‫In Ordnung, jetzt haben wir also unsere eigenen Kundenbewertungsfunktionen, mit denen wir beurteilen können, wie unser Modell
‫abschneidet.
‫Der nächste logische Schritt wäre also, einen anderen mit dem Trainingsdatensatz zu trainieren und ihn dann mit
‫dem Validierungsdatensatz auszuwerten oder einfach diese schöne Funktion zu verwenden, die wir entwickelt haben.
‫Nicht so schnell.
‫Mal sehen warum.
‫Wenn wir unser Modell testen, werden wir in diesem Abschnitt eine Teilmenge durchführen.
‫Testen Sie also unser Modell an einer Teilmenge.
‫Dies dient hauptsächlich der Abstimmung der Hybridparameter, denn denken Sie daran, was wir betont haben, wir
‫möchten die Zeit zwischen den Experimenten verkürzen.
‫Und wenn wir wieder zurückkommen, erinnern Sie sich daran, wie wir in einem vorherigen Video durch die Zeit gereist sind und das sechs Minuten und 58
‫Sekunden gedauert hat, um ein Modell auf all diese Daten anzupassen.
‫In vierhunderttausend Reihen haben wir also nicht genug Zeit, um das noch einmal zu tun.
‫Wir können nur ab und zu Zeitreisen.
‫Wenn wir es also einfach noch einmal ausreiten würden, würden wir unsere Modelle instanziieren.
‫Und das Modell entspricht einer zufälligen Waldregression und Jobs entsprechen einer negativen Eins und einem zufälligen Zustand von zweiundvierzig.
‫Wunderbar.
‫Und wenn wir dann nur Duffett X-Zug modelliert haben, muss ich hier aufpassen, dass ich nicht glücklich bin, wenn wir dies
‫tun.
‫Richtig, wenn wir hier ein bisschen Zeit investieren, Zeit.
‫Das wird viel zu lange dauern, richtig, zu meinem Ziel, schreibe hier eine Notiz.
‫Dies dauert zum Experimentieren viel zu lange, da es ungefähr fünf Minuten dauern wird.
‫Das ist nicht das, was wir suchen.
‫Und noch einmal, wenn Sie diese Zelle schon einmal betrieben haben, hätte ich Ihnen das eigentlich früher sagen sollen.
‫Wenn Sie diese Zelle auf Ihrem Computer ausgeführt haben und das Laden viel zu lange dauert.
‫Denken Sie daran, dass Sie hier oben jederzeit die Stopptaste drücken können.
‫Wenn wir so gut laufen, ist das zu schnell.
‫Das läuft zu schnell.
‫Aber wenn Ihr Handy läuft, denken Sie daran, dass hier ein kleiner Stern ist.
‫Ich werde Ihnen zeigen.
‫Ich werde ein Star sein, solange das zu schnell geht.
‫Sie müssen mir in dieser Sache vertrauen.
‫Wenn Sie eine Zelle betreiben, wird diese zu einem Stern.
‫Wenn es ausgeführt wird, können Sie es stoppen, indem Sie diese Schaltfläche drücken, während diese Zelle markiert ist, und diese Zelle
‫wird gestoppt.
‫Also kommen wir wieder.
‫Lass uns nicht rennen, das werden wir sicher nicht können, also haben wir uns da schön auskommentiert.
‫Wieso den?
‫Denn unser Datenrahmen ist dort 400000 Zeilen und mein kleines MacBook Pro ist schon berechnet.
‫Viele Patente in vierhunderttausend Reihen.
‫Und es ist wie, nun, ich werde eine Weile brauchen, also musst du Geduld mit mir haben.
‫Nun, das ist fair genug, denn ich würde viel länger brauchen als mein MacBook Pro, um vierhunderttausend
‫zu berechnen.
‫Rechts.
‫Unsere Lösung ist also, unsere Zeit zwischen den Experimenten zu verkürzen.
‫Und genau das tun wir, indem wir unser Modell an einer Teilmenge testen.
‫Wir könnten so etwas machen, könnten dieses Modell einfach kopieren, nicht passen.
‫Vielleicht wollen wir es nur auf 10000 Zeilen tun.
‫Aber es gibt einen noch besseren Weg und er ist wirklich in uns integriert.
‫Rechts.
‫Das wird es auf zehntausend testen, oder?
‫Ähm, aber jetzt gibt es einen besseren Weg, es zu tun.
‫Das ist eine Möglichkeit.
‫Denken Sie also daran, dass Sie Ihren Trainingsdatensatz einfach aufschneiden können.
