‫Très bien, maintenant nous avons nos propres fonctions d'évaluation client, nous pouvons évaluer comment notre modèle se
‫porte.
‫La prochaine étape logique serait donc d'en former un autre sur l'ensemble de données d'entraînement, puis de l'évaluer sur
‫l'ensemble de données de validation ou simplement en utilisant cette belle fonction que nous avons conçue.
‫Pas si vite.
‫Voyons pourquoi.
‫Donc, en testant notre modèle, cette section va être que nous allons le faire sur un sous-ensemble.
‫Testons donc notre modèle sur un sous-ensemble.
‫Maintenant, il s'agit principalement de régler les paramètres hybrides car rappelez-vous ce sur quoi nous avons insisté, nous voulons
‫réduire le temps qu'il nous faut entre les expériences.
‫Et si nous revenons, rappelez-vous comment nous avons voyagé dans le temps dans une vidéo précédente et cela a pris six minutes et
‫58 secondes pour adapter un modèle à toutes ces données.
‫Donc sur quatre cent mille lignes, on n'a pas assez de temps pour refaire ça.
‫Nous ne pouvons voyager dans le temps que de temps en temps.
‫Et donc, si nous devions simplement recommencer, nous instancierions nos modèles.
‫Et le modèle équivaut à une régression aléatoire de la forêt et les emplois sont égaux à un négatif et à un état aléatoire de quarante-deux.
‫Merveilleux.
‫Et puis si nous venons de modéliser le train Duffett X, je dois faire attention ici à ne pas être content de la gâchette si nous
‫faisions cela.
‫D'accord, si nous mettons un peu de temps ici, du temps.
‫Cela va prendre beaucoup trop de temps, n'est-ce pas, à mon avis, mettez une note ici.
‫Cela prend beaucoup trop de temps pour expérimenter car cela va prendre environ cinq minutes.
‫Ce n'est pas ce que nous recherchons.
‫Et encore une fois, si vous avez déjà dirigé cette cellule auparavant, en fait, j'aurais dû vous le dire plus tôt.
‫Si vous avez exécuté cette cellule sur votre ordinateur et que son chargement prend beaucoup trop de temps.
‫N'oubliez pas que vous pouvez toujours appuyer sur le bouton d'arrêt ici.
‫Donc si nous courons aussi bien, c'est trop rapide.
‫Cela va trop vite.
‫Mais si votre portable fonctionne, rappelez-vous qu'il y a une petite étoile ici.
‫Je vais te montrer.
‫Je serai une star pendant que ça arrive trop vite pour ça.
‫Tu vas devoir me faire confiance sur ce coup-là.
‫Lorsque vous exécutez une cellule, celle-ci se transforme en étoile.
‫S'il est en cours d'exécution, vous pouvez l'arrêter en appuyant sur ce bouton avec cette cellule en surbrillance et cela arrêtera
‫cette cellule.
‫Alors nous reviendrons.
‫Ne courons pas, cela fera en sorte que nous ne pouvons pas, alors nous avons commenté magnifique parce que.
‫Pourquoi?
‫Parce que notre trame de données y est de 400000 lignes et mon petit MacBook Pro est déjà calculé.
‫Beaucoup de brevets en quatre cent mille rangées.
‫Et c'est comme, eh bien, je vais prendre du temps, donc tu dois être patient avec moi.
‫Eh bien, c'est assez juste, car il me faudrait beaucoup plus de temps que mon MacBook Pro pour calculer jusqu'à
‫quatre cent mille.
‫Droit.
‫Notre solution est donc d'accélérer notre temps entre les expériences.
‫Et c'est ce que nous faisons, tester notre modèle sur un sous-ensemble.
‫Nous pourrions faire quelque chose comme ça, nous pourrions simplement copier ce modèle, ne pas l'adapter.
‫Peut-être que nous voulons le faire uniquement sur 10 000 lignes.
‫Mais il y a un moyen encore meilleur et c'est vraiment intégré dans le fait que nous pourrions le faire.
‫Droit.
‫Ça va le tester sur dix mille, non ?
‫Euh, mais maintenant il y a une meilleure façon de le faire.
‫C'est une option.
‫Gardez donc cela à l'esprit que vous pouvez simplement découper votre ensemble de données d'entraînement.
