‫Oké, dus nu we onze eigen klantevaluatiefuncties hebben, kunnen we evalueren hoe ons model het
‫doet.
‫Dus de volgende logische stap zou zijn om er nog een te trainen op de trainingsdataset en deze vervolgens
‫te evalueren op de validatiedataset of gewoon deze prachtige functie te gebruiken die we hebben gemaakt.
‫Niet zo snel.
‫Laten we eens kijken waarom.
‫Dus bij het testen van ons model, in deze sectie gaan we het op een subset doen.
‫Dus ons model testen op een subset.
‫Dit is voornamelijk om de hybride parameters af te stemmen, want onthoud waar we de nadruk op hebben gelegd, we
‫willen de hoeveelheid tijd die nodig is tussen experimenten verminderen.
‫En als we terugkomen, bedenk dan hoe we in een vorige video door de tijd reisden en dat het zes minuten en 58 seconden
‫kostte om een model op al die gegevens te passen.
‫Dus op vierhonderdduizend rijen hebben we niet genoeg tijd om dat nog een keer te doen.
‫We kunnen alleen af en toe tijdreizen.
‫En dus als we er gewoon weer mee zouden rijden, zouden we onze modellen instantiëren.
‫En model is gelijk aan willekeurige bosregressie omhoog en banen is gelijk aan negatief één en een willekeurige toestand van tweeënveertig.
‫Prachtig.
‫En als we dan net model Duffett X-trein hebben gedaan, moet ik oppassen dat ik niet blij ben als we dit
‫doen.
‫Juist, als we hier wat tijd aan besteden, tijd.
‫Dat gaat veel te lang duren, goed, voor mijn gevoel, zet hier een notitie.
‫Dit duurt veel te lang om te experimenteren, want dat duurt ongeveer vijf minuten.
‫Dat is niet waar we naar op zoek zijn.
‫En nogmaals, als je deze cel eerder hebt gerund, had ik je dit eigenlijk eerder moeten vertellen.
‫Als u deze cel op uw computer hebt uitgevoerd en het duurt veel te lang voordat deze is geladen.
‫Onthoud dat u hier altijd op de stopknop kunt drukken.
‫Dus als we dit goed doen, is dat te snel.
‫Dat gaat te snel.
‫Maar als je cel het doet, onthoud dan dat hier een kleine ster is.
‫Ik zal je laten zien.
‫Ik zal een ster zijn, terwijl dat hier te snel voor gaat.
‫Je zult me hierin moeten vertrouwen.
‫Als je een cel runt, verandert deze in een ster.
‫Als het actief is, kunt u het stoppen door op deze knop te drukken terwijl deze cel is gemarkeerd en dat zal die
‫cel stoppen.
‫Dus we komen terug.
‫Laten we niet wegrennen, dat zal ervoor zorgen dat we het niet kunnen, dus we reageerden mooi omdat.
‫Waarom?
‫Omdat ons dataframe daar 400000 rijen is en mijn kleine MacBook Pro al is berekend.
‫Veel patenten in vierhonderdduizend rijen.
‫En het is alsof, nou, ik ga even de tijd nemen, dus je moet geduld met me hebben.
‫Nou, dat is eerlijk genoeg, want ik zou er veel langer over doen dan mijn MacBook Pro om tot
‫vierhonderdduizend te rekenen.
‫Rechts.
‫Dus wat onze oplossing is, is om onze tijd tussen experimenten te versnellen.
‫En dat is wat we doen, ons model testen op een subset.
‫We zouden zoiets kunnen doen, dit model kunnen kopiëren, niet passen.
‫Misschien willen we het alleen doen op 10000 rijen.
‫Maar er is een nog betere manier en het is echt ingebouwd in dat we dat zouden kunnen doen.
‫Rechts.
‫Dat gaat het testen op tienduizend, toch?
‫Maar nu is er een betere manier om het te doen.
‫Dat is een optie.
‫Houd er dus rekening mee dat u uw trainingsgegevensset kunt opdelen.