‫Aber das Schöne an Random Forests und deshalb konzentrieren wir uns so sehr
‫darauf, ist, dass sie diese kleine Funktion namens Max Samples enthalten.
‫Ändern Sie also den X-Sample-Wert.
‫Gut.
‫Und wenn wir herausfinden wollten, was Max Samples macht, wohin würden Sie gehen?
‫Nun, eine Option ist, wenn wir das Modell dem Regenwald-Rückschritt gleichsetzen, werden wir jede Menge Übung haben.
‫Es geht jedoch darum, diese Modelle zu instanziieren.
‫Ron ist gerade dabei, diese zweite Natur dessen zu machen, wie es ist, ein Modell instanziieren zu lassen, es fertig zu
‫machen.
‫Zufälliger Zustand ist gleich zweiundvierzig.
‫Da ist unser Modell.
‫Das könnte also eine Option sein.
‫Aber wenn wir hier die Umschalttaste drücken, sehen wir die Ärzte.
‫Max Features, nicht Max Samples, Max Samples, Boom.
‫Wenn wir jetzt hier runterkommen, suchen wir es.
‫Maximale Proben.
‫Na, bitte.
‫Wenn Bootstrapper wahr ist, die Anzahl der Stichproben, die von X gezogen werden müssen, um jede Basisschätzung nach oben zu trainieren.
‫Hmm, was bedeutet das, Savegame-Modell?
‫OK, Bootstrap ist gleich true.
‫Ja, und jetzt sieht jede Schätzung a maximale Stichproben. Wo sind jetzt meine Beispiele?
‫Keiner.
‫Was bedeutet es also, wenn keines alles sein wird, nicht wahr?
‫Werfen wir einen Blick.
‫Dies ist, was ich möchte, dass Sie etwas üben, wenn Sie sich bei etwas nicht sicher
‫sind, schauen Sie es nach und lesen Sie es in den Dokumenten.
‫Wenn Bootstrap wahr ist, die Anzahl der Stichproben, die von X gezogen werden sollen.
‫OK, X ist also das, was wir dem Modell übergeben.
‫Wenn keine, dann zeichnen Sie eine X-punktförmige Probe.
‫Es wird sie alle anziehen.
‫Jetzt, wenn und dann, ziehen Sie Samples, Samples, so zurück.
‫Das bedeutet, dass, wenn wir X gehen, der Zug Null formt.
‫Wenn wir also die maximalen Stichproben als keine belassen.
‫Jede Schätzung in unserem Fall beträgt 100, da die Standardschätzung in Regen und Wald Agressor 100 ist, sodass Sie
‫sich eine Schätzung als kleines Modell vorstellen können.
‫Jedes kleine Modell, also 100 kleine Modelle, werden jedes einzelne davon sehen.
‫Das ist also eine große Zahl.
‫Rechts.
‫Das sind also alle Berechnungen, die wir anstellen müssen, wahrscheinlich noch mehr, aber das können Sie
‫sich vorstellen.
‫Aber wenn wir stattdessen Samples zurückschickten, um zum Beispiel etwas anderes zu sagen,
‫wollten wir vielleicht nur 10000 Beispiele anstelle von 400000 ausprobieren.
‫Rechts.
‫Wenn wir also näher an der Form unseres Validierungssatzes sind, könnten wir den Stichprobensatz auf zehntausend zurücksetzen.
‫Das bedeutet also, dass, anstatt vierhunderttausend Zeilen zu betrachten, jede Schätzung bis zur Hundert-Schätzung eine Schätzung ist. Wir könnten
‫dies auch ändern, um ehrlich zu sein, aber wir belassen es nur für dieses Beispiel
‫als Standard.
‫Das heißt, weil wir es auf zehntausend mal hundert geändert haben.
‫Also, schauen wir mal hier.
‫Teilen wir diese beiden auf.
‫Wie oft weniger?
‫Was haben wir hier?
‫Welche Zahlen als wie viele Nullen die.
‫Eine Million, das ist eine Million.
‫Ich kann zählen.
‫40-mal weniger, 40-mal weniger Daten zum Rechnen.
‫Das bedeutet also, dass wir eine Geschwindigkeitssteigerung von 40 X oder ungefähr sehen sollten, richtig, weil es nicht perfekt
‫sein wird.
‫Also lass uns hierher gehen und ändern, was wir tun könnten.
‫Ja, das sieht gut aus.
‫Und dann erstellen wir hier eine neue Zelle.
‫Wir werden hier ein wenig Zeit brauchen, denn das wollen wir üben.