‫Mais ce qui est bien avec les forêts aléatoires et c'est pourquoi nous nous
‫concentrons autant dessus, c'est qu'elles contiennent cette petite fonctionnalité appelée Max Samples.
‫Changez donc la valeur de X échantillons.
‫D'accord.
‫Et si nous voulions découvrir ce que fait Max Samples, où iriez-vous ?
‫Eh bien, une option est que si nous adoptons un modèle égal à une régression de la forêt tropicale, nous aurons des tas de pratique.
‫Cependant, il s'agit d'instancier ces modèles.
‫Ron est sur le point de faire presque cette seconde nature de ce que c'est que d'avoir un modèle instancié, de le
‫préparer.
‫L'état aléatoire est égal à quarante-deux.
‫Voilà notre modèle.
‫Cela pourrait donc être une option.
‫Mais si nous appuyons sur l'onglet Maj ici, nous verrons la falsification.
‫Fonctionnalités max, pas d'échantillons max, échantillons max, boom.
‫Maintenant, si nous descendons ici, trouvons cela.
‫Échantillons max.
‫On y va.
‫Si les bootstrappers sont vrais, le nombre d'échantillons à tirer de X pour entraîner chaque base est estimé à la hausse.
‫Hmm, qu'est-ce que cela signifie, modèle de sauvegarde ?
‫OK, bootstrap est égal à vrai.
‫Oui, et maintenant chaque estimation voit un maximum d'échantillons, maintenant où sont mes exemples ?
‫Rien.
‫Alors qu'est-ce que cela signifie si rien ne sera tout, n'est-ce pas ?
‫Regardons.
‫C'est ce que je veux que vous ayez un peu de pratique à faire, n'est-ce pas, si vous n'êtes pas
‫sûr de quelque chose, c'est de le rechercher et de le lire dans la doc.
‫Si bootstrap est vrai, le nombre d'échantillons à tirer de X.
‫OK, donc X est ce que nous passons le modèle.
‫S'il n'y en a pas, prélevez un échantillon en forme de point X.
‫Donc ça va les attirer tous.
‫Maintenant, si et puis retirez des échantillons, des échantillons, donc.
‫Cela signifie que si nous allons sur X, le train forme zéro.
‫Donc, si nous laissons le nombre maximum d'échantillons à aucun.
‫Chaque estimation dans notre cas est de 100 car l'estimation par défaut est en pluie et l'agresseur forestier est de 100, vous pouvez donc
‫imaginer une estimation sous la forme d'un petit modèle.
‫Donc chaque petit modèle, donc 100 petits modèles vont voir chacun d'entre eux.
‫C'est donc un grand nombre.
‫Droit.
‫C'est donc tous les calculs que nous devons faire, probablement plus que cela, mais c'est ce que vous
‫pouvez imaginer.
‫Mais au lieu de cela, si nous renvoyions des échantillons à autre chose à dire, par exemple,
‫nous voulions peut-être essayer seulement 10000 exemples au lieu de quatre cent mille.
‫Droit.
‫Donc plus proche de la forme de notre ensemble de validation, nous pourrions revenir à dix mille échantillons.
‫Cela signifie donc qu'au lieu de regarder quatre cent mille lignes, chaque estimation jusqu'à la centaine est pour une estimation,
‫nous pourrions également changer cela, pour être honnête, mais nous la laisserons par défaut juste
‫pour cet exemple.
‫Cela signifie donc que nous l'avons changé en dix mille fois cent.
‫Eh bien, jetons un coup d'œil ici.
‫Séparons ces deux.
‫Combien de fois moins ?
‫Qu'avons-nous ici?
‫Quels nombres que combien de zéros le.
‫Un million, c'est un million.
‫Je peux compter.
‫Quarante fois moins, 40 fois moins de données à calculer.
‫Cela signifie donc que nous devrions voir une augmentation de la vitesse de 40 X ou à peu près, n'est-ce pas, car ce ne sera
‫pas parfait.
‫Alors allons-y, changeons ce que nous pourrions faire.
‫Ouais, ça a l'air bien.
‫Et puis nous allons créer une nouvelle cellule ici.
‫Nous aurons besoin d'un peu de temps ici car c'est ce que nous voulons pratiquer.
