‫โอ้ใช่.
‫ตอนนี้เรามีฟังก์ชันการประเมินแบบกำหนดเองแล้ว
‫เราสามารถประเมินว่าแบบจำลองของเราทำงานอย่างไร
‫ดังนั้น ขั้นตอนต่อไปคือการฝึกอีกอันบนชุดข้อมูลการฝึก แล้วประเมินมันในชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
‫หรือเพียงแค่ใช้ฟังก์ชันที่สวยงามที่เราสร้างขึ้นมา
‫ไม่เร็วนัก
‫มาดูกันว่าทำไม
‫การทดสอบแบบจำลองของเรา ส่วนนี้จะเป็นเรากำลังจะทำในส่วนย่อย
‫ดังนั้นการทดสอบแบบจำลองของเราในส่วนย่อย
‫ตอนนี้เป็นส่วนใหญ่เพื่อปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫เพราะอย่าลืมว่าเราเคยเครียดอะไรมาบ้าง เราต้องการลดระยะเวลาที่ใช้ระหว่างการทดลองต่างๆ และถ้าเรากลับมา
‫จำไว้ว่าเราใช้เวลาเดินทางอย่างไรในวิดีโอก่อนหน้านี้ และใช้เวลา 6 นาที 58 วินาทีในการปรับโมเดล
‫ในข้อมูลเหล่านั้นทั้งหมด
‫ดังนั้นใน 400,000 แถว เราไม่มีเวลาพอที่จะทำแบบนั้นอีก
‫เราสามารถเดินทางข้ามเวลาได้บ่อยเท่านั้น
‫ดังนั้นถ้าเราจะลองขับมันออกไปอีก ถ้าเรายกตัวอย่างโมเดลของเรา
‫ดังนั้นแบบจำลองจึงเท่ากับการถดถอยของฟอเรสต์แบบสุ่ม งานสุดท้ายอื่น ๆ เท่ากับค่าลบหนึ่งและสถานะสุ่มจาก
‫40 ถึงยอดเยี่ยม
‫แล้วถ้าเราทำโมเดลเพื่อให้พอดีกับ x train ฉันต้องระวังที่นี่ไม่ให้ถูกกระตุ้นถ้าเราทำสิ่งนี้
‫ถ้าเราให้เวลาน้อยตรงนี้
‫เวลา.
‫นั่นจะใช้เวลานานเกินไป
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นฉันอาจใส่บันทึกที่นี่
‫ใช้เวลาในการทดลองนานเกินไป เพราะจะใช้เวลาประมาณ 5 นาที
‫นั่นไม่ใช่สิ่งที่เราตามหา
‫และอีกครั้ง ถ้าคุณเคยเรียกใช้เซลล์นี้มาก่อน ที่จริง ฉันน่าจะบอกคุณก่อนหน้านี้แล้ว
‫หากคุณเรียกใช้เซลล์นี้บนคอมพิวเตอร์ของคุณ และใช้เวลาโหลดนานเกินไป จำไว้ว่าคุณสามารถกดปุ่มหยุดบนนี้ได้ตลอดเวลา
‫ดังนั้นถ้าเรารันสิ่งนี้
‫อืม มันเร็วเกินไป
‫ที่วิ่งเร็วเกินไป
‫แต่ถ้าเซลล์ของคุณทำงานอยู่ จำได้ไหมว่ามีดาวดวงเล็กๆ อยู่ที่นี่ได้อย่างไร
‫ฉันจะแสดงให้คุณเห็น
‫จะมีดาว.
‫ที่เกิดขึ้นเร็วเกินไปสำหรับเรื่องนี้ คุณจะต้องเชื่อใจฉันในเรื่องนี้
‫เมื่อคุณเรียกใช้เซลล์ สิ่งนี้จะกลายเป็นดาว
‫หากทำงานอยู่ คุณสามารถหยุดการทำงานได้โดยกดปุ่มนี้โดยไฮไลต์เซลล์นั้นไว้
‫และนั่นจะหยุดเซลล์นั้น
‫ดังนั้นเราจึงกลับมา
‫อย่าเรียกใช้สิ่งนั้น
‫เราจะทำให้แน่ใจว่าเราไม่สามารถ
‫ดังนั้นเราจึงแสดงความคิดเห็น
‫สวยงาม.
‫เพราะว่าทำไม?
