‫Muy bien, ahora tenemos nuestras propias funciones de evaluación de clientes, podemos evaluar cómo está funcionando nuestro
‫modelo.
‫Entonces, el siguiente paso lógico sería entrenar a otro en el conjunto de datos de entrenamiento y luego evaluarlo
‫en el conjunto de datos de validación o simplemente usar esta hermosa función que hemos creado.
‫No tan rapido.
‫Veamos por qué.
‫Así que probando nuestro modelo, en esta sección lo haremos en un subconjunto.
‫Así que probando nuestro modelo en un subconjunto.
‫Ahora, esto es principalmente para ajustar los parámetros híbridos porque recuerde lo que hemos estado enfatizando, queremos disminuir
‫la cantidad de tiempo que nos lleva entre experimentos.
‫Y si volvemos, recuerde cómo viajamos en el tiempo en un video anterior y eso tomó seis minutos, 58 segundos
‫para ajustar un modelo a todos esos datos.
‫Entonces, en cuatrocientas mil filas, no tenemos tiempo suficiente para hacer eso nuevamente.
‫Solo podemos viajar en el tiempo de vez en cuando.
‫Y si tuviéramos que aguantarlo nuevamente, crearíamos una instancia de nuestros modelos.
‫Y el modelo es igual a la regresión aleatoria del bosque y los trabajos son iguales a uno negativo y un estado aleatorio de cuarenta y dos.
‫Maravilloso.
‫Y luego, si acabamos de hacer el modelo de tren Duffett X, debo tener cuidado aquí para no ser feliz si hiciéramos
‫esto.
‫Bien, si dedicamos un poco de tiempo aquí, tiempo.
‫Eso va a tomar demasiado tiempo, cierto, a mi juicio, ponga una nota aquí.
‫Esto lleva demasiado tiempo para experimentar porque tomará unos cinco minutos.
‫Eso no es lo que buscamos.
‫Y nuevamente, si ha ejecutado esta celda antes, en realidad, debería habérselo dicho antes.
‫Si ejecutó esta celda en su computadora y está tardando demasiado en cargarse.
‫Recuerde, siempre puede presionar el botón de parada aquí.
‫Entonces, si ejecutamos esto bien, será demasiado rápido.
‫Eso corre demasiado rápido.
‫Pero si tu celular está funcionando, recuerda que aquí hay una pequeña estrella.
‫Te mostrare.
‫Seré una estrella mientras eso pase demasiado rápido para esto.
‫Vas a tener que confiar en mí en este caso.
‫Cuando ejecutas una celda, esta se convertirá en una estrella.
‫Si se está ejecutando, puede detenerlo presionando este botón con esta celda resaltada y eso detendrá esa
‫celda.
‫Así que volveremos.
‫No corramos, eso se asegurará de que no podamos, así que comentamos hermoso porque.
‫¿Por qué?
‫Porque nuestro marco de datos tiene 400000 filas allí y mi pequeño MacBook Pro ya está calculado.
‫Muchas patentes en cuatrocientas mil filas.
‫Y es como, bueno, me voy a tomar un tiempo, así que debes ser paciente conmigo.
‫Bueno, eso es bastante justo, porque tardaría mucho más que mi MacBook Pro en calcular
‫cuatrocientos mil.
‫Derecha.
‫Entonces, nuestra solución es acelerar nuestro tiempo entre experimentos.
‫Y eso es lo que estamos haciendo, probando nuestro modelo en un subconjunto.
‫Podríamos hacer algo como esto, podríamos simplemente copiar este modelo, no encajar.
‫Quizás queramos hacerlo solo en 10000 filas.
‫Pero hay una forma aún mejor y está realmente integrada en que podemos hacer eso.
‫Derecha.
‫Eso lo va a probar en diez mil, ¿verdad?
‫Um, pero ahora hay una mejor manera de hacerlo.
‫Esa es una opción.
‫Así que ten eso en cuenta que puedes dividir tu conjunto de datos de entrenamiento.