‫Donc, en réduisant le nombre maximum d'échantillons, chaque estimation que je peux voir s'améliore.
‫C'est notre hypothèse qui améliore le temps d'entraînement et regardons un modèle qui convient.
‫Nous allons le faire sur nos données d'entraînement maintenant.
‫Cela ne devrait donc pas prendre trop de temps, peut-être que nous aurons peut-être même le temps d'attendre, cela peut encore prendre
‫quelques secondes.
‫Cela pourrait être une autre occasion de voyager dans le temps.
‫Oh, je n'avais pas vraiment besoin d'un emploi du temps pour regarder ce temps de mur, 16 secondes au lieu de sept minutes.
‫Maintenant, c'est un peu mieux maintenant.
‫C'est quelque chose que nous pouvons potentiellement simplement nous asseoir ici et attendre.
‫Si vous faites des expériences de sept minutes tout le temps ou même plus longtemps, si vous aviez plus de données,
‫vous allez perdre patience, vous allez être distrait.
‫Mais si nous pouvons garder nos expériences, comme quelque part environ 10 secondes.
‫Alors c'est plutôt bien, non ?
‫Je peux attendre 10 secondes.
‫Et maintenant, la beauté entre en jeu ici lorsque nous pouvons appeler notre fonction de scores d'émissions.
‫Voyons donc ce qui se passe lorsque nous allons montrer les partitions.
‫Espérons que cela fonctionne car nous avons codé cette fonction nous-mêmes.
‫Bien sûr, il affichera les scores.
‫Qu'allons-nous trouver ?
‫Oh, non, nous avons tout gâché.
‫Non, elle n'a pas d'esprit au lieu de racine carrée, c'est là que nous n'avons pas foiré.
‫On y va.
‫Typo classique.
‫Vous n'avez pas réussi du premier coup, n'est-ce pas, Daniel ?
‫Nan.
‫Nous verrons donc comment fonctionne notre modèle.
‫Nous venons de l'entraîner ici sur un sous-ensemble de données.
‫Oh, magnifique.
‫Très bien, regarde ça.
‫Disons que la formation signifie une erreur absolue.
‫Alors, Valette.
‫Oui.
‫Voyez comment j'ai dit que l'erreur valide sera légèrement supérieure à la formation.
‫C'est bon.
‫Cela signifie que nous ne sommes pas suréquipés et que notre formation d'offre R-carré et Valadier sont bien pires que le zéro virgule neuf huit
‫sept que nous avons vu auparavant.
‫Mais ce n'est pas grave car nous ne nous entraînons que sur un sous-ensemble de 10 000 exemples, pas tous les quatre cent
‫mille.
‫Nous nous attendons donc à ce que ces métriques soient pires que si nous devions définir le nombre maximal d'échantillons sur aucun ou si nous nous entraînions sur toutes
‫les données d'entraînement.
‫Maintenant, ce que nous pourrions faire, c'est voir comment Mme valide a mis à pied le point à neuf.
‫Je me demande où si nous devions comparer ce chiffre avec le classement, où nous retrouverions-nous ?
‫Alors pointez-les.
‫Soit environ quatre cent vingt cinq équipes dans cette compétition, donc si nous devions soumettre notre
‫échantillon tel qu'il est maintenant avec notre R. M. Score SLA de point deux neuf trois seulement sur dix mille échantillons, où en
‫sommes-nous ?
‫Pointez sur neuf trois.
‫Wow.
‫Nous sommes dans le top 100 à regarder.
‫Nous sommes dans le top 100 avec juste un modèle simple sur 10000 exemples et quelque part ici.
‫Très bien, maintenant nous avons une idée de la façon d'entraîner notre modèle un peu plus rapidement.
‫Ce que nous pourrions faire, c'est essayer différents paramètres et je vous laisserai y réfléchir avant de passer à la prochaine
‫vidéo.
‫Comment trouver différents hyper paramètres plutôt que de devoir ajuster manuellement ces hyper paramètres de
‫notre forêt aléatoire ?
‫Donc, si vous n'êtes pas sûr, ne vous inquiétez pas, nous couvrirons la prochaine vidéo, mais réfléchissez.
‫Comment avons-nous trouvé de meilleurs paramètres HyperMED dans le passé ?
‫Parce que c'est ce que nous allons utiliser pour la prochaine vidéo.