‫Maar het mooie van willekeurige bossen en daarom concentreren we ons er zo op,
‫is dat ze een kleine functie hebben die Max Samples heet.
‫Verander dus de waarde van X-samples.
‫Oke.
‫En als we wilden weten wat Max Samples doet, waar zou je dan heen gaan?
‫Een optie is dat als we model gaan staan voor regressie in het regenwoud, we heel veel oefenen.
‫Het instantiëren van deze modellen is echter waar het om gaat.
‫Ron is bijna een tweede natuur geworden van hoe het is om een model te laten maken, het klaar te
‫maken.
‫Willekeurige toestand is gelijk aan tweeënveertig.
‫Daar is ons model.
‫Dus dat zou een optie kunnen zijn.
‫Maar als we hier op de shift-tab drukken, zien we het dokteren.
‫Max-functies, niet max-samples, max-samples, boem.
‫Nu, als we hier komen, laten we het dan zoeken.
‫Maximale monsters.
‫Daar gaan we.
‫Als bootstrappers waar zijn, wordt het aantal monsters dat moet worden getrokken uit X om elke basis te trainen naar boven geschat.
‫Hmm, wat betekent dit, savegame-model?
‫OK, bootstrap is gelijk aan waar.
‫Ja, en nu ziet elke schatting een max. monsters, waar zijn nu mijn voorbeelden?
‫Geen.
‫Dus wat betekent het als niets alles zal zijn, nietwaar?
‫Laten we eens kijken.
‫Dit is wat ik wil dat je wat oefening doet, juist, als je ergens niet zeker
‫van bent, zoek het dan op en lees het in de documenten.
‫Als bootstrap waar is, het aantal steekproeven dat moet worden getrokken uit X.
‫OK, dus X is wat we doorgeven aan het model.
‫Als er geen is, teken dan een X-puntvormig monster.
‫Dus het gaat ze allemaal tekenen.
‫Nu, als en dan steekproeven terugtrekken, steekproeven, zo.
‫Wat dit betekent is dat als we naar X gaan, de trein vorm nul vormt.
‫Dus als we maximale monsters als geen laten.
‫Elke schatting is in ons geval 100 omdat de standaardschatting in regen is en bosagressor 100 is, dus je kunt
‫je een schatting voorstellen als een klein model.
‫Dus elk klein model, dus 100 kleine modellen zullen deze allemaal zien.
‫Dus dat is een groot aantal.
‫Rechts.
‫Dit zijn dus alle berekeningen die we moeten maken, waarschijnlijk meer dan dit, maar dit is wat je je
‫kunt voorstellen.
‫Maar als we in plaats daarvan monsters terugstuurden naar iets anders om bijvoorbeeld iets te
‫zeggen, wilden we misschien alleen 10000 voorbeelden proberen in plaats van vierhonderdduizend.
‫Rechts.
‫Dus dichter bij de vorm van onze validatieset, kunnen we steekproeven terugzetten naar tienduizend.
‫Dit betekent dus dat in plaats van te kijken naar vierhonderdduizend rijen, elke schatting tot de honderd schatting een schatting is.
‫We kunnen dit ook veranderen, om eerlijk te zijn, maar we laten het als standaard
‫voor dit voorbeeld.
‫Dus dat betekent omdat we het veranderd hebben in tienduizend keer honderd.
‫Nou, laten we hier eens kijken.
‫Laten we deze twee delen.
‫Hoeveel keer minder?
‫Wat hebben we hier?
‫Welke getallen dan hoeveel nullen de.
‫Een miljoen, dat is een miljoen.
‫Ik kan tellen.
‫Veertig keer minder, 40 keer minder data om op te rekenen.
‫Dus dat betekent dat we een snelheidstoename van 40 X of ongeveer dat moeten zien, juist, omdat het niet perfect
‫zal zijn.
‫Dus laten we hierheen gaan, veranderen wat we zouden kunnen doen.
‫Ja, dat ziet er goed uit.
‫En dan maken we hier een nieuwe cel aan.
‫We hebben hier wat tijd nodig, want dit is wat we willen oefenen.
