‫Bene, ora che abbiamo le nostre funzioni di valutazione del cliente, possiamo valutare come sta andando il nostro
‫modello.
‫Quindi il prossimo passo logico sarebbe addestrarne un altro sul set di dati di addestramento e poi valutarlo
‫sul set di dati di convalida o semplicemente usando questa bellissima funzione che abbiamo creato.
‫Non così in fretta.
‫Vediamo perché.
‫Quindi testando il nostro modello, questa sezione sarà lo faremo su un sottoinsieme.
‫Quindi testare il nostro modello su un sottoinsieme.
‫Ora, questo è principalmente per mettere a punto i parametri ibridi perché ricorda quello che abbiamo sottolineato, vogliamo ridurre la
‫quantità di tempo che ci vuole tra gli esperimenti.
‫E se torniamo su, ricorda come abbiamo viaggiato nel tempo in un video precedente e ci sono voluti sei minuti e 58
‫secondi per adattare un modello a tutti quei dati.
‫Quindi su quattrocentomila righe, non abbiamo abbastanza tempo per farlo di nuovo.
‫Possiamo solo viaggiare nel tempo ogni tanto.
‫E quindi, se dovessimo semplicemente cavalcarlo di nuovo, istanziaremmo i nostri modelli.
‫E il modello è uguale alla regressione casuale della foresta e i lavori sono uguali a uno negativo e uno stato casuale di quarantadue.
‫Meraviglioso.
‫E poi se abbiamo appena fatto un modello di treno Duffett X, devo stare attento qui a non essere felice di innescare se lo
‫abbiamo fatto.
‫Bene, se dedichiamo un po' di tempo quassù, tempo.
‫Ci vorrà troppo tempo, giusto, a mio avviso, metti una nota qui.
‫Questo richiede troppo tempo per la sperimentazione perché ci vorranno circa cinque minuti.
‫Non è quello che stiamo cercando.
‫E ancora, se hai già eseguito questa cella prima, in realtà, avrei dovuto dirtelo prima.
‫Se hai eseguito questa cella sul tuo computer e impiega troppo tempo per caricarsi.
‫Ricorda, puoi sempre premere il pulsante di arresto qui.
‫Quindi, se lo gestiamo bene, è troppo veloce.
‫Che corre troppo veloce.
‫Ma se il tuo cellulare sta funzionando, ricordati che c'è una piccola stella qui.
‫Ti mostrerò.
‫Sarò una star mentre ciò accade troppo in fretta per questo.
‫Dovrai fidarti di me su questo.
‫Quando esegui una cella, questa si trasformerà in una stella.
‫Se è in esecuzione, puoi interromperlo premendo questo pulsante con questa cella evidenziata e questo fermerà quella
‫cella.
‫Quindi torneremo.
‫Non scappiamo, questo farà in modo che non possiamo, quindi abbiamo commentato bello perché.
‫Come mai?
‫Perché il nostro frame di dati è di 400000 righe e il mio piccolo MacBook Pro è già calcolato.
‫Tanti brevetti in quattrocentomila righe.
‫Ed è tipo, beh, mi ci vorrà un po', quindi devi essere paziente con me.
‫Bene, questo è abbastanza giusto, perché impiegherei molto più tempo del mio MacBook Pro per calcolare fino
‫a quattrocentomila.
‫Destra.
‫Quindi qual è la nostra soluzione è accelerare il tempo tra gli esperimenti.
‫Ed è quello che stiamo facendo, testando il nostro modello su un sottoinsieme.
‫Potremmo fare qualcosa del genere, potremmo semplicemente copiare questo modello, non adattarci.
‫Forse vogliamo farlo solo su 10.000 righe.
‫Ma c'è un modo ancora migliore ed è davvero integrato nel poterlo fare.
‫Destra.
‫Questo lo metterà alla prova su diecimila, giusto?
‫Ma ora c'è un modo migliore per farlo.
‫Questa è un'opzione.
‫Quindi tieni presente che puoi semplicemente suddividere il tuo set di dati di allenamento.
