‫صحيح.
‫حتى الآن لدينا وظائف التقييم المخصصة الخاصة بنا.
‫يمكننا تقييم أداء نموذجنا.
‫لذا ستكون الخطوة المنطقية التالية هي تدريب خطوة أخرى على مجموعة بيانات التدريب ثم تقييمها على
‫مجموعة بيانات التحقق من الصحة ، أو مجرد استخدام هذه الوظيفة الجميلة التي صنعناها.
‫ليس بهذه السرعة.
‫دعنا نرى لماذا.
‫لذا باختبار نموذجنا ، هذا القسم سنقوم به على مجموعة فرعية.
‫لذا اختبار نموذجنا على مجموعة فرعية.
‫الآن هذا في الغالب لضبط المعلمات الفائقة.
‫نظرًا لأننا نتذكر ما كنا نشدد عليه ، فإننا نريد تقليل مقدار الوقت الذي يستغرقه الأمر بين التجارب
‫وإذا عدنا مرة أخرى ، تذكر كيف سافرنا عبر الزمن في مقطع فيديو سابق واستغرق ذلك 6 دقائق و 58
‫ثانية ليناسب نموذجًا على كل تلك البيانات.
‫إذن في 400000 صف ، ليس لدينا الوقت الكافي للقيام بذلك مرة أخرى.
‫يمكننا فقط السفر عبر الزمن في كثير من الأحيان.
‫وبالتالي ، إذا أردنا أن نجتازها مرة أخرى ، إذا أردنا إنشاء مثيل للنموذج.
‫لذا فالنموذج يساوي الانحدار العشوائي للغابات ، والوظائف النهائية الأخرى تساوي سالب واحد وحالة عشوائية
‫من 40 إلى رائعة.
‫وبعد ذلك ، إذا قمنا للتو بعمل نموذج لتناسب قطار x ، فأنا بحاجة إلى توخي الحذر هنا حتى لا أكون سعيدًا إذا
‫فعلنا ذلك.
‫صحيح إذا وضعنا القليل من الوقت هنا.
‫زمن.
‫سيستغرق ذلك وقتًا طويلاً جدًا.
‫حسنا.
‫لذلك قد أضع ملاحظة هنا.
‫يستغرق هذا وقتًا طويلاً للتجربة ، لأن ذلك سيستغرق حوالي 5 دقائق.
‫هذا ليس ما نسعى إليه.
‫ومرة أخرى ، إذا قمت بتشغيل هذه الخلية من قبل ، في الواقع ، ربما كان علي أن أخبرك بهذا سابقًا.
‫إذا قمت بتشغيل هذه الخلية على جهاز الكمبيوتر الخاص بك واستغرق تحميلها وقتًا طويلاً ، فتذكر
‫أنه يمكنك دائمًا الضغط على زر الإيقاف هنا.
‫لذلك إذا قمنا بتشغيل هذا.
‫أوه ، حسنًا ، هذا سريع جدًا.
‫هذا يعمل بسرعة كبيرة.
‫ولكن إذا كانت خليتك تعمل ، تذكر كيف يوجد نجم صغير هنا؟
‫سأريكم.
‫سيكون هناك نجم.
‫حسنًا ، هذا يحدث سريعًا جدًا لأن هذا سيتعين عليك الوثوق بي في هذا الأمر.
‫عندما تقوم بتشغيل خلية ، سيتحول هذا إلى نجمة.
‫إذا كان قيد التشغيل ، فيمكنك إيقافه بالضغط على هذا الزر مع تمييز تلك الخلية.
‫وهذا سيوقف تلك الخلية.
‫لذا نعود.
‫دعونا لا ندير ذلك.
‫سوف نتأكد من أننا لا نستطيع.
‫لذلك نعلق عليه.
‫جميلة.
‫لماذا؟
‫لأن إطار البيانات لدينا هو 400000 صف هناك.
‫وقد قام جهاز MacBook Pro الصغير الخاص بي بالفعل بحساب الكثير من الأنماط في 400000 صف.
‫وهو مثل ، حسنًا ، سأستغرق بعض الوقت ، لذا عليك أن تتحلى بالصبر معي.
‫حسنًا ، هذا عادل بما يكفي ، لأنني سأستغرق وقتًا أطول بكثير من جهاز MacBook Pro الخاص بي
‫لحساب ثلاثة 400000 صف.
‫إذن ما هو الحل لدينا ، هو تسريع وقتنا بين التجارب وهذا ما نقوم به ، اختبار نموذجنا على
‫مجموعة فرعية.
‫يمكننا أن نفعل شيئًا كهذا ، يمكننا فقط نسخ هذا النموذج ، وليس مناسبًا.
‫ربما نريد القيام بذلك في 10000 صف فقط.
‫ولكن هناك طريقة أفضل.
‫وهو مدمج بشكل صحيح.
‫يمكننا فعل ذلك.
‫الصحيح.
‫هذا سيختبرها على 10000 صف.
‫ولكن الآن هناك طريقة أفضل للقيام بذلك.
‫هذا خيار واحد.
