresyon güzel ve hızlı olduğu için zaten bitti.
‫Bu yüzden en iyi parametre türünü kontrol edin ve "Tanrım, log rig dot best params" deyin.
‫Harika.
‫Tamam.
‫Yani bu gerçekten uzun sayı çözücünün değerinin canlı doğrusal olduğunu görmelisiniz.
‫Bunu tahmin ediyoruz çünkü orada sadece bir seçenek var.
‫Bunu nasıl değerlendirebiliriz?
‫Izgara arama, lojistik regresyon modelini değerlendirmek istiyoruz.
‫Bu yüzden test setimizi tekrar kullanıyoruz.
‫Tanrım, X testi, Y testi, test verilerimiz üzerinde rig nokta puanını loglayın.
‫Bir bakalım.
‫88. 5.
‫Daha iyi olabildik mi?
‫Buraya geri gel.
‫Rastgele arama günlüğü teçhizatımıza bakarsak, 88 tane var. 5 de.
‫Sonraki ondalık sayılar farklı mı?
‫Hayır, tamamen aynı.
‫Görünüşe göre rastgele araştırmamız ve daha sonra sanırım temel lojistik regresyon modelimiz
‫de aynı puanı aldı.
‫Daha sonra, lojistik regresyon modeli çok iyi sonuç vermiştir.
‫Bu sınıflandırma haritasında görünmeyen bir model için oldukça iyi.
‫Bu yüzden öğrenemiyorum.
‫Bence buraya lojistik regresyon koymanız gerekiyor çünkü aksi takdirde insanlar bunu
‫kaçıracak.
‫Bu akılda tutulması gereken bir şey, değil mi?
‫Bu haritaları ve kopya kağıtlarını internette bulsanız da, yine de kendi araştırmanızı yapmanın ve sadece
‫burada olan bir avuç şeye güvenmemenin faydası var.
‫Çünkü unutmayın, makine öğreniminin ne kadar geniş olduğunu biliyoruz.
‫Şuna baksana.
‫Burada çok şey oluyor.
‫Ancak bu küçük baloncukların içinde bile yapılabilecek daha çok şey var.
‫Bu yüzden kendi araştırmanızı yapmanın ne kadar önemli olduğunu ne kadar vurgulasam azdır.
‫Tamam.
‫Şimdi lojistik regresyon modelimizi ızgara aramasını kullanarak ayarladık.
‫Lojistik regresyon modelimizin üzerinde arama yaptığı farklı parametrelerin sayısını artırsak bile daha önce elde ettiğimiz
‫sonuçların aynısını elde ediyoruz.
‫Şimdi yapacağımız şey muhtemelen bu lojistik regresyon modeline bağlı kalmak olacaktır.
‫Bu hiper parametre ayarı üzerinde biraz zaman harcayabiliriz, buradaki gibi farklı kaynaklardan
‫geçebiliriz, buradaki gibi, yüksek parametre ayarı.
‫Belki yüzde ya da yüzde birkaç daha fazla doğruluk elde edebiliriz, ancak şimdilik patronumuzdan
‫birkaç isteğimiz var.
‫Daha önce bize aşağıdaki yüksek parametre ayarlama özelliğinin önemine bir göz atmamız gerektiğini söylediğini
‫hatırlıyorum.
‫Neymiş o?
‫Tamam, hiper parametre ayarlaması yaptık.
‫Lojistik regresyonun muhtemelen şimdilik kullanacağımız model olduğunu anladık.
‫Bir karışıklık matrisimiz var.
‫Rastgele arama, KV ve ızgara arama yoluyla biraz çapraz doğrulama yaptık.
‫Hassasiyet geri çağırma, F1 puanı sınıflandırma raporu, eğri altındaki kaya eğrisi alanına ihtiyacımız var.
‫Mark Goodness.
‫Tamam.
‫Pekala.
‫Hadi yapalım şu işi.
‫Dolayısıyla, önümüzdeki birkaç videoda yapacağımız şey muhtemelen grid arama, lojistik
‫regresyon, RC eğrisi, karışıklık matrisi, sınıflandırma raporu, kesinlik, geri çağırma, F1 puanı ve her sınıflandırma
‫modelinde kullanmanız gereken diğer tüm sınıflandırma güzellikleri gibi şeyleri elde etmek için grid
‫aramayı kullanarak bulduğumuz en iyi parametre türüyle lojistik regresyon modelimizi kullanmak
‫olacaktır.
‫Bu nedenle, belki de aşağıdaki gibi bir arama yaparak ızgara aramasıyla birkaç farklı parametre denemek istersiniz.
‫Bu biraz uzatılabilir, ancak aksi takdirde sonuçlarımızı ve sınıflandırma modellerimizi doğru
‫bir şekilde raporladığımızdan emin olmak için patronumuzun bizden istediği şeylere geçeceğiz.