‫あ､ そうか｡
‫これで､ 独自の評価関数ができたわけです｡
‫モデルがどうなっているかを評価することができます｡
‫ですから､ 次の論理的なステップは､ トレーニングデータセットで別のものをトレーニングし､ 検証データセットでそれを評価すること､
‫あるいは私たちが作ったこの美しい関数を使うことです｡
‫そうもいきません｡
‫その理由を見てみましょう｡
‫そこで､ モデルのテストですが､ このセクションでは､ サブセットで行うことにします｡
‫そこで､ サブセットで我々のモデルをテストする｡
‫さて､ これはほとんどハイパーパラメータのチューニングです｡
‫というのも､ 私たちが強調しているのは､
‫実験と実験の間にかかる時間を短縮したいということです｡
‫だから､ 40万行では､ もう時間が足りないんです｡
‫私たちはしょっちゅうタイムトラベルすることができるのです｡
‫それで､ もし私たちがもう一度､ モデルをインスタンス化するとしたら､ このまま乗り切ります｡
‫つまり､ モデルはランダムフォレスト回帰に等しく､ 他端職はマイナス1に等しく､ 40から素晴らしいのランダム状態に等しいのです｡
‫そして､ もしx列車に合わせたモデルをやっただけで､ これをやったらトリガーハッピーにならないように､ ここで注意する必要があります｡
‫ここで少し時間を置くと､ 右のようになります｡
‫時間です｡
‫それはあまりにも時間がかかりすぎる｡
‫わかりました｡
‫だから､ ここにメモを書いておこうかな｡
‫これでは実験に時間がかかりすぎる､ 5分くらいで終わるからだ｡
‫それは私たちの目指すところではありません｡
‫そしてまた､ もしあなたが以前にこのセルを実行したことがあるなら､ 実は､ 私はもっと早くこのことを伝えるべきだったかもしれません｡
‫もし､ あなたのコンピューターでこのセルを実行し､ ロードするのに非常に時間がかかっている場合､ いつでもこの上の停止ボタンを押すことができることを忘れないでください｡
‫だから､ これを実行すると
‫まあ､ 早すぎるわな｡
‫それは走るのが速すぎる｡
‫しかし､ もしあなたの携帯電話が動いていたら､ ここに小さな星があるのを覚えていますか？
‫見せてあげるよ｡
‫星が出るよ｡
‫まあ､ それはあまりに早く起こることなので､ これは私を信じるしかないでしょう｡
‫セルを走らせると､ これが星に変わります｡
‫実行中の場合は､ そのセルをハイライトした状態でこのボタンを押すことで停止できます｡
‫そうすれば､ その細胞を止めることができます｡
‫だから､ 私たちは戻ってくるのです｡
‫それを実行するのはやめよう｡
‫できないようにする｡
‫だから､ コメントアウトするのです｡
‫美しい｡
‫だって､ どうして？
‫なぜなら､ 私たちのデータフレームはそこに400,000行あるからです｡
‫そして､ 私の小さなMacBook Proは､ すでに40万行の多くのパターンを計算しています｡
‫そして､ 「時間がかかるから､ 我慢してくれ」という感じです｡
‫まあ､ それはそれとして､ 40万行を3つ計算するには､ 私のMacBook Proよりはるかに時間がかかりますから｡
‫そこで､ 実験と実験の間の時間を短縮するために､ サブセットでモデルをテストしているのです｡
‫このようなことができるのは､ このモデルをコピーすればいいのであって､ 適合するわけではありません｡
‫10,000行に対してのみ行いたいのかもしれません｡
‫でも､ もっといい方法があるんです｡
‫そして､ それは正しく組み込まれているのです｡
‫それができるんです｡
‫そうですね｡
‫これで10,000行でテストすることになる｡
‫しかし､ 今はもっといい方法があります｡
‫それもひとつの選択肢です｡
‫そのため､ 学習用データセットをスライスすることができることを覚えておいてください｡