‫Pero lo hermoso de los bosques aleatorios y es por eso que nos estamos enfocando
‫tanto en ellos, es que tienen esta pequeña característica llamada Max Samples.
‫Así que cambie el valor de X muestras.
‫Está bien.
‫Y si quisiéramos averiguar qué hace Max Samples, ¿adónde irías?
‫Bueno, una opción es que si el modelo es igual a la regresión de la selva tropical, tendremos mucha práctica.
‫Sin embargo, se trata de crear instancias de estos modelos.
‫Ron está a punto de hacer esta segunda naturaleza de lo que se siente al crear una instancia de un modelo,
‫prepararlo.
‫El estado aleatorio es igual a cuarenta y dos.
‫Ahí está nuestro modelo.
‫Entonces esa podría ser una opción.
‫Pero si presionamos la pestaña de cambio aquí, veremos la revisión.
‫Funciones máximas, no muestras máximas, muestras máximas, boom.
‫Ahora, si venimos aquí, vamos a encontrarlo.
‫Muestras máximas.
‫Aquí vamos.
‫Si bootstrappers es verdadero, el número de muestras que se deben extraer de X para entrenar cada estimación base.
‫Hmm, ¿qué significa esto, modelo de partida guardada?
‫Bien, bootstrap es igual a verdadero.
‫Sí, y ahora cada estimación ve muestras máximas, ¿dónde están mis ejemplos?
‫Ninguno.
‫Entonces, ¿qué significa si ninguno va a ser todo, no es así?
‫Echemos un vistazo.
‫Esto es lo que quiero que practiquen, si no está seguro
‫de algo, busque y lea en los documentos.
‫Si bootstrap es verdadero, la cantidad de muestras que se extraerán de X.
‫Bien, entonces X es lo que le pasamos al modelo.
‫Si no hay ninguno, extraiga una muestra en forma de punto X.
‫Así que los va a atraer a todos.
‫Ahora, si y luego extraer muestras, muestras, entonces.
‫Lo que esto significa es que si vamos a X, el tren tiene forma de cero.
‫Entonces, si dejamos las muestras máximas como ninguna.
‫Cada estimación en nuestro caso es 100 porque la estimación predeterminada está en lluvia y agresor forestal es 100, por lo
‫que puede imaginar una estimación como un modelo pequeño.
‫Entonces, cada modelo pequeño, por lo que 100 modelos pequeños van a ver todos y cada uno de estos.
‫Entonces ese es un gran número.
‫Derecha.
‫Así que estos son todos los cálculos que tenemos que hacer, probablemente más que esto, pero esto es lo que te
‫puedes imaginar.
‫Pero en cambio, si enviamos muestras a otra cosa para decir, por ejemplo, tal
‫vez solo quisiéramos probar 10000 ejemplos en lugar de cuatrocientos mil.
‫Derecha.
‫Así que más cerca de la forma de nuestro conjunto de validación, podríamos volver a cambiar el conjunto de muestras a diez mil.
‫Entonces, esto significa que en lugar de mirar cuatrocientas mil filas, cada estimación hasta la estimación de cien es una
‫estimación. Para ser honesto, también podríamos cambiar esto, pero lo dejaremos como predeterminado solo para
‫este ejemplo.
‫Eso significa que lo cambiamos a diez mil veces cien.
‫Bueno, echemos un vistazo aquí.
‫Dividamos estos dos.
‫Cuantas veces menos?
‫¿Qué tenemos aquí?
‫¿Qué números que cuántos ceros el.
‫Un millón, eso es un millón.
‫Puedo contar.
‫Cuarenta veces menos, 40 veces menos datos para calcular.
‫Eso significa que deberíamos ver un aumento de velocidad de 40 X o más o menos, cierto, porque no va a
‫ser perfecto.
‫Así que vayamos aquí, cambiemos lo que podríamos hacer.
‫Sí, eso se ve bien.
‫Y luego crearemos una nueva celda aquí.
‫Necesitaremos un poco de tiempo aquí porque esto es lo que queremos practicar.
‫Por lo tanto, al reducir el número máximo de muestras, cada estimación que puedo ver mejora.