‫เพราะดาต้าเฟรมของเรามี 400,000 แถวตรงนั้น
‫และ MacBook Pro ตัวน้อยของฉันก็ได้คำนวณรูปแบบต่างๆ มากมายใน 400,000 แถวแล้ว
‫และมันก็เหมือนกับว่า ฉันจะใช้เวลาซักพัก ดังนั้นคุณต้องอดทนกับฉัน
‫นั่นก็ยุติธรรมพอแล้ว เพราะฉันจะใช้เวลานานกว่า MacBook Pro ของฉันมากในการคำนวณแถวที่
‫400,000 สามแถว
‫วิธีแก้ปัญหาของเราคือ เร่งเวลาระหว่างการทดลองและนั่นคือสิ่งที่เราทำ ทดสอบแบบจำลองของเราในส่วนย่อย
‫เราสามารถทำสิ่งนี้ได้ แค่คัดลอกโมเดลนี้ ไม่พอดี
‫บางทีเราต้องการทำใน 10,000 แถวเท่านั้น
‫แต่มีวิธีที่ดีกว่านั้น
‫และมันถูกสร้างขึ้นมาอย่างถูกต้อง
‫เราสามารถทำได้
‫ถูกต้อง.
‫ที่จะทดสอบมันใน 10,000 แถว
‫แต่ตอนนี้มีวิธีที่ดีกว่าที่จะทำ
‫นั่นคือทางเลือกหนึ่ง
‫โปรดจำไว้ว่าคุณสามารถแบ่งชุดข้อมูลการฝึกของคุณ
‫แต่สิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับป่าสุ่ม และนี่คือเหตุผลที่เรามุ่งความสนใจไปที่มันมาก
‫ก็คือพวกมันมีคุณสมบัติเล็กๆ น้อยๆ นี้ในนั้นที่เรียกว่า Max Samples
‫ดังนั้นเปลี่ยนค่าตัวอย่างสูงสุด
‫ไม่เป็นไร.
‫และถ้าเราต้องการทราบว่า Max Samples ทำอะไร คุณจะไปที่ใด
‫ทางเลือกหนึ่งคือ ถ้าเราใช้แบบจำลองเท่ากับการถดถอยของป่าฝน เราจะมีแบบฝึกหัดมากมายในการสร้างแบบจำลองเหล่านี้
‫มันเป็นเรื่องของไรอัน
‫มันเกือบจะเป็นการสร้างลักษณะที่สองของการได้แบบจำลอง สร้างตัวอย่าง และเตรียมมันให้พร้อม
‫สถานะสุ่มเท่ากับ 42
‫นางแบบของเรานั่นเอง
‫นั่นอาจเป็นทางเลือกหนึ่ง
‫แต่ถ้าเรากดแท็บ shift ที่นี่ เราจะเห็นคุณสมบัติ docstring max ไม่ใช่ตัวอย่างสูงสุด
‫ตัวอย่างสูงสุด
‫บูม.
‫และถ้าเราลงมาตรงนี้ ให้หามันเจอ
‫ตัวอย่างสูงสุด
‫เราจะไปที่นั่น.
‫หาก bootstrap เป็นจริง จำนวนตัวอย่างที่จะดึงจาก X เพื่อฝึกตัวประมาณฐานแต่ละตัว
‫อืม.
‫สิ่งนี้หมายความว่า?
‫ดังนั้นถ้าเราไปโมเดล
‫ตกลง.
‫Bootstrap เท่ากับจริงหรือไม่?
‫ใช่.
‫และตอนนี้แต่ละตัวประมาณค่าตัวอย่างสูงสุดของ c
‫ตอนนี้ Max ตัวอย่างอยู่ที่ไหน
‫ไม่มี.
‫แล้วมันหมายความว่าอย่างไรถ้าไม่มี?
‫มันจะเป็นทั้งหมดใช่มั้ย?
‫มาดูกันเลย
‫นี่คือสิ่งที่ฉันต้องการให้คุณฝึกฝนทำสิ่งที่ถูกต้องคือถ้าคุณไม่แน่ใจในบางสิ่ง
‫ให้ค้นหาและอ่านมันในเอกสาร
‫หาก bootstrap เป็นจริง จำนวนตัวอย่างที่จะดึงจาก x ดังนั้น x คือจำนวนที่เราส่งผ่านโมเดล
‫ถ้าไม่มี, ก็วาดตัวอย่างรูปร่าง x, มันจะวาดมันทั้งหมด
‫ตอนนี้ถ้า ent ให้วาดตัวอย่างตัวอย่าง mac
‫ดังนั้น.
‫นี่หมายความว่าถ้าเราไป x รถไฟดอทรูปร่างเป็นศูนย์
‫ดังนั้นถ้าเราปล่อยให้ตัวอย่างสูงสุดไม่มี
‫ทุกการประมาณการ
‫ในกรณีของเรา มี 100 เนื่องจากค่าประมาณเริ่มต้นอยู่ในฟอเรสต์แบบสุ่ม ผู้รุกรานคือ 100
‫คุณจึงสามารถจินตนาการถึงค่าประมาณเป็นแบบจำลองขนาดเล็กได้
‫โมเดลขนาดเล็กแต่ละรุ่น ดังนั้นรุ่นเล็ก 100 รุ่นจึงจะเห็นแต่ละรุ่น
‫นั่นเป็นจำนวนที่มาก
‫ถูกต้อง.
‫นี่คือการคำนวณทั้งหมดที่เราต้องทำ ซึ่งน่าจะมากกว่านี้ แต่นี่คือสิ่งที่คุณสามารถจินตนาการได้
‫แต่ถ้าเราตั้งค่าตัวอย่างสูงสุดเป็นอย่างอื่น เช่น บางทีเราอาจต้องการลองเพียง
‫10,000 ตัวอย่างแทนที่จะเป็น 400,000 ตัวอย่าง
‫ใช่ไหม
‫ใกล้เคียงกับรูปร่างของชุดการตรวจสอบความถูกต้องของเรามาก เราสามารถเปลี่ยนชุดตัวอย่างสูงสุดเป็น 10,000 ชุดได้
‫นี่หมายความว่าแทนที่จะดูที่ 400,000 แถว ตัวประมาณทุกตัว
‫ค่าประมาณ 100 ค่าสำหรับการประมาณค่าหนึ่งคือเราสามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ได้ด้วย พูดตามตรง แต่เราจะปล่อยให้มันเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับตัวอย่างนี้เท่านั้น
‫นั่นหมายความว่าเพราะเราเปลี่ยนเป็น 10,000 คูณ 100
‫ดี.
‫ลองมาดูที่นี่
‫มาแบ่งสองตัวนี้กัน
‫กี่ครั้ง?
‫น้อย.
‫เราได้อะไรที่นี่?
‫มันคือเลขอะไรคะ?
‫มีศูนย์กี่ตัว?
‫ล้าน.
‫นั่นคือล้าน
‫ฉันนับได้
‫น้อยกว่า 40 เท่า ให้คำนวณข้อมูลน้อยลง 40 เท่า
‫นั่นหมายความว่าเราควรเห็นความเร็วเพิ่มขึ้น 40 X หรือประมาณนั้นใช่ไหม?
‫เพราะมันจะไม่สมบูรณ์แบบ
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫เปลี่ยนสิ่งที่เราอาจจะทำ
‫ใช่ที่ดูดี
‫จากนั้นเราจะสร้างเซลล์ใหม่ที่นี่
‫เราจะปล่อยให้เวลาน้อยของเราอยู่ที่นี่เพราะนี่คือสิ่งที่เราต้องการฝึกฝน
‫ดังนั้น การลดจำนวนตัวอย่างสูงสุดที่ผู้ประเมินแต่ละคนสามารถเห็นได้จะดีขึ้น
‫นี่คือสมมติฐานของเราที่ช่วยปรับปรุงเวลาในการฝึกและมาดูโมเดลกัน
‫เราจะดำเนินการกับข้อมูลการฝึกอบรมของเราในตอนนี้
‫ดังนั้นไม่ควรใช้เวลานานเกินไป
‫บางทีเราอาจมีเวลารอด้วยซ้ำ
‫ยังคงอาจใช้เวลาสองสามวินาที
‫นี่อาจเป็นอีกโอกาสในการเดินทางข้ามเวลา
‫ห้องโถง.
‫ฉันไม่ต้องการการเดินทางของตัวเองมากนัก
‫ดูตลอดนั่นแหละ
‫16 วินาที แทนที่จะเป็น 7 นาที
‫ตอนนี้ดีขึ้นนิดหน่อยแล้วใช่ไหม?
‫นั่นคือสิ่งที่เราสามารถนั่งรออยู่ที่นี่ได้
‫หากคุณกำลังทำการทดลองเจ็ดนาทีตลอดเวลาหรือนานกว่านั้น หากคุณมีข้อมูลมากกว่านี้
‫คุณจะหมดความอดทน คุณจะฟุ้งซ่าน
‫แต่ถ้าเราสามารถเก็บการทดลองไว้ราวๆ 10 วินาที นั่นก็ถือว่าดีมากแล้ว จริงไหม?
‫ฉันรอได้ 10 วินาที
‫และตอนนี้ความงามก็เข้ามาเมื่อเราสามารถเรียกฟังก์ชันคะแนนการแสดงของเราได้
‫มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเราไปแสดงคะแนน
‫หวังว่าจะได้ผลเพราะเราได้เขียนโค้ดฟังก์ชันนี้ขึ้นเอง
‫แน่นอนว่ามันจะแสดงคะแนน
‫เราจะไปหาอะไร?
‫ไม่นะ.
‫เราสับสนโดยไม่มีวิญญาณ
‫แทนที่จะเป็นรากที่สอง
‫นี่คือจุดที่เราทำผิดพลาด NUM pi
‫เราจะไปที่นั่น.
‫Tebow classic ไม่สามารถทำให้ถูกต้องตั้งแต่ครั้งแรก
‫ได้ไหมแดเนียล?
‫ไม่.
‫มาดูกันว่าโมเดลของเราเป็นอย่างไร
‫เราเพิ่งฝึกมันที่นี่ในส่วนย่อยของข้อมูล
‫โอ้สวย
‫โอ้ใช่.
‫ดูนั่นสิ
‫ดังนั้นการฝึกอบรมจึงหมายถึงข้อผิดพลาดแน่นอน
‫ถูกต้องดังนั้น
‫ใช่.
‫ดูที่นี่ว่าฉันกล่าวว่าข้อผิดพลาดที่ถูกต้องจะสูงกว่าการฝึกอบรมเล็กน้อย
‫ดีแล้ว.
‫นั่นหมายความว่าเราไม่ได้ฟิตเกินไปและกำลังสองสำหรับการฝึกอบรมและถูกต้องหรือแย่กว่า 0 มาก 987 เราเห็นมาก่อน
‫แต่ไม่เป็นไรเพราะเรากำลังฝึกแค่ชุดย่อย 10,000 ตัวอย่าง ไม่ใช่ทั้งหมด 400,000 ตัวอย่าง
‫ดังนั้นเราจึงคาดว่าเมตริกเหล่านี้จะแย่กว่าถ้าเราตั้งค่าตัวอย่างสูงสุดเป็นไม่มีหรือฝึกอบรมข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมด
‫ตอนนี้สิ่งที่เราอาจทำได้คือดูว่านี่คือมอสลีย์ที่เป็น 0 ที่ถูกต้องเพียงใด 29.
‫ฉันสงสัยว่าถ้าเราจะเปรียบเทียบตัวเลขนั้นกับลีดเดอร์บอร์ด เราจะจบลงที่ใด
‫ดังนั้นจุดเหล่านี้คือ
‫มีประมาณ 425 ทีมในการแข่งขันครั้งนี้
‫ดังนั้นถ้าเราส่งตัวอย่างของเราตอนนี้ด้วยคะแนนการนอนแขนที่ถูกต้องเท่ากับ 0 293 ใน 10,000 ตัวอย่างเท่านั้น เราจะไปจบลงที่ไหน?
‫0. 293.
‫ว้าว.
‫เราอยู่ใน 100 อันดับแรก
‫ดูนั่นสิ
‫เราอยู่ใน 100 อันดับแรกด้วยโมเดลง่ายๆ จากตัวอย่าง 10,000 ตัวอย่าง
‫ดังนั้นที่ไหนสักแห่งในที่นี่
‫ไม่เป็นไร.
‫ตอนนี้ เรามีแนวคิดในการฝึกโมเดลของเราให้เร็วขึ้นเล็กน้อยแล้ว
‫สิ่งที่เราอาจทำคือลองใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน และผมจะให้คุณคิดก่อนที่เราจะพูดถึงวิดีโอหน้า
‫วิธีใดในการค้นหาพารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่แตกต่างกันแทนที่จะต้องปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์เหล่านี้ของฟอเรสต์สุ่มหรือผู้รุกรานของเราด้วยตนเองคืออะไร
‫หากคุณไม่แน่ใจอย่ากังวล
‫เราจะพูดถึงมันในวิดีโอหน้า แต่ขอคิดดูก่อน
‫เราพบไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีกว่าในอดีตได้อย่างไร
‫เพราะนั่นคือสิ่งที่เราจะใช้ในวิดีโอหน้า