‫لذا ضع في اعتبارك أنه يمكنك فقط تقسيم مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك.
‫لكن الشيء الجميل في الغابات العشوائية وهذا هو سبب تركيزنا عليها كثيرًا
‫، هو أنها تحتوي على هذه الميزة الصغيرة التي تسمى عينات ماكس.
‫لذا قم بتغيير قيمة العينات القصوى.
‫حسنا.
‫وإذا أردنا معرفة ما يفعله Max Samples ، فأين ستذهب؟
‫حسنًا ، أحد الخيارات هو إذا ذهبنا إلى نموذج يساوي تراجع الغابات المطيرة ، فسنحصل على أكوام من التدريب
‫على إنشاء هذه النماذج.
‫هذا ما يدور حوله ، رغم ذلك ، رايان.
‫إنه يكاد يجعل هذه الطبيعة الثانية لما يشبه مجرد الحصول على نموذج وإنشاء مثيل
‫له وإعداده.
‫الحالة العشوائية تساوي 42.
‫هناك نموذجنا.
‫لذلك يمكن أن يكون هذا أحد الخيارات.
‫ولكن إذا ضغطنا على علامة تبويب shift هنا ، فسنرى ميزات docstring max وليست عينات قصوى.
‫عينات ماكس.
‫فقاعة.
‫وإذا أتينا إلى هنا ، فلنجده.
‫عينات ماكس.
‫هناك نذهب.
‫إذا كان التمهيد صحيحًا ، فسيتم سحب عدد العينات من X لتدريب كل مقدر أساسي.
‫همم.
‫ماذا يعني هذا؟
‫لذلك إذا ذهبنا إلى النموذج.
‫تمام.
‫Bootstrap يساوي صحيح؟
‫نعم.
‫والآن يقدر كل منهما عينات الحد الأقصى لحرف ج.
‫الآن ، أين عينات ماكس؟
‫لا أحد.
‫إذن ماذا يعني ذلك إذا لم يكن هناك شيء؟
‫سيكون كل شيء ، أليس كذلك؟
‫لنلقي نظرة.
‫هذا واحد أريدك أن تمارسه بشكل صحيح ، إذا لم تكن متأكدًا من شيء ما
‫، فإنه يبحث عنه ويقرأه في المستندات.
‫إذا كان bootstrap صحيحًا ، فإن عدد العينات المطلوب سحبها من x لذا فإن x هو ما نمرره في النموذج.
‫إذا لم يكن هناك شيء ، فقم برسم عينات شكل x ، لذلك سوف يرسمهم جميعًا.
‫الآن إذا كان الأمر كذلك ، فقم برسم عينات عينة mac.
‫لذا.
‫ما يعنيه هذا هو أننا إذا انتقلنا إلى x قطار ، شكل نقطي صفر.
‫لذلك إذا تركنا عينات كحد أقصى على أنها لا شيء.
‫كل تقدير.
‫في حالتنا ، هناك 100 لأن التقدير الافتراضي في الغابة العشوائية ، والمعتدي هو 100.
‫لذا يمكنك تخيل تقدير كنموذج صغير.
‫لذلك كل نموذج صغير ، لذلك 100 نموذج صغير سوف يرون كل واحد من هؤلاء.
‫هذا رقم كبير.
‫الصحيح.
‫لذا فهذه هي كل الحسابات التي يجب أن نجريها على الأرجح أكثر من ذلك ، لكن هذا ما
‫يمكنك تخيله.
‫لكن بدلاً من ذلك ، إذا قمنا بتعيين أقصى عينات لشيء آخر ، فلنفترض على سبيل المثال ،
‫ربما أردنا فقط تجربة 10000 مثال بدلاً من 400000.
‫حق؟
‫لذا ، بالقرب من شكل مجموعة التحقق الخاصة بنا ، يمكننا تغيير الحد الأقصى للعينات المحددة إلى 10000.
‫هذا يعني أنه بدلاً من النظر إلى 400000 صف ، كل مقدر.
‫لذا فإن 100 تقدير لتقدير هو أنه يمكننا أيضًا تغيير هذا ، لنكون صادقين ، لكننا سنتركه كإعداد
‫افتراضي لهذا المثال فقط.
‫هذا يعني أننا غيرناها إلى 10000 مرة 100.
‫نحن سوف.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة هنا.
‫دعونا نقسم هذين.
‫كم مرة؟
‫أقل.
‫ماذا لدينا هنا؟
‫ما هو الرقم؟
‫كم عدد الاصفار هناك؟
‫مليون.
‫هذا مليون.
‫استطيع العد.
‫40 مرة أقل حتى 40 مرة بيانات أقل للحساب عليها.
‫هذا يعني أننا يجب أن نرى زيادة في السرعة بمقدار 40 X أو ما يقرب من ذلك ، أليس كذلك؟
‫لأنها لن تكون مثالية.
‫لذلك دعنا نذهب هنا.
‫غيّر ما قد نفعله.
‫نعم ، هذا يبدو جيدًا.
