‫哦, 对了｡
‫现在我们有了自己的自定义求值函数｡
‫我们可以评估模型的表现｡
‫因此, 下一个逻辑步骤是在训练数据集上训练另一个, 然后在验证数据集上评估它,
‫或者只是使用我们精心设计的这个漂亮的函数｡
‫别这么快｡
‫让我们来看看原因｡
‫测试我们的模型, 这一节我们将在一个子集上进行.
‫在一个子集上测试我们的模型｡
‫这主要是为了调整超级参数｡
‫因为记住我们一直强调的, 我们想减少实验之间的时间,
‫如果我们回来, 记住我们在之前的视频中是如何进行时间旅行的, 我们花了6分58秒来拟合所有这些数据的模型｡
‫因此, 在400, 000行上, 我们没有足够的时间再做一次｡
‫我们只能偶尔进行时间旅行｡
‫所以如果我们能再一次安然度过, 如果我们能实例化我们的模型｡
‫所以模型等于随机森林回归, 其他端的工作等于负1和一个40到美妙的随机状态｡
‫如果我们只是做了一个适合x列车的模型, 我需要小心, 如果我们这样做的话, 不要太高兴｡
‫如果我们在这里多花点时间的话｡
‫时间到了
‫那会花很长时间的｡
‫好吧, 我会的
‫所以我可能会在这里写一张纸条｡
‫这对于实验来说花费的时间太长了, 因为这将花费你大约5分钟｡
‫那不是我们要找的
‫如果你们以前运行过这个单元, 我可能应该早点告诉你们｡
‫如果你在你的电脑上运行了这个单元格, 而它的加载时间太长了, 记住,
‫你可以随时按下这里的停止按钮｡
‫所以如果我们运行这个｡
‫哦, 好吧, 那太快了｡
‫跑得太快了｡
‫但如果你的手机在运行, 还记得这里有一个星星吗？
‫我带你去看
‫会有星星的｡
‫好吧, 这件事发生得太快了, 所以这次你得相信我｡
‫当你运行一个单元格时, 这个会变成一个星星｡
‫如果它正在运行, 您可以通过按下此按钮并突出显示该单元格来停止它｡
‫这样就能阻止那个细胞｡
‫所以我们回来了｡
‫我们别播了｡
‫我们会确保我们不能｡
‫所以我们将其注释掉｡
‫真漂亮｡
‫为什么？
‫因为我们的数据帧有400, 000行｡
‫而我的小MacBook Pro已经在40万行中计算出了很多图案｡
‫就像, 好吧, 我会花一段时间, 所以你需要对我有耐心｡
‫好吧, 这很公平, 因为我计算三个400,000行的时间要比我的MacBook Pro长得多｡
‫所以我们的解决方案是, 加快实验之间的时间, 这就是我们正在做的, 在一个子集上测试我们的模型｡
‫我们可以做这样的事情, 可以只是复制这个模型, 不适合｡
‫也许我们只想在10, 000行上执行此操作｡
‫但还有更好的办法｡
‫它是内置的｡
‫我们可以这样做｡
‫好吧, 我知道了
‫这将在10, 000行上进行测试｡
‫但现在有了更好的方法｡
‫这是一个选择｡
‫请记住, 您可以对训练数据集进行切片｡
‫但随机森林的美妙之处也是我们如此关注它的原因, 在于它有一个叫做最大样本数的小特性.
‫因此, 更改最大采样值｡
‫好吧, 我会的
‫如果我们想弄清楚Max Samples是做什么的, 你会去哪里？
‫一个选择是, 如果我们用模型来代替雨林回归, 我们将有大量的实例化这些模型的实践｡
‫这就是它的意义, 瑞安.