‫Ma la cosa bella delle foreste casuali, ed è per questo che ci stiamo
‫concentrando così tanto, è che hanno questa piccola caratteristica chiamata Max Samples.
‫Quindi cambia il valore di X campioni.
‫Va bene.
‫E se volessimo scoprire cosa fa Max Samples, dove andresti?
‫Bene, un'opzione è che se il modello equivale al regresso della foresta pluviale, avremo un sacco di pratica.
‫Tuttavia, l'istanza di questi modelli è ciò di cui si tratta.
‫Ron sta quasi per rendere questa seconda natura di cosa vuol dire creare un'istanza di un modello,
‫prepararlo.
‫Lo stato casuale è uguale a quarantadue.
‫C'è il nostro modello.
‫Quindi questa potrebbe essere un'opzione.
‫Ma se premiamo MAIUSC qui, vedremo il medico.
‫Caratteristiche massime, campioni non massimi, campioni massimi, boom.
‫Ora, se veniamo quaggiù, troviamolo.
‫Campioni massimi.
‫Ci siamo.
‫Se i bootstrap sono veri, il numero di campioni da prelevare da X per addestrare ciascuna base viene stimato.
‫Hmm, cosa significa questo modello di salvataggio?
‫OK, bootstrap è uguale a vero.
‫Sì, e ora ogni stima vede un numero massimo di campioni, ora dove sono i miei esempi?
‫Nessuno.
‫Quindi cosa significa se nessuno sarà tutto, non è vero?
‫Diamo un'occhiata.
‫Questo è ciò che voglio che tu faccia un po' di pratica, giusto, è che se
‫non sei sicuro di qualcosa, è cercarlo e leggerlo nei documenti.
‫Se bootstrap è vero, il numero di campioni da estrarre da X.
‫OK, quindi X è ciò che passiamo al modello.
‫In caso contrario, disegna un campione a forma di punto X.
‫Quindi li attirerà tutti.
‫Ora, se e poi prelevare campioni, campioni, così.
‫Ciò significa che se andiamo a X, il treno forma zero.
‫Quindi, se lasciamo campioni max come nessuno.
‫Ogni stima nel nostro caso è 100 perché la stima predefinita è in pioggia e l'aggressore forestale è 100, quindi
‫puoi immaginare una stima come un piccolo modello.
‫Quindi ogni modello piccolo, quindi 100 modelli piccoli vedranno ognuno di questi.
‫Quindi questo è un numero elevato.
‫Destra.
‫Quindi questi sono tutti i calcoli che dobbiamo fare, probabilmente più di questo, ma questo è quello che
‫puoi immaginare.
‫Ma invece, se rispedissimo i campioni a qualcos'altro per dire, ad esempio,
‫forse volessimo provare solo 10000 esempi invece di quattrocentomila.
‫Destra.
‫Così più vicino alla forma del nostro set di convalida, potremmo riportare i campioni impostati a diecimila.
‫Quindi questo significa che invece di guardare quattrocentomila righe, ogni stima fino alle cento stime è per una stima,
‫potremmo anche cambiare questo, ad essere onesti, ma lo lasceremo come predefinito solo per
‫questo esempio.
‫Quindi significa che l'abbiamo cambiato in diecimila volte cento.
‫Bene, allora diamo un'occhiata qui.
‫Dividiamo questi due.
‫Quante volte di meno?
‫Cosa abbiamo qui?
‫Quali numeri di quanti zeri il.
‫Un milione, è un milione.
‫Posso contare.
‫Quaranta volte meno, 40 volte meno dati su cui calcolare.
‫Quindi questo significa che dovremmo vedere un aumento della velocità di 40 X o più o meno, giusto, perché non
‫sarà perfetto.
‫Quindi andiamo qui, cambiamo quello che potremmo fare.
‫Sì, sembra buono.
‫E poi creeremo una nuova cella qui.
‫Avremo bisogno di un po' di tempo qui perché questo è ciò che vogliamo praticare.
