‫Tudo bem, agora que temos nossas próprias funções de avaliação de clientes, podemos avaliar como está o nosso
‫modelo.
‫Portanto, a próxima etapa lógica seria treinar outro no conjunto de dados de treinamento e, em seguida, avaliá-lo
‫no conjunto de dados de validação ou apenas usando esta bela função que criamos.
‫Não tão rápido.
‫Vamos ver por quê.
‫Portanto, testando nosso modelo, nesta seção, faremos isso em um subconjunto.
‫Portanto, testar nosso modelo em um subconjunto.
‫Agora, isso é principalmente para ajustar os parâmetros híbridos, porque lembre-se do que temos enfatizado, queremos diminuir a
‫quantidade de tempo que leva entre os experimentos.
‫E se voltarmos, lembre-se de como viajamos no tempo em um vídeo anterior e isso levou seis minutos e 58
‫segundos para ajustar um modelo em todos aqueles dados.
‫Portanto, em quatrocentas mil linhas, não temos tempo suficiente para fazer isso novamente.
‫Só podemos viajar no tempo de vez em quando.
‫E então, se fôssemos simplesmente cavalgá-lo novamente, instanciaríamos nossos modelos.
‫E o modelo é igual a regressão florestal aleatória para cima e empregos são iguais a um negativo e um estado aleatório de quarenta e dois.
‫Maravilhoso.
‫E então se nós apenas modelamos o trem do Duffett X, eu preciso ter cuidado aqui para não ficar feliz se fizermos
‫isso.
‫Certo, se colocarmos um pouco de tempo aqui, tempo.
‫Isso vai demorar muito, certo, para mim, coloque uma nota aqui.
‫Isso leva muito tempo para experimentar porque vai levar cerca de cinco minutos.
‫Não é isso que procuramos.
‫E, novamente, se você já executou esta célula antes, na verdade, eu deveria ter lhe contado isso antes.
‫Se você executou esta célula em seu computador e está demorando muito para carregar.
‫Lembre-se, você sempre pode pressionar o botão Parar aqui.
‫Então, se rodarmos bem, é muito rápido.
‫Isso corre muito rápido.
‫Mas se o seu celular estiver funcionando, lembre-se de que há uma estrelinha aqui.
‫Eu vou te mostrar.
‫Serei uma estrela enquanto isso acontecer rápido demais para isso.
‫Você vai ter que confiar em mim.
‫Quando você executa uma célula, ela se transforma em uma estrela.
‫Se estiver em execução, você pode pará-lo pressionando este botão com esta célula destacada e isso interromperá essa
‫célula.
‫Então, vamos voltar.
‫Não vamos correr, isso vai fazer com que não possamos, então comentamos lindo porque.
‫Porque?
‫Porque nosso quadro de dados tem 400.000 linhas e meu pequeno MacBook Pro já está calculado.
‫Muitas patentes em quatrocentas mil linhas.
‫E é como, bem, vou demorar um pouco, então você precisa ser paciente comigo.
‫Bem, isso é justo, porque eu demoraria muito mais tempo do que meu MacBook Pro para calcular cerca
‫de quatrocentos mil.
‫Direito.
‫Portanto, nossa solução é acelerar nosso tempo entre os experimentos.
‫E é isso que estamos fazendo, testando nosso modelo em um subconjunto.
‫Poderíamos fazer algo assim, poderíamos apenas copiar este modelo, não caber.
‫Talvez queiramos fazer isso apenas em 10.000 linhas.
‫Mas há uma maneira ainda melhor e está realmente embutida em que poderíamos fazer isso.
‫Direito.
‫Isso vai testar em dez mil, certo?
‫Hum, mas agora há uma maneira melhor de fazer isso.
‫Essa é uma opção.
‫Portanto, lembre-se de que você pode apenas dividir seu conjunto de dados de treinamento.