‫Dus door het maximale aantal monsters te verminderen, verbetert elke schatting die ik kan zien.
‫Dit is onze hypothese die de trainingstijd verbetert en laten we eens kijken naar een model dat past.
‫We doen het nu op onze trainingsgegevens.
‫Dus dit zou niet te lang moeten duren, misschien hebben we zelfs tijd om erop te wachten, het kan nog steeds een paar
‫seconden duren.
‫Dit is misschien nog een kans om in de tijd te reizen.
‫Oh, ik had geen tijdschema nodig, kijk naar die muurtijd, 16 seconden in plaats van zeven minuten.
‫Nou, dat is al wat beter.
‫Dat is iets waar we mogelijk gewoon op kunnen zitten wachten.
‫Als je de hele tijd of zelfs langer experimenten van zeven minuten doet, als je meer gegevens had,
‫verlies je je geduld, raak je afgeleid.
‫Maar als we onze experimenten kunnen houden, ergens rond de 10 seconden.
‫Dus dat is best goed, toch?
‫Ik kan 10 seconden wachten.
‫En nu komt de schoonheid hier binnen wanneer we onze showscores-functie kunnen noemen.
‫Dus laten we eens kijken wat er gebeurt als we scores gaan tonen.
‫Hopelijk werkt dit omdat we deze functie zelf hebben gecodeerd.
‫Natuurlijk zal het scores laten zien.
‫Wat gaan we vinden?
‫Oh nee, we hebben het verpest.
‫Nee, ze heeft geen geest in plaats van vierkantswortel, dit is waar we geen high hebben verknoeid.
‫Daar gaan we.
‫Typfout klassieker.
‫Kon het de eerste keer niet goed doen, of wel, Daniel?
‫Nee.
‫Dus we zullen zien hoe ons model het doet.
‫We hebben het hier zojuist getraind op een subset van de gegevens.
‫Oh mooi.
‫Goed, kijk daar eens naar.
‫Zeg dat training een absolute fout betekent.
‫Dus Valette.
‫Ja.
‫Zie hoe ik zei dat de geldige fout iets hoger zal zijn dan de training.
‫Dat is goed.
‫Dat betekent dat we niet overmatig passen en onze R-kwadraat aanbod training en valadier zijn veel slechter dan het nulpunt negen acht
‫zeven dat we eerder zagen.
‫Maar dat geeft niet, want we trainen slechts op een subset van 10000 voorbeelden, niet alle
‫vierhonderdduizend.
‫We zouden dus verwachten dat deze statistieken slechter zijn dan wanneer we de maximale steekproeven op geen zouden zetten of zouden trainen
‫op alle trainingsgegevens.
‫Wat we zouden kunnen doen, is zien dat dit is hoe geldig mevrouw punt tot negen aflegt.
‫Ik vraag me af waar we zouden eindigen als we dat cijfer zouden vergelijken met het leaderboard?
‫Richt deze dus.
‫Er zijn ongeveer vierhonderdvijfentwintig teams in deze competitie, dus als we ons monster zouden indienen zoals
‫het nu is met onze geldige R. M. SLA-score van punt twee negen drie alleen op tienduizend monsters, waar komen
‫we terecht?
‫Wijs naar negen drie.
‫Wauw.
‫We staan in de top 100 waar we naar kijken.
‫We staan in de top 100 met slechts een eenvoudig model op 10000 voorbeelden en ergens hier binnen.
‫Oké, nu hebben we een idee hoe we ons model wat sneller kunnen trainen.
‫Wat we zouden kunnen doen, is een aantal verschillende parameters proberen en ik zal je erover laten nadenken voordat we naar de volgende
‫video gaan.
‫Wat is een manier om verschillende hyperparameters te vinden in plaats van dat we deze hyperparameters van ons
‫willekeurige bos handmatig moeten aanpassen?
‫Dus maak je geen zorgen als je het niet zeker weet, we behandelen het in de volgende video, maar denk er eens over na.
‫Hoe hebben we in het verleden betere HyperMED-parameters gevonden?
‫Want dat gaan we gebruiken voor de volgende video.