‫しかし､ ランダムフォレストの素晴らしいところは､ 「Max Samples」と呼ばれる小さな機能があることです｡
‫そこで､ 最大サンプル数を変更します｡
‫わかりました｡
‫また､ Max Samplesの仕事を把握したいとしたら､ どこに行けばいいのでしょうか？
‫もし､ レインフォレスト・リグレッションに等しいモデルを作るとしたら､ そのモデルをインスタンス化する練習を何度もすることになりますね｡
‫そういうことなんだけどね､ ライアン｡
‫モデルを取得し､ インスタンス化し､ 準備を整えるということを､ ほぼ自然に行えるようにすることです｡
‫ランダム状態は42に等しい｡
‫そこに我々のモデルがある｡
‫だから､ それもひとつの選択肢かもしれない｡
‫しかし､ ここでシフトタブを押すと､ docstring max features not max samplesと表示されます｡
‫最大サンプル数
‫ブームです｡
‫そして､ ここに来たら､ それを探そう｡
‫最大サンプル数
‫これでよしとしよう｡
‫ブートストラップが真である場合, 各基本推定量を学習するためにXから抽出するサンプル数｡
‫うーん｡
‫これはどういうことでしょうか？
‫だから､ モデル化すれば｡
‫なるほど｡
‫Bootstrapイコールtrue？
‫はい｡
‫そして今､ それぞれのcの最大サンプルを推定する｡
‫さて､ マックスのサンプルはどこだ？
‫なし｡
‫では､ ない場合はどうなるのでしょうか？
‫全部になるんですよね？
‫見てみよう｡
‫これは､ 何かわからないことがあったら､ ドキュメントで調べて読むということを実践してほしいですね｡
‫ブートストラップが真であれば､ xから引くサンプルの数なので､ xはモデルに渡すものである｡
‫ない場合は､ x個の形状サンプルを描画するので､ 全部を描画することになる｡
‫今すぐentその後macのサンプルサンプルを描画する場合｡
‫だから
‫これはどういうことかというと､ xトレインドット形状ゼロにすると
‫そこで､ 最大サンプル数を「なし」のままにしておくと
‫毎回の見積もり
‫この場合､ ランダムフォレストではデフォルトの推定値が100なので､ アグレッサーは100となります｡
‫つまり､ 小さなモデルとしての見積もりをイメージしていただければと思います｡
‫だから､ それぞれの小さなモデル､ つまり100の小さなモデルが､ この一つひとつを目にすることになるのです｡
‫だから､ それは大きな数字なんです｡
‫そうですね｡
‫ですから､ これだけの計算が必要なのです｡ おそらくこれ以上の計算が必要だと思いますが､ 想像していただければと思います｡
‫しかし､ その代わりに､ 最大サンプルを他のものに設定すると､ 例えば､ 40万例ではなく､
‫1万例だけ試したいと思うかもしれません｡
‫そうだろ？
‫そのため､ 検証セットの形状に近づけるために､ 最大サンプル数を10,000に変更することができます｡
‫つまり､ これは40万行を見るのではなく､ すべての推定量を見るということです｡
‫100件の見積もりは､ 正直なところ､ 変更することも可能ですが､ この例ではデフォルトのままにしておきます｡
‫ということは､ 100分の1の1万倍に変えるからです｡
‫まあね｡
‫では､ ここで見てみましょう｡
‫この2つを分けて考えてみましょう｡
‫何回目？
‫少ない｡
‫どうしたんだ？
‫それは何番ですか？
‫ゼロはいくつある？
‫百万円です｡
‫それは100万です｡
‫数えることができる｡
‫40倍少ないので､ 計算するデータも40倍少ない｡
‫ということは､ 40Xかそれくらいの速度向上が見込めそうですね？
‫なぜなら､ 完璧にはならないからです｡
‫では､ ここに行ってみましょう｡
‫私たちがやりそうなことを変える｡
‫うん､ いい感じだね｡
‫そして､ ここに新しいセルを作成します｡
‫わずかな時間をここに置いておくのは､ これを実践したいからです｡
‫そのため､ 各推定子が見ることができる最大サンプル数を減らすと､ 改善されます｡
‫この仮説はトレーニング時間を向上させるもので､ モデルの適合性を見てみましょう｡
‫これからトレーニングデータでやってみましょう｡
‫だから､ あまり時間はかからないはずです｡
‫もしかしたら､ それを待っている時間もあるかもしれない｡
‫それでも数秒かかるかもしれません｡
‫これもタイムトラベルのチャンスかもしれませんね｡
‫ホール
‫それ自体の旅はあまり必要なかった｡
‫ずっと見ていてください｡
‫7分ではなく､ 16秒｡
‫これで､ ちょっとはマシになったかな？
‫今､ 私たちができることは､ ただ座って待っていることです｡
‫7分間の実験をずっとやっていたら､ あるいはもっと長い時間､ データがあったら､ 忍耐力がなくなるし､
‫気が散ってしまうでしょう｡
‫でも､ 10秒くらいに抑えて実験できれば､ かなりいいんじゃないでしょうか？
‫10秒は待てる｡
‫そして､ ここでの美しさは､ ショー・スコアの関数を呼び出すことができたときに発揮されます｡
‫では､ スコアを表示してみるとどうなるか｡
‫私たちはこの機能を自分たちでコード化したので､ これがうまく機能することを願っています｡
‫もちろん､ スコアも表示されます｡
‫何を見つけるのか？
‫あ､ いや｡
‫精神がないために､ 台無しにしてしまった｡
‫平方根の代わりに
‫ここがnum piを混乱させたところです｡
‫これでよしとしよう｡
‫Tebowクラシックは､ 一回目ではうまくいかなかった｡
‫ダニエル､ お願いします｡
‫いや､ そうではない｡
‫そこで､ 私たちのモデルがどうなるかを見てみましょう｡
‫ここでは､ データのサブセットに対してトレーニングを行ったところです｡
‫ああ､ 美しい｡
‫あ､ そうか｡
‫あれを見てください｡
‫だから､ トレーニングの平均絶対誤差｡
‫だから有効｡
‫そうですね｡
‫ここで､ 有効誤差がトレーニングより少し高くなると言ったのは､ こちらをご覧ください｡
‫それはいいことだ｡
‫つまり､ オーバーフィッティングはしておらず､ トレーニングの二乗は有効か､ 0よりはるかに悪いということです｡ 前に見た987｡
‫しかし､ 40万件の例すべてではなく､ 1万件の例の一部で学習しているので､ それでいいのです｡
‫そのため､ 最大サンプル数をゼロに設定したり､ すべてのトレーニングデータでトレーニングを行った場合よりも､ これらのメトリクスが悪くなることが予想されます｡
‫今､ 私たちは何をすべきか､ これはどのように有効であるかを見ることである 0のモスリー｡ 29.
‫その数字をリーダーボードと比較したら､ どこに行き着くのだろう｡
‫だから､ これらはポイントです｡
‫この大会には425チームほどが参加しています｡
‫ですから､ 仮に腕の有効睡眠スコアを0にして､ 今のサンプルを提出するとします｡ 293､ 1万サンプルのみで､ どこに行き着くのか？
‫0. 293.
‫すごい｡
‫100位以内には入っています｡
‫あれを見てください｡
‫1万例の簡単なモデルだけで100位以内に入っているんですよ｡
‫だからこの辺で｡
‫わかりました｡
‫これで､ もう少し早くモデルを学習させる方法が見えてきました｡
‫次のビデオに入る前に､ いくつかの異なるハイパーパラメータを試してみてください｡
‫ランダムフォレストやアグレッサーのハイパーパラメータを手動で調整するのではなく､ 異なるハイパーパラメータを見つけるにはどうしたらいいでしょうか？
‫よくわからないという方もご安心ください｡
‫次のビデオで取り上げますが､ 考えてみてください｡
‫これまで､ より良いハイパーパラメーターをどのように見つけてきたのか？
‫次の動画で使うものだからです｡