‫Baiklah, jadi sekarang kami memiliki fungsi evaluasi pelanggan kami sendiri, kami dapat mengevaluasi kinerja model
‫kami.
‫Jadi langkah logis berikutnya adalah melatih yang lain pada kumpulan data pelatihan dan kemudian mengevaluasinya pada
‫kumpulan data validasi atau hanya menggunakan fungsi cantik yang telah kita buat ini.
‫Tidak begitu cepat.
‫Mari kita lihat mengapa.
‫Jadi menguji model kita, bagian ini adalah kita akan melakukannya pada subset.
‫Jadi menguji model kami pada subset.
‫Sekarang, ini sebagian besar untuk menyetel parameter hibrida karena mengingat apa yang telah kami tekankan, kami ingin mengurangi
‫jumlah waktu yang kami perlukan di antara eksperimen.
‫Dan jika kita kembali, ingat bagaimana kita melakukan perjalanan waktu di video sebelumnya dan itu membutuhkan waktu enam menit, 58
‫detik untuk menyesuaikan model pada semua data tersebut.
‫Jadi pada empat ratus ribu baris, kita tidak punya cukup waktu untuk melakukannya lagi.
‫Kita hanya bisa sering melakukan perjalanan waktu.
‫Jadi jika kami hanya mengendarainya lagi, kami akan membuat model kami.
‫Dan model sama dengan regresi hutan acak dan pekerjaan sama dengan satu negatif dan keadaan acak empat puluh dua.
‫Hebat.
‫Dan kemudian jika kita baru saja melakukan model kereta Duffett X, saya harus berhati-hati di sini agar tidak memicu senang jika kita melakukan
‫ini.
‫Benar, jika kita meluangkan sedikit waktu di sini, waktu.
‫Itu akan memakan waktu terlalu lama, benar, untuk tanda saya, beri catatan di sini.
‫Ini memakan waktu terlalu lama untuk bereksperimen karena itu akan memakan waktu sekitar lima menit.
‫Bukan itu yang kita kejar.
‫Dan lagi, jika Anda telah menjalankan sel ini sebelumnya, sebenarnya, saya seharusnya memberitahu Anda ini sebelumnya.
‫Jika Anda menjalankan sel ini di komputer Anda dan butuh waktu terlalu lama untuk memuatnya.
‫Ingat, Anda selalu dapat menekan tombol stop di sini.
‫Jadi jika kita menjalankan ini dengan baik, itu terlalu cepat.
‫Itu berjalan terlalu cepat.
‫Tapi jika ponsel Anda berjalan, ingat bagaimana ada bintang kecil di sini.
‫Saya akan menunjukkan kepada Anda.
‫Saya akan menjadi bintang sementara itu terjadi terlalu cepat untuk ini.
‫Anda harus percaya saya yang satu ini.
‫Saat Anda menjalankan sel, ini akan berubah menjadi bintang.
‫Jika sedang berjalan, Anda dapat menghentikannya dengan menekan tombol ini dengan sel ini disorot dan itu akan menghentikan sel
‫itu.
‫Jadi kami akan kembali.
‫Jangan lari, itu akan memastikan kami tidak bisa, jadi kami berkomentar cantik karena.
‫Mengapa?
‫Karena bingkai data kami adalah 400.000 baris di sana dan MacBook Pro kecil saya sudah dihitung.
‫Banyak paten dalam empat ratus ribu baris.
‫Dan itu seperti, yah, saya akan memakan waktu cukup lama, jadi Anda harus bersabar dengan saya.
‫Yah, itu cukup adil, karena saya akan membutuhkan waktu jauh lebih lama daripada MacBook Pro saya untuk menghitung melalui
‫empat ratus ribu.
‫Benar.
‫Jadi apa solusi kami, adalah untuk mempercepat waktu kami di antara eksperimen.
‫Dan itulah yang kami lakukan, menguji model kami pada subset.
‫Kita bisa melakukan sesuatu seperti ini, bisa saja meniru model ini, tidak pas.
‫Mungkin kita hanya ingin melakukannya pada 10.000 baris.
‫Tapi ada cara yang lebih baik dan itu benar-benar tertanam di mana kita bisa melakukan itu.
‫Benar.
‫Itu akan mengujinya pada sepuluh ribu, kan?
‫Um, tapi sekarang ada cara yang lebih baik untuk melakukannya.
‫Itu adalah salah satu pilihan.
‫Jadi ingatlah bahwa Anda hanya dapat mengiris set data pelatihan Anda.