‫这几乎是第二天性, 它是什么样的, 只是得到一个模型, 实例化它, 并让它准备好｡
‫随机状态等于42｡
‫这就是我们的模型｡
‫所以这可能是一个选择｡
‫但是如果我们在这里按shift tab, 我们将看到docstring最大特征而不是最大样本｡
‫最大样本数｡
‫轰｡
‫如果我们到这里来, 一定要找到它｡
‫最大样本数｡
‫我们走吧｡
‫如果bootstrap为真, 则为从X中提取以训练每个基本估计量的样本数｡
‫嗯嗯嗯
‫这是什么意思呢？
‫所以如果我们去当模特｡
‫好吧, 我会的
‫引导等于真？
‫是的, 我知道
‫现在, 每一个c都估计一个最大样本｡
‫麦克斯样本在哪
‫没有｡
‫那么, 如果没有, 这意味着什么？
‫一切都会好起来的, 对吧？
‫我们来看看｡
‫这是我想让你做的一个练习, 如果你对某件事不确定,
‫那就是在文档中查找和阅读｡
‫如果bootstrap为真, 则从x中提取的样本数, 因此x是我们传递给模型的样本数｡
‫如果没有, 则绘制x形状样本, 因此它将绘制所有样本｡
‫现在, 如果输入, 则抽取mac样本｡
‫是这样｡
‫这意味着, 如果我们去x列车点形状0｡
‫因此, 如果我们将max samples设置为none｡
‫每一个估计｡
‫在我们的例子中, 有100个, 因为默认估计是在随机森林中, 攻击者是100个｡
‫所以你可以把一个估计值想象成一个小模型｡
‫所以每个小模型, 100个小模型会看到每一个｡
‫所以这是一个很大的数字｡
‫好吧, 我知道了
‫这就是我们要做的所有计算, 可能比这更多, 但这是你能想象的｡
‫但是, 如果我们将最大样本数设置为其他值, 比如说, 我们可能只想尝试10, 000个样本,
‫而不是400, 000个｡
‫对不对？
‫因此, 更接近于验证集的形状, 我们可以将最大样本集更改为10, 000｡
‫这意味着每个估计器都不需要查看400, 000行｡
‫所以100个估计值是, 我们也可以改变它, 说实话,
‫但我们只在这个例子中保留默认值｡
‫所以这意味着因为我们把它变成了10,000乘以100｡
‫好吧, 我知道了
‫让我们来看看这里｡
‫让我们把这两个分开｡
‫多少次了？
‫更少｡
‫这是什么？
‫那是几号？
‫有多少个零？
‫一百万｡
‫那是一百万｡
‫我会数数｡
‫减少了40倍, 因此需要计算的数据减少了40倍｡
‫这意味着我们应该看到速度增加了40倍左右, 对吗？
‫因为它不会是完美的｡
‫我们来看看这里｡
‫改变我们可能做的事｡
‫是啊, 看起来不错｡
‫然后我们在这里创建一个新单元格｡
‫我们会把我们的时间留在这里, 因为这是我们想要练习的｡
‫因此, 减少每个估计器可以看到的最大样本数会有所改善｡
‫这是我们的假设提高了训练时间, 让我们来看看模型拟合｡
‫现在我们将在训练数据上进行此操作｡
‫所以这不会花太长时间｡
‫也许我们还有时间等它｡
‫可能还需要几秒钟｡
‫这可能是另一个时间旅行的机会｡
‫霍尔｡
‫我并不需要自己的旅行｡
‫看看这段时间｡
‫16秒而不是7分钟｡
‫现在好多了吧？
‫现在, 这是我们可以坐在这里等待的事情｡
‫如果你一直在做7分钟的实验, 甚至更长的时间, 如果你有更多的数据, 你会失去耐心,
‫你会分心｡
‫但如果我们能把实验保持在10秒左右, 那就很好了, 对吧？
‫我可以等10秒钟｡
‫当我们调用节目评分函数时, 美就出现了｡
‫让我们看看在我们展示分数时会发生什么｡
‫希望这能成功, 因为我们自己编写了这个函数｡
‫当然它会显示分数｡
‫我们能找到什么？
‫哦, 不, 不｡
‫我们把它搞砸了, 因为它没有精神｡
‫而不是平方根｡
‫我们就是在这里把numpi搞砸的｡
‫我们走吧｡
‫特博经典不能得到它的权利, 第一次去｡
‫可以吗丹尼尔
‫不知道｡
‫我们来看看我们的模型是怎么做的｡
‫我们刚刚在数据的子集上训练了它｡
‫哦, 漂亮｡
‫哦, 对了｡
‫你看那个｡
‫所以训练手段绝对错误｡
‫如此有效｡
‫是的, 我知道
‫看这里我是怎么说的有效误差会比训练的略高｡
‫那就好｡
‫这意味着我们没有过度拟合, 我们的平方为训练和有效或远远差于0｡ 987我们之前见过｡
‫但这没关系, 因为我们只是在10,000个例子的子集上训练, 而不是所有的400000个例子｡
‫因此, 我们预计这些指标会比我们将最大样本数设置为“无”或在所有训练数据上训练时更差｡
‫现在我们要做的是看看莫斯利为0的有效性｡ 29.
‫我想知道如果我们把这个数字和排行榜比较, 我们会在哪里结束？
‫所以这些都是重点
‫本次比赛共有425支队伍参赛｡
‫因此, 如果我们提交我们的样本, 因为它是现在与我们的有效手臂睡眠评分为0｡ 293, 只在10,000个样本上, 我们会在哪里结束？
‫0. 293.
‫哇哦｡
‫我们进入了前100名｡
‫你看那个｡
‫我们在10,000个例子中仅仅用了一个简单的模型就进入了前100名｡
‫就在这里的某个地方
‫好吧, 我会的
‫现在我们已经知道如何更快地训练模型了｡
‫我们可以尝试一些不同的超参数, 在进入下一个视频之前, 我会让你们考虑一下｡
‫有什么方法可以找到不同的超级参数, 而不是我们必须手动调整到我们的随机森林或攻击者的这些超级参数？
‫如果你不确定, 别担心｡
‫我们会在下一个视频中介绍, 但要想一想｡
‫我们过去是如何找到更好的超参数的？
‫因为这就是我们在下一个视频中要用到的｡