‫Doğru ya.
‫Artık kendi özel değerlendirme fonksiyonlarımız var.
‫Modelimizin ne durumda olduğunu değerlendirebiliriz.
‫Dolayısıyla, bir sonraki mantıklı adım, eğitim veri seti üzerinde bir tane daha eğitmek ve ardından doğrulama veri
‫seti üzerinde değerlendirmek ya da sadece hazırladığımız bu güzel işlevi kullanmak olacaktır.
‫O kadar hızlı değil.
‫Nedenini görelim.
‫Bu yüzden modelimizi test ederken, bu bölümü bir alt küme üzerinde yapacağız.
‫Yani modelimizi bir alt küme üzerinde test ediyoruz.
‫Şimdi bu çoğunlukla hiper parametreleri ayarlamak içindir.
‫Çünkü neyi vurguladığımızı hatırlayın, deneyler arasında geçen süreyi azaltmak istiyoruz ve geri
‫dönersek, önceki videoda nasıl zaman yolculuğu yaptığımızı ve tüm bu verilere bir model uydurmanın
‫6 dakika 58 saniye sürdüğünü hatırlayın.
‫Yani 400.000 satırda bunu tekrar yapmak için yeterli zamanımız yok.
‫Sadece sık sık zaman yolculuğu yapabiliriz.
‫Bu yüzden, eğer modelimizi yeniden oluşturacak olursak, bunu yine sürdürebiliriz.
‫Yani model eşittir rastgele orman regresyonu, diğer uç işler eşittir negatif bir ve 40 ila harika arasında rastgele
‫bir durum.
‫Ve sonra sadece x trenine uyacak şekilde model yaparsak, bunu yaparsak tetikleyici mutlu olmamak için burada dikkatli olmam
‫gerekiyor.
‫Buraya biraz zaman ayırırsak doğru olur.
‫Zaman.
‫Bu çok uzun sürecek.
‫Tamam.
‫Bu yüzden buraya bir not koyabilirim.
‫Bu, deney yapmak için çok uzun sürer, çünkü bu yaklaşık 5 dakikanızı alacaktır.
‫Peşinde olduğumuz şey bu değil.
‫Ve yine, eğer bu hücreyi daha önce çalıştırdıysanız, aslında bunu size daha önce söylemem gerekirdi.
‫Bu hücreyi bilgisayarınızda çalıştırdıysanız ve yüklenmesi çok uzun sürüyorsa, unutmayın, her zaman
‫buradaki durdur düğmesine basabilirsiniz.
‫Eğer bunu çalıştırırsak.
‫Bu çok hızlı oldu.
‫Bu çok hızlı çalışıyor.
‫Ama cep telefonunuz çalışıyorsa, burada nasıl küçük bir yıldız olduğunu hatırlıyor musunuz?
‫Sana göstereceğim.
‫Bir yıldız olacak.
‫Bunun için çok hızlı gerçekleşiyor, bu konuda bana güvenmeniz gerekecek.
‫Bir hücreyi çalıştırdığınızda, bu bir yıldıza dönüşecektir.
‫Çalışıyorsa, o hücre vurgulanmış haldeyken bu düğmeye basarak durdurabilirsiniz.
‫Bu da o hücreyi durduracak.
‫O yüzden geri dönüyoruz.
‫Onu çalıştırmayalım.
‫Yapamayacağımızdan emin olacağız.
‫Bu yüzden yorum yapıyoruz.
‫Çok güzel.
‫Çünkü neden?
‫Çünkü veri çerçevemizde 400.000 satır var.
‫Ve küçük MacBook Pro'm şimdiden 400.000 satırda çok sayıda desen hesapladı.
‫Biraz zaman alacağım, bu yüzden bana karşı sabırlı olmanız gerekiyor.
‫Bu yeterince adil, çünkü MacBook Pro'mun üç 400.000 satırı hesaplaması çok
‫daha uzun sürerdi.
‫Bu yüzden çözümümüz, deneyler arasındaki süreyi hızlandırmaktır ve modelimizi bir alt küme üzerinde test ederek
‫yaptığımız şey de budur.
‫Böyle bir şey yapabiliriz, sadece bu modeli kopyalayabiliriz, uymaz.
‫Belki de bunu yalnızca 10.000 satırda yapmak istiyoruz.
‫Ama daha da iyi bir yolu var.
‫Ve tam içine yerleştirilmiş.
‫Bunu yapabiliriz.
‫Doğru.
‫Bu, 10.000 satır üzerinde test edecek.
‫Ama artık bunu yapmanın daha iyi bir yolu var.
‫Bu da bir seçenek.
‫Bu nedenle, eğitim veri setinizi dilimleyebileceğinizi aklınızda bulundurun.
‫Ancak rastgele ormanlarla ilgili güzel olan şey ve üzerinde bu kadar çok durmamızın nedeni,
‫içinde Max Samples adı verilen küçük bir özelliğe sahip olmalarıdır.
‫Bu yüzden maksimum örnek değerini değiştirin.
‫Tamam.
‫Max Samples'ın ne yaptığını öğrenmek isteseydik nereye giderdiniz?
‫Seçeneklerden biri, model eşittir yağmur ormanı gerilemesine gidersek, bu modelleri örneklemek için yığınla
‫pratik yapmamız gerekecek.
‫Mesele de bu zaten Ryan.
‫Bu sadece bir model almanın, onu örneklemenin ve hazır hale getirmenin nasıl bir şey olduğunu neredeyse ikinci doğa haline
‫getirmekle ilgili.
‫Rastgele durum 42'ye eşittir.
‫İşte modelimiz.
‫Yani bu da bir seçenek olabilir.
‫Ancak burada shift tab tuşuna basarsak, maksimum örnekler değil maksimum özellikler doküman dizisini görürüz.
‫Maksimum numune.
‫Bum.
‫Ve eğer buraya gelirsek, onu bulalım.
‫Maksimum numune.
‫İşte oldu.
‫Bootstrap doğruysa, her bir temel tahmin ediciyi eğitmek için X'ten çekilecek örnek sayısı.
‫Hmm.
‫Bu ne anlama geliyor?
‫