‫Tetapi hal yang indah tentang hutan acak dan inilah mengapa kami sangat berfokus padanya,
‫adalah bahwa mereka memiliki fitur kecil di dalamnya yang disebut Max Samples.
‫Jadi ubah nilai sampel X.
‫Baiklah.
‫Dan jika kami ingin mengetahui apa yang dilakukan Max Samples, ke mana Anda akan pergi?
‫Nah, salah satu pilihannya adalah jika kita menggunakan model yang sama dengan regresi hutan hujan, kita akan memiliki banyak latihan.
‫Instansiasi model-model ini adalah tentang itu.
‫Ron hampir membuat sifat kedua dari bagaimana rasanya membuat model dipakai, bersiaplah.
‫Keadaan acak sama dengan empat puluh dua.
‫Ada model kami.
‫Sehingga bisa menjadi salah satu pilihan.
‫Tapi jika kita menekan tab shift di sini, kita akan melihat doctoringnya.
‫Fitur maksimal, bukan sampel maksimal, sampel maksimal, boom.
‫Sekarang, jika kita turun ke sini, mari kita temukan.
‫sampel maks.
‫Di sana kita pergi.
‫Jika bootstrap benar, jumlah sampel yang diambil dari X untuk melatih setiap basis diperkirakan naik.
‫Hmm, apa artinya ini, model savegame?
‫OK, bootstrap sama dengan benar.
‫Ya, dan sekarang setiap perkiraan melihat sampel maksimal, sekarang di mana contoh saya?
‫Tidak ada.
‫Jadi apa artinya jika tidak ada yang akan menjadi semua, bukan?
‫Mari kita lihat.
‫Inilah yang saya ingin Anda lakukan beberapa latihan, benar, adalah, jika Anda tidak
‫yakin tentang sesuatu, itu mencari dan membacanya di dokumen.
‫Jika bootstrap benar, jumlah sampel yang diambil dari X.
‫OK, jadi X inilah yang kita lewati modelnya.
‫Jika tidak ada, maka ambil sampel berbentuk titik X.
‫Jadi itu akan menarik mereka semua.
‫Sekarang, jika dan kemudian menarik kembali sampel, sampel, jadi.
‫Artinya, jika kita pergi ke X, kereta api berbentuk nol.
‫Jadi jika kita membiarkan sampel maksimal tidak ada.
‫Setiap perkiraan dalam kasus kami adalah 100 karena perkiraan default dalam hujan dan agresor hutan adalah 100, jadi
‫Anda dapat membayangkan perkiraan sebagai model kecil.
‫Jadi setiap model kecil, jadi 100 model kecil akan melihat semuanya.
‫Jadi itu jumlah yang besar.
‫Benar.
‫Jadi ini semua perhitungan yang harus kita buat, mungkin lebih dari ini, tapi inilah yang bisa
‫Anda bayangkan.
‫Tetapi sebaliknya, jika kita mengirim kembali sampel ke sesuatu yang lain untuk dikatakan, misalnya,
‫mungkin kita hanya ingin mencoba 10.000 contoh, bukan empat ratus ribu.
‫Benar.
‫Jadi lebih dekat ke bentuk set validasi kita, kita bisa mengubah kembali sampel set ke sepuluh ribu.
‫Jadi ini berarti bahwa alih-alih melihat empat ratus ribu baris, setiap perkiraan hingga perkiraan seratus adalah untuk perkiraan,
‫kami juga dapat mengubah ini, jujur, tetapi kami akan membiarkannya sebagai default hanya untuk
‫contoh ini.
‫Jadi itu artinya karena kita mengubahnya menjadi sepuluh ribu kali seratus.
‫Nah, jadi mari kita lihat di sini.
‫Mari kita bagi dua ini.
‫Berapa kali lebih sedikit?
‫Apa yang kita dapatkan di sini?
‫Berapa angka dari berapa banyak nol itu.
‫Satu juta, itu satu juta.
‫saya bisa menghitung.
‫Empat puluh kali lebih sedikit, 40 kali lebih sedikit data untuk dihitung.
‫Jadi itu berarti kita harus melihat peningkatan kecepatan 40 X atau sekitar itu, benar, karena itu tidak akan
‫sempurna.
‫Jadi mari kita pergi di sini, mengubah apa yang mungkin kita lakukan.
‫Ya, itu terlihat bagus.
‫Dan kemudian kita akan membuat sel baru di sini.
‫Kami akan membutuhkan sedikit waktu di sini karena inilah yang ingin kami latih.
‫Jadi mengurangi jumlah sampel maksimal, setiap perkiraan yang saya lihat meningkat.