‫Mas a coisa bonita sobre as florestas aleatórias e é por isso que estamos focando
‫tanto nisso, é que elas têm um pequeno recurso chamado Max Samples.
‫Portanto, altere o valor das amostras X.
‫Tudo bem.
‫E se quiséssemos descobrir o que Max Samples faz, para onde você iria?
‫Bem, uma opção é se usarmos o modelo igual a regressão da floresta tropical, teremos muita prática.
‫No entanto, trata-se de instanciar esses modelos.
‫Ron está quase criando essa segunda natureza de como é instanciar um modelo, deixá-lo
‫pronto.
‫O estado aleatório é igual a quarenta e dois.
‫Este é o nosso modelo.
‫Então essa pode ser uma opção.
‫Mas se pressionarmos a guia shift aqui, veremos a manipulação.
‫Recursos máximos, não amostras máximas, amostras máximas, boom.
‫Agora, se descermos aqui, vamos encontrar.
‫Amostras máximas.
‫Aqui vamos nós.
‫Se bootstrappers true, o número de amostras a serem retiradas de X para treinar cada estimativa de base.
‫Hmm, o que isso significa, modelo savegame?
‫OK, bootstrap é igual a verdadeiro.
‫Sim, e agora cada estimativa vê amostras máximas, agora onde estão meus exemplos?
‫Nenhum.
‫Então, o que significa se nenhum vai ser tudo, não é?
‫Vamos dar uma olhada.
‫Isso é o que eu quero que você pratique para fazer, certo, se você
‫não tiver certeza de algo, é procurar e ler na documentação.
‫Se bootstrap for true, o número de amostras a serem extraídas de X.
‫OK, então X é o que passamos no modelo.
‫Se nenhum, desenhe uma amostra em formato de X ponto.
‫Então, isso vai atrair todos eles.
‫Agora, se e depois retire amostras, amostras, então.
‫O que isso significa é que, se formos X, o trem terá forma zero.
‫Portanto, se deixarmos o máximo de amostras como nenhum.
‫Cada estimativa em nosso caso é 100 porque a estimativa padrão está na chuva e o agressor da floresta é 100, então
‫você pode imaginar uma estimativa como um modelo pequeno.
‫Então, cada pequeno modelo, então 100 pequenos modelos vão ver cada um deles.
‫Então esse é um número grande.
‫Direito.
‫Então, esses são todos os cálculos que temos que fazer, provavelmente mais do que isso, mas é o que você
‫pode imaginar.
‫Mas, em vez disso, se mandássemos de volta amostras para outra pessoa dizer, por exemplo,
‫talvez quiséssemos apenas tentar 10.000 exemplos em vez de quatrocentos mil.
‫Direito.
‫Então, mais perto da forma de nosso conjunto de validação, poderíamos alterar o conjunto de amostras de volta para dez mil.
‫Portanto, isso significa que, em vez de olhar para quatrocentas mil linhas, toda estimativa até a estimativa de cem é para
‫uma estimativa e também podemos alterar isso, para ser honesto, mas vamos deixá-lo como padrão apenas
‫para este exemplo.
‫Isso significa que mudamos para dez mil vezes cem.
‫Bem, então vamos dar uma olhada aqui.
‫Vamos dividir esses dois.
‫Quantas vezes menos?
‫O que temos aqui?
‫Quantos números do que quantos zeros o.
‫Um milhão, isso é um milhão.
‫Eu posso contar.
‫Quarenta vezes menos, 40 vezes menos dados para calcular.
‫Então isso significa que devemos ver um aumento de velocidade de 40 X ou mais ou menos, certo, porque não vai
‫ser perfeito.
‫Então, vamos mudar o que podemos fazer.
‫Sim, parece bom.
‫E então criaremos uma nova célula aqui.
‫Vamos precisar de um pouco de tempo aqui porque é isso que queremos praticar.
‫Portanto, reduzindo o número máximo de amostras, cada estimativa que vejo melhora.