‫Quindi, riducendo il numero massimo di campioni, ogni stima che vedo migliora.
‫Questa è la nostra ipotesi che migliora il tempo di allenamento e diamo un'occhiata a un modello che si adatti.
‫Lo faremo sui nostri dati di allenamento ora.
‫Quindi questo non dovrebbe richiedere troppo tempo, forse potremmo anche avere il tempo di aspettarlo, potrebbe comunque volerci
‫qualche secondo.
‫Questa potrebbe essere un'altra opportunità per viaggiare nel tempo.
‫Oh, non avevo bisogno di un orario molto attento a quel muro, 16 secondi invece di sette minuti.
‫Ora, va un po' meglio adesso.
‫È qualcosa che potenzialmente possiamo semplicemente sederci qui e aspettare.
‫Se stai facendo esperimenti di sette minuti tutto il tempo o anche di più, se hai più
‫dati, perderai la pazienza, ti distrarrai.
‫Ma se riusciamo a mantenere i nostri esperimenti, da qualche parte intorno a 10 secondi.
‫Quindi è abbastanza buono, giusto?
‫Posso aspettare 10 secondi.
‫E ora la bellezza arriva qui quando possiamo chiamare la funzione dei punteggi dello spettacolo.
‫Quindi vediamo cosa succede quando mostriamo i punteggi.
‫Speriamo che funzioni perché abbiamo codificato questa funzione da soli.
‫Naturalmente, mostrerà i punteggi.
‫Cosa troveremo?
‫Oh, no, abbiamo incasinato tutto.
‫No, non ha spirito invece della radice quadrata, qui è dove non abbiamo incasinato lo sballo.
‫Ci siamo.
‫Classico errore di battitura.
‫Non sei riuscito a farlo bene al primo tentativo, vero, Daniel?
‫No.
‫Quindi vedremo come si comporta il nostro modello.
‫L'abbiamo appena addestrato qui su un sottoinsieme dei dati.
‫Oh, bello.
‫Va bene, guarda quello.
‫Diciamo che l'addestramento significa errore assoluto.
‫Allora, Valetta.
‫Sì.
‫Vedi ascolta come ho detto che l'errore valido sarà leggermente superiore alla formazione.
‫Va bene.
‫Ciò significa che non siamo overfitting e la nostra formazione di offerta R-squared e valadier sono molto peggiori dello zero virgola nove otto
‫sette che abbiamo visto prima.
‫Ma va bene perché ci stiamo allenando solo su un sottoinsieme di 10.000 esempi, non tutti e
‫quattrocentomila.
‫Quindi ci aspetteremmo che queste metriche siano peggiori che se impostassimo i campioni massimi su nessuno o ci addestrassimo su tutti i
‫dati di addestramento.
‫Ora, quello che potremmo fare è vedere quanto è valido il punto nove del licenziamento della signora.
‫Mi chiedo dove se dovessimo confrontare quella cifra con la classifica, dove andremmo a finire?
‫Quindi indica questi.
‫Sono circa quattrocentoventicinque squadre in questa competizione, quindi se dovessimo presentare il nostro campione come lo
‫è ora con il nostro valido R. M. Punteggio SLA di punto due nove tre solo su diecimila campioni, dove andiamo
‫a finire?
‫Indica il nove e tre.
‫Oh.
‫Siamo tra i primi 100 a guardare.
‫Siamo tra i primi 100 con solo un semplice modello su 10000 esempi e da qualche parte qui.
‫Bene, ora abbiamo un'idea di come addestrare il nostro modello un po' più velocemente.
‫Quello che potremmo fare è provare alcuni parametri diversi e ti farò riflettere prima di passare al prossimo
‫video.
‫Qual è un modo per trovare diversi iper parametri piuttosto che dover regolare manualmente questi iper parametri
‫della nostra foresta casuale?
‫Quindi, se non sei sicuro, non preoccuparti, ne parleremo nel prossimo video, ma pensaci.
‫Come abbiamo trovato parametri HyperMED migliori in passato?
‫Perché è quello che useremo per il prossimo video.