‫Ini adalah hipotesis kami meningkatkan waktu pelatihan dan mari kita lihat model yang cocok.
‫Kami akan melakukannya pada data pelatihan kami sekarang.
‫Jadi ini seharusnya tidak memakan waktu terlalu lama, mungkin kita bahkan mungkin punya waktu untuk menunggu, mungkin masih butuh
‫beberapa detik.
‫Ini mungkin kesempatan lain untuk melakukan perjalanan waktu.
‫Oh, saya tidak perlu banyak melihat jadwal waktu dinding itu, 16 detik, bukan tujuh menit.
‫Sekarang, itu sedikit lebih baik sekarang.
‫Itu adalah sesuatu yang berpotensi bisa kita duduki dan tunggu.
‫Jika Anda melakukan eksperimen tujuh menit sepanjang waktu atau bahkan lebih lama, jika Anda memiliki lebih banyak data,
‫Anda akan kehilangan kesabaran, Anda akan terganggu.
‫Tapi jika kita bisa menyimpan eksperimen kita, seperti sekitar 10 detik.
‫Jadi itu cukup bagus, kan?
‫Saya bisa menunggu 10 detik.
‫Dan sekarang keindahan datang ke sini ketika kita dapat memanggil fungsi skor pertunjukan kita.
‫Jadi mari kita lihat apa yang terjadi saat kita menunjukkan skor.
‫Semoga ini berhasil karena kami telah mengkodekan fungsi ini sendiri.
‫Tentu saja, itu akan menunjukkan skor.
‫Apa yang akan kita temukan?
‫Oh, tidak, kami telah mengacaukannya.
‫Tidak, dia tidak memiliki semangat bukannya akar kuadrat, ini adalah di mana kita telah mengacaukan tidak tinggi.
‫Di sana kita pergi.
‫Salah ketik klasik.
‫Tidak bisa melakukannya dengan benar pertama kali, bukan, Daniel?
‫Tidak.
‫Jadi kita akan melihat bagaimana model kita.
‫Kami baru saja melatihnya di sini pada subset data.
‫Oh cantik.
‫Baiklah, lihat itu.
‫Katakanlah pelatihan berarti kesalahan mutlak.
‫Jadi, Valet.
‫Ya.
‫Lihat mendengar bagaimana saya mengatakan kesalahan yang valid akan sedikit lebih tinggi dari pelatihan.
‫Itu bagus.
‫Itu berarti kita tidak berlebihan dan penawaran pelatihan dan valadier R-kuadrat kita jauh lebih buruk daripada nol koma sembilan delapan tujuh
‫yang kita lihat sebelumnya.
‫Tapi tidak apa-apa karena kita hanya melatih subset dari 10.000 contoh, tidak semua empat ratus
‫ribu.
‫Jadi kami berharap metrik ini menjadi lebih buruk daripada jika kami menetapkan sampel maksimal menjadi tidak ada atau melatih semua
‫data pelatihan.
‫Nah, yang mungkin bisa kita lakukan adalah melihat seberapa valid Ms lay off point ke sembilan.
‫Saya bertanya-tanya di mana jika kita membandingkan angka itu dengan papan peringkat, di mana kita akan berakhir?
‫Jadi arahkan ini.
‫Ada sekitar empat ratus dua puluh lima tim dalam kompetisi ini, jadi jika kami
‫mengirimkan sampel kami seperti sekarang dengan R. M. Skor SLA poin dua sembilan tiga hanya pada sepuluh ribu sampel, di mana kita
‫akan berakhir?
‫Tunjuk ke sembilan tiga.
‫Wow.
‫Kami berada di 100 teratas.
‫Kami berada di 100 teratas hanya dengan model sederhana pada 10.000 contoh dan di suatu tempat di sini.
‫Baiklah, sekarang kita punya ide bagaimana melatih model kita sedikit lebih cepat.
‫Apa yang mungkin kita lakukan adalah mencoba beberapa parameter yang berbeda dan saya akan membiarkan Anda memikirkannya sebelum kita masuk ke
‫video berikutnya.
‫Apa cara untuk menemukan hiper parameter yang berbeda daripada kami harus menyesuaikan secara manual dalam parameter hiper
‫hutan acak kami ini?
‫Jadi jika Anda tidak yakin, jangan khawatir, kami akan membahasnya di video berikutnya, tetapi pikirkanlah.
‫Bagaimana kami menemukan parameter HyperMED yang lebih baik di masa lalu?
‫Karena itulah yang akan kita gunakan untuk video berikutnya.