‫Được rồi, hãy xem cách chúng ta có thể điều chỉnh các tham số siêu của mô hình hồi quy logistic của chúng ta bằng
‫cách sử dụng tìm kiếm lưới CV Vì vậy, tìm kiếm lưới CV Đẹp.
‫Và nếu chúng ta đặt một lưu ý nhỏ ở đây.
‫Kể từ mô hình hồi quy logistic của chúng tôi.
‫Bây giờ, hãy nhớ rằng, nó khá khó hiểu.
‫Tôi vẫn nhìn vào điều này và nghĩ rằng đó là một mô hình hồi quy.
‫Đây là một mô hình phân loại cung cấp điểm số tốt nhất cho đến nay.
‫Chúng tôi sẽ thử và cải thiện chúng một lần nữa bằng cách sử dụng khảo sát tìm kiếm lưới.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn tra cứu tài liệu cho CV tìm kiếm lưới, thì đó là khoản vay tâm linh.
‫Bạn chỉ có thể tìm kiếm CV tìm kiếm theo lưới vay và bạn sẽ thấy.
‫Và đó là một tìm kiếm toàn diện trên các giá trị thông số được chỉ định cho một ước tính.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm chỉ là tạo lại các loại lưới tham số khác nhau, các loại tham số
‫khác nhau cho hậu cần của chúng tôi.
‫Và một lần nữa, nếu bạn muốn tìm một trung tâm khác xung quanh, bạn có thể chọn từ một mô hình học máy.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, hồi quy logistic.
‫Bạn có thể tìm kiếm một cái gì đó như thế này.
‫Vậy làm cách nào để điều chỉnh mô hình học máy hồi quy logistic trong Python?
‫Đó là nơi chúng tôi tìm thấy những thứ giống như những gì chúng tôi sẽ tạo ra ở đây.
‫Vì vậy, hãy ghi lại lưới màu đỏ, chúng tôi đã làm điều này ở đây trước đây, nhưng chúng tôi sẽ đưa nó xuống.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có nó trong lưới màu đỏ nhật ký đường ngắm của chúng tôi.
‫Vì vậy, về cơ bản chúng ta chỉ đặt cùng một thứ.
‫Vì vậy, C bằng không gian log NP âm cho 2020 điểm khác nhau.
‫Trên thực tế, chúng tôi có thể chỉ cho vui, bạn biết đấy, chúng tôi sẽ tăng con số này lên 30 vì chúng tôi đang sử dụng tìm
‫kiếm lưới.
‫Tại sao không, tại sao không trực tiếp, bạn biết đấy, tạo ra các không gian tham số khác nhau mà chúng ta chưa từng
‫thấy trước đây.
‫Đó là những gì cuộc sống đang khám phá, những điều chúng ta chưa thử trước đây.
‫Đó là nơi có tất cả niềm vui.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thiết lập lưới, tham số siêu, tìm kiếm hồi quy logistic, chúng tôi sẽ đi giàn ghi nhật ký GTS bằng CV
‫tìm kiếm lưới cần một ít vốn ở đó.
‫Có lẽ chúng tôi sẽ sử dụng tab để hoàn thành việc này bởi vì chúng tôi là những ninja bàn phím ở đây.
‫Bây giờ sự khác biệt giữa CV tìm kiếm ngẫu nhiên và CV tìm kiếm lưới là thông số siêu nhỏ này ở đây
‫trong Grid Search CV.
‫Nó chỉ được gọi là lưới tham số trong CV tìm kiếm ngẫu nhiên, nó được gọi là phân phối tham số.
‫Vì vậy, sau đó chúng tôi sẽ vượt qua nó.
‫Đây là lưới giàn khoan mới của chúng tôi, có 30 khoảng giữa âm bốn và bốn trên một không gian khúc gỗ bởi vì chúng tôi đang sống
‫nguy hiểm ở đây và CV bằng năm và sau đó chúng ta sẽ đi dài hạn bằng true.
‫Chỉ để đưa ra kết quả nhỏ của chúng tôi về những gì đang xảy ra bây giờ.
‫Bạn sẽ nhận thấy không có Neta ở đây.
‫Không giống như trong CV tìm kiếm ngẫu nhiên, có một ETA vì CV tìm kiếm dạng lưới sẽ thử mọi kết hợp tham
‫số ở đây và tìm ra thông số tốt nhất.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đi phù hợp.
‫Chúng tôi đã lưu điều này.
‫Nhân tiện, lưới hồi quy logistic của chúng tôi đặt thành giàn nhật ký của G cho GTS là để tìm kiếm trên lưới, vì
‫vậy hãy phù hợp với mô hình tìm kiếm siêu tham số lưới của chúng tôi khi chấm đỏ nhật ký khí đầy đủ phù hợp với x xe lửa, đoàn tàu y và sau đó chúng
‫ta đi bùng nổ, chạy.
‫Nó sẽ phù hợp với năm ứng cử viên vì tổng số 150 phù hợp với hơn 30 bộ thông số chiều cao khác nhau bởi
‫vì chúng tôi đã đặt CV bằng năm và nó đã hoàn thành vì hồi quy logistic là tốt và nhanh chóng.
‫Và vì vậy hãy kiểm tra loại thông số tốt nhất và đi, jeez, log giàn khoan chấm thông số tốt nhất.
‫Tuyệt vời.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, bạn phải thấy giá trị của bộ giải số thực sự dài đó là tuyến tính trực tiếp.