‫Wenn Sie also die maximale Anzahl von Stichproben reduzieren, verbessert sich jede Schätzung, die ich sehen kann.
‫Dies ist unsere Hypothese, um die Trainingszeit zu verbessern und lassen Sie uns ein passendes Modell suchen.
‫Wir machen es jetzt mit unseren Trainingsdaten.
‫Dies sollte also nicht allzu lange dauern, vielleicht haben wir sogar Zeit, darauf zu warten, kann immer noch ein paar
‫Sekunden dauern.
‫Dies könnte eine weitere Gelegenheit für eine Zeitreise sein.
‫Oh, ich brauchte nicht viel Zeit, um die Wandzeit zu betrachten, 16 Sekunden statt sieben Minuten.
‫Das ist jetzt schon etwas besser.
‫Das ist etwas, auf das wir möglicherweise einfach hier sitzen und warten können.
‫Wenn Sie die ganze Zeit oder noch länger siebenminütige Experimente durchführen, wenn Sie mehr Daten haben, verlieren
‫Sie die Geduld und werden abgelenkt.
‫Aber wenn wir unsere Experimente behalten können, etwa bei 10 Sekunden.
‫Das ist also ziemlich gut, oder?
‫Ich kann 10 Sekunden warten.
‫Und jetzt kommt das Schöne hier ins Spiel, wenn wir unsere Show-Score-Funktion aufrufen können.
‫Mal sehen, was passiert, wenn wir Spielstände zeigen.
‫Hoffentlich funktioniert das, weil wir diese Funktion selbst programmiert haben.
‫Es werden natürlich Punkte angezeigt.
‫Was werden wir finden?
‫Oh nein, wir haben es vermasselt.
‫Nein, sie hat keinen Geist statt Quadratwurzel, hier haben wir kein Hoch vermasselt.
‫Na, bitte.
‫Tippfehler Klassiker.
‫Konnte es nicht gleich beim ersten Mal hinbekommen, oder, Daniel?
‫Nö.
‫Also werden wir sehen, wie unser Modell abschneidet.
‫Wir haben es hier gerade an einer Teilmenge der Daten trainiert.
‫Ach schön.
‫Gut, sieh dir das an.
‫Sagen, Training bedeutet absoluten Fehler.
‫Also Valette.
‫Jawohl.
‫Sehen Sie, wie ich sagte, dass der gültige Fehler etwas höher sein wird als das Training.
‫Das ist gut.
‫Das bedeutet, dass wir nicht überangepasst sind und unser R-Quadrat-Angebot Training und Valadier weitaus schlechter sind als die Null Komma neun acht sieben,
‫die wir zuvor gesehen haben.
‫Aber das ist in Ordnung, denn wir trainieren nur an einer Teilmenge von 10000 Beispielen, nicht an allen
‫400000.
‫Wir würden also erwarten, dass diese Metriken schlechter ausfallen, als wenn wir die maximalen Stichproben auf keine setzen oder mit allen Trainingsdaten
‫trainieren würden.
‫Nun, was wir tun könnten, ist, dass Frau Punkt neun so gültig ist.
‫Ich frage mich, wo, wenn wir diese Zahl mit der Bestenliste vergleichen würden, wo würden wir landen?
‫Zeigen Sie also auf diese.
‫Es sind ungefähr vierhundertfünfundzwanzig Teams in diesem Wettbewerb, also wenn wir unsere Probe so einreichen würden,
‫wie sie jetzt ist, mit unserem gültigen R. M. SLA-Score von Punkt zwei neun drei nur bei zehntausend Stichproben, wo
‫landen wir?
‫Zeigen Sie auf neun drei.
‫Beeindruckend.
‫Wir sind in den Top 100, die wir betrachten.
‫Wir sind in den Top 100 mit nur einem einfachen Modell von 10000 Beispielen und irgendwo hier drin.
‫Alles klar, jetzt haben wir eine Idee, wie wir unser Modell etwas schneller trainieren können.
‫Was wir tun könnten, ist, einige andere Parameter auszuprobieren, und ich lasse Sie darüber nachdenken, bevor wir zum nächsten Video
‫kommen.
‫Was ist ein Weg, um verschiedene Hyper-Parameter zu finden, anstatt dass wir diese Hyper-Parameter unseres Random
‫Forest manuell anpassen müssen?
‫Wenn Sie sich also nicht sicher sind, machen Sie sich keine Sorgen, wir werden im nächsten Video darauf eingehen, aber denken Sie nach.
‫Wie haben wir in der Vergangenheit bessere HyperMED-Parameter gefunden?
‫Denn das werden wir für das nächste Video verwenden.