‫Esta es nuestra hipótesis que mejora el tiempo de entrenamiento y echemos un vistazo al modelo que encaja.
‫Lo haremos con nuestros datos de entrenamiento ahora.
‫Por lo tanto, esto no debería tomar mucho tiempo, tal vez incluso tengamos tiempo para esperar, aún puede tomar
‫unos segundos.
‫Esta podría ser otra oportunidad para viajar en el tiempo.
‫Oh, no necesitaba mucho un cronograma para mirar ese tiempo en la pared, 16 segundos en lugar de siete minutos.
‫Ahora, eso está un poco mejor ahora.
‫Eso es algo que potencialmente podemos simplemente sentarnos aquí y esperar.
‫Si está haciendo experimentos de siete minutos todo el tiempo o incluso más, si tiene más
‫datos, perderá la paciencia, se distraerá.
‫Pero si podemos mantener nuestros experimentos, alrededor de 10 segundos.
‫Entonces eso es bastante bueno, ¿verdad?
‫Puedo esperar 10 segundos.
‫Y ahora la belleza entra aquí cuando podemos llamar a nuestra función de puntajes de programas.
‫Así que veamos qué sucede cuando mostramos las puntuaciones.
‫Con suerte, esto funciona porque hemos codificado esta función nosotros mismos.
‫Por supuesto, mostrará puntuaciones.
‫¿Qué vamos a encontrar?
‫Oh, no, lo hemos estropeado.
‫No, ella no tiene espíritu en lugar de raíz cuadrada, aquí es donde no nos equivocamos.
‫Aquí vamos.
‫Typo clásico.
‫No pudiste hacerlo bien a la primera, ¿verdad, Daniel?
‫No.
‫Entonces veremos cómo funciona nuestro modelo.
‫Lo acabamos de entrenar aquí en un subconjunto de los datos.
‫Oh hermoso.
‫Está bien, mira eso.
‫Digamos que el entrenamiento significa un error absoluto.
‫Entonces, Valette.
‫Si.
‫Mira, escucha cómo dije que el error válido será un poco más alto que el entrenamiento.
‫Eso es bueno.
‫Eso significa que no estamos sobreajustando y nuestra oferta de entrenamiento de R-cuadrado y valadier son mucho peores que los cero coma nueve
‫ocho siete que vimos antes.
‫Pero eso está bien porque solo estamos entrenando en un subconjunto de 10000 ejemplos, no los cuatrocientos
‫mil.
‫Así que esperaríamos que estas métricas fueran peores que si tuviéramos que establecer el máximo de muestras en ninguno o entrenar con todos los
‫datos de entrenamiento.
‫Ahora, lo que podríamos hacer es ver cómo las Ms válidas despiden el punto nueve.
‫Me pregunto dónde si comparáramos esa cifra con la tabla de clasificación, ¿dónde terminaríamos?
‫Así que apunte estos.
‫Hay alrededor de cuatrocientos veinticinco equipos en esta competencia, por lo que si tuviéramos que presentar
‫nuestra muestra como está ahora con nuestra R. METRO. Puntuación SLA de punto dos nueve tres solo en diez mil muestras,
‫¿dónde terminamos?
‫Señale nueve tres.
‫Guau.
‫Estamos en el top 100 mirando.
‫Estamos en el top 100 con solo un modelo simple en 10000 ejemplos y en algún lugar aquí.
‫Muy bien, ahora tenemos una idea de cómo entrenar nuestro modelo un poco más rápido.
‫Lo que podríamos hacer es probar algunos parámetros diferentes y te dejaré pensar en ello antes de pasar al siguiente
‫video.
‫¿Cuál es la forma de encontrar diferentes hiperparámetros en lugar de que tengamos que ajustar manualmente estos
‫hiperparámetros de nuestro bosque aleatorio?
‫Entonces, si no está seguro, no se preocupe, lo cubriremos en el siguiente video, pero piénselo.
‫¿Cómo hemos encontrado mejores parámetros HyperMED en el pasado?
‫Porque eso es lo que usaremos para el próximo video.