‫Chà, chúng tôi đoán vậy vì chỉ có một lựa chọn ở đó.
‫Làm thế nào chúng ta có thể đánh giá điều này?
‫Chúng tôi muốn đánh giá tìm kiếm lưới, mô hình hồi quy logistic.
‫Vì vậy, chúng tôi sử dụng lại bộ thử nghiệm của mình.
‫Thật tuyệt, điểm số chấm của giàn ghi nhật ký trên dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi, bài kiểm tra X, bài kiểm tra Y.
‫Và chúng ta hãy xem.
‫88. 5.
‫Chúng tôi đã nhận được bất kỳ tốt hơn?
‫Quay lại đây.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào giàn ghi nhật ký tìm kiếm ngẫu nhiên của mình, chúng ta có 88. 5 là tốt.
‫Các số thập phân sau có khác nhau không?
‫Không, hoàn toàn giống nhau.
‫Chà, có vẻ như tìm kiếm ngẫu nhiên của chúng tôi và sau đó tôi nghĩ rằng mô hình hồi quy logistic đường cơ sở của chúng tôi có
‫cùng điểm số như thế nào.
‫Sau đó, mô hình hồi quy logistic đã hoạt động rất tốt.
‫Điều đó khá tốt cho một mô hình không xuất hiện trong bản đồ phân loại này.
‫Vì vậy, tôi không thể học được.
‫Tôi nghĩ các bạn cần đưa hồi quy logistic vào đây vì nếu không mọi người sẽ bỏ
‫lỡ nó.
‫Vì vậy, đó là điều cần ghi nhớ, phải không?
‫Có phải là mặc dù bạn tìm thấy những bản đồ này và những bảng gian lận này trực tuyến, nó vẫn giúp bạn tự nghiên cứu
‫và không chỉ dựa vào một số thứ đang diễn ra ở đây.
‫Bởi vì, hãy nhớ rằng, chúng ta biết máy học rộng lớn như thế nào.
‫Giống như, chỉ cần nhìn vào này.
‫Có rất nhiều thứ đang diễn ra ở đây.
‫Nhưng ngay cả trong chính những bong bóng nhỏ này, vẫn còn nhiều điều có thể làm được.
‫Vì vậy, tôi không thể nhấn mạnh đủ tầm quan trọng của việc thử nghiên cứu của riêng bạn.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã điều chỉnh mô hình hồi quy logistic của mình bằng cách sử dụng tìm kiếm lưới.
‫Chúng tôi nhận được kết quả tương tự như trước đây, ngay cả khi tăng số lượng các tham số khác nhau mà mô hình hồi
‫quy logistic của chúng tôi đang tìm kiếm.
‫Những gì chúng ta sẽ làm bây giờ có lẽ là gắn bó với mô hình hồi quy logistic này.
‫Chúng tôi có thể dành một chút thời gian cho việc điều chỉnh siêu tham số này, như xem qua các tài nguyên khác
‫nhau ở đây, như tài nguyên này ở đây, điều chỉnh thông số cao.
‫Chúng tôi có thể rút ra một phần trăm hoặc một vài phần trăm độ chính xác khác, nhưng hiện tại, chúng tôi đã nhận được
‫một vài yêu cầu từ sếp của mình.
‫Tôi nhớ cô ấy đã nói với chúng tôi trước đó rằng chúng tôi cần xem xét tầm quan trọng của tính năng điều chỉnh thông
‫số cao sau đây.
‫Cái gì vậy?
‫Được rồi, chúng tôi đã thực hiện điều chỉnh siêu tham số.
‫Chúng tôi đã tìm ra hồi quy logistic có lẽ là mô hình mà chúng tôi sẽ gắn bó ngay bây giờ.
‫Chúng tôi có một ma trận nhầm lẫn.
‫Chúng tôi đã thực hiện một chút xác thực chéo thông qua tìm kiếm ngẫu nhiên, tìm kiếm KV và lưới.
‫Chúng tôi cần thu hồi chính xác, báo cáo phân loại điểm F1, khu vực đường cong đá dưới đường cong.
‫Đánh dấu lòng tốt.
‫Được rồi.
‫Tốt.
‫Hãy làm nó.
‫Vì vậy, đó có thể là những gì chúng ta sẽ làm trong vài video tiếp theo là sử dụng
‫tìm kiếm lưới của chúng tôi, hồi quy logistic, sử dụng mô hình hồi quy logistic của chúng tôi với loại thông số tốt nhất mà chúng
‫tôi tìm thấy bằng cách sử dụng tìm kiếm lưới để có được những thứ như đường cong RC, ma trận nhầm lẫn, báo
‫cáo phân loại, độ chính xác, thu hồi, điểm F1 và tất cả những tiện ích phân loại khác mà bạn nên sử
‫dụng với mọi mô hình phân loại.
‫Vì vậy, có thể bạn muốn thử một vài tham số khác nhau với tính năng tìm kiếm theo lưới bằng cách tìm kiếm thứ gì đó
‫như thế này.
‫Đó có thể là một phần mở rộng một chút, nhưng nếu không, chúng tôi sẽ chuyển sang những điều mà sếp của chúng tôi
‫yêu cầu chúng tôi để đảm bảo rằng chúng tôi đang báo cáo kết quả và mô hình phân loại của mình một cách chính xác.