‫وبعد ذلك سننشئ خلية جديدة هنا.
‫سنترك وقتنا الصغير هنا لأن هذا ما نريد أن نمارسه.
‫لذا فإن تقليل العدد الأقصى للعينات يمكن لكل مقدر أن يرى تحسنًا.
‫هذه فرضيتنا تعمل على تحسين وقت التدريب ودعنا نلقي نظرة على النموذج المناسب.
‫سنفعل ذلك على بيانات التدريب لدينا الآن.
‫لذلك لا ينبغي أن يستغرق هذا وقتًا طويلاً.
‫ربما لدينا الوقت لانتظار ذلك.
‫لا يزال قد يستغرق بضع ثوان.
‫قد تكون هذه فرصة أخرى للسفر عبر الزمن.
‫قاعة.
‫لم أكن بحاجة إلى السفر الخاص به كثيرًا.
‫انظر إلى ذلك طوال الوقت.
‫16 ثانية بدلا من 7 دقائق.
‫الآن ، هذا أفضل قليلاً ، أليس كذلك؟
‫الآن ، هذا شيء يمكننا الجلوس هنا وانتظاره.
‫إذا كنت تجري تجارب مدتها سبع دقائق طوال الوقت أو حتى لفترة أطول ، إذا كان لديك المزيد من البيانات
‫، فستفقد الصبر ، وسوف تشتت انتباهك.
‫ولكن إذا استطعنا الاحتفاظ بتجاربنا في مكان ما حوالي 10 ثوانٍ ، فهذا جيد جدًا ، أليس كذلك؟
‫يمكنني الانتظار 10 ثوان.
‫والآن يأتي الجمال هنا عندما يمكننا استدعاء وظيفة نتيجة العرض.
‫لذلك دعونا نرى ما يحدث عندما نذهب لعرض النتائج.
‫نأمل أن ينجح هذا لأننا قمنا بترميز هذه الوظيفة بأنفسنا.
‫بالطبع سوف تظهر عشرات.
‫ماذا سنجد؟
‫أوه لا.
‫لقد أفسدنا الأمر ليس له روح.
‫بدلا من الجذر التربيعي.
‫هذا هو المكان الذي أفسدنا فيه num pi.
‫هناك نذهب.
‫لم يستطع Tebow classic الحصول على الأمر بالشكل الصحيح من أول مرة.
‫هل يمكنك يا دانيال؟
‫لا.
‫لذلك سنرى كيف يعمل نموذجنا.
‫لقد قمنا للتو بتدريبه هنا على مجموعة فرعية من البيانات.
‫اوه جميل.
‫صحيح.
‫انظر إلى ذلك.
‫لذا فإن التدريب يعني الخطأ المطلق.
‫صحيح جدا.
‫نعم.
‫انظر هنا كيف قلت أن الخطأ الصالح سيكون أعلى قليلاً من التدريب.
‫هذا جيد.
‫هذا يعني أننا لا نلعب أكثر من اللازم وأننا ننتهي من التدريب وصحي أو أسوأ بكثير من 0. 987 رأينا من قبل.
‫لكن هذا جيد لأننا نتدرب فقط على مجموعة فرعية من 10000 مثال ، وليس 400000 مثال.
‫لذلك كنا نتوقع أن تكون هذه المقاييس أسوأ مما لو كنا سنحدد أقصى عدد من العينات ليكون لا شيء أو نتدرب على جميع بيانات
‫التدريب.
‫الآن ما قد نفعله هو أن نرى أن هذا هو مدى صحة طحلب 0. 29.
‫أتساءل أين لو قارنا هذا الرقم بلوحة الصدارة ، فأين سننتهي؟
‫لذا أشر إلى هذه.
‫هناك حوالي 425 فريق في هذه المسابقة.
‫لذلك إذا كان علينا إرسال العينة كما هي الآن مع درجة نوم الذراع الصالحة 0. 293 ، على 10000 عينة فقط ، أين ينتهي بنا
‫المطاف؟
‫0. 293.
‫رائع.
‫نحن في قائمة أفضل 100.
‫انظر إلى ذلك.
‫نحن من بين أفضل 100 نموذج بسيط يحتوي على 10000 مثال.
‫لذلك في مكان ما هنا.
‫حسنا.
‫الآن لدينا فكرة عن كيفية تدريب نموذجنا بشكل أسرع قليلاً.
‫ما قد نفعله هو تجربة بعض المعلمات الفائقة المختلفة ، وسأدعك تفكر في الأمر قبل أن ندخل في الفيديو
‫التالي.
‫ما هي الطريقة للعثور على معلمات مفرطة مختلفة بدلاً من الاضطرار إلى ضبط هذه المعلمات الفائقة يدويًا
‫لمجموعتنا العشوائية أو المعتدي؟
‫إذا لم تكن متأكدًا ، فلا تقلق.
‫سنقوم بتغطيته في الفيديو التالي ، لكن فكر.
‫كيف وجدنا معلمات مفرطة أفضل في الماضي؟
‫لأن هذا ما سنستخدمه في الفيديو التالي.