‫Esta é a nossa hipótese de melhorar o tempo de treinamento e vamos dar uma olhada no modelo que se encaixa.
‫Faremos isso em nossos dados de treinamento agora.
‫Portanto, não deve demorar muito, talvez até tenhamos tempo para esperar, ainda pode demorar alguns
‫segundos.
‫Esta pode ser outra oportunidade de viagem no tempo.
‫Oh, eu não precisei muito de um cronograma para olhar aquele tempo de parede, 16 segundos em vez de sete minutos.
‫Agora está um pouco melhor agora.
‫Isso é algo que podemos potencialmente apenas sentar aqui e esperar.
‫Se você estiver fazendo experimentos de sete minutos o tempo todo ou até mais, se tiver mais dados,
‫vai perder a paciência, vai se distrair.
‫Mas se pudermos manter nossos experimentos, algo em torno de 10 segundos.
‫Isso é muito bom, certo?
‫Eu posso esperar 10 segundos.
‫E agora a beleza entra aqui quando podemos chamar nossa função de pontuação do programa.
‫Então, vamos ver o que acontece quando mostrarmos as pontuações.
‫Esperançosamente, isso funcionará porque nós mesmos codificamos essa função.
‫Claro, ele mostrará pontuações.
‫O que vamos encontrar?
‫Oh, não, nós estragamos tudo.
‫Não, ela não tem espírito em vez de raiz quadrada, é aqui que não bagunçamos nada.
‫Aqui vamos nós.
‫Typo classic.
‫Não conseguiu acertar de primeira, não é, Daniel?
‫Não.
‫Então, veremos como nosso modelo se sai.
‫Acabamos de treiná-lo aqui em um subconjunto dos dados.
‫Oh Linda.
‫Tudo bem, olhe para isso.
‫Digamos que treinamento significa erro absoluto.
‫Então, Valette.
‫sim.
‫Veja ouvir como falei que o erro válido será um pouco maior que o do treinamento.
‫Isso é bom.
‫Isso significa que não estamos overfitting e nosso treinamento de oferta R-quadrado e valadier são muito piores do que o zero vírgula nove
‫oito sete que vimos antes.
‫Mas está tudo bem porque estamos apenas treinando em um subconjunto de 10.000 exemplos, não todos os quatrocentos
‫mil.
‫Portanto, esperaríamos que essas métricas fossem piores do que se definíssemos o máximo de amostras como nenhum ou treinar com todos os
‫dados de treinamento.
‫Agora, o que podemos fazer é ver que o ponto de parada de Ms válido para nove.
‫Eu me pergunto onde, se comparássemos esse número com a tabela de classificação, onde iríamos parar?
‫Então aponte estes.
‫São cerca de quatrocentos e vinte e cinco equipas nesta competição, por isso se tivéssemos de apresentar a nossa
‫amostra como está agora com a nossa R. válida M. Pontuação de SLA de ponto dois nove três apenas em dez mil amostras, onde
‫vamos parar?
‫Aponte para nove três.
‫Uau.
‫Estamos entre os 100 melhores.
‫Estamos no top 100 com apenas um modelo simples em 10.000 exemplos e em algum lugar aqui.
‫Tudo bem, agora temos uma ideia de como treinar nosso modelo um pouco mais rápido.
‫O que podemos fazer é tentar alguns parâmetros diferentes e vou deixar você pensar sobre isso antes de entrarmos no próximo
‫vídeo.
‫Qual é a maneira de encontrar diferentes hiper de parâmetros em vez de termos que ajustar manualmente esses
‫hiperparâmetros de nossa floresta aleatória?
‫Então, se você não tem certeza, não se preocupe, vamos cobrir no próximo vídeo, mas pense.
‫Como encontramos melhores parâmetros do HyperMED no passado?
‫Porque é isso que vamos usar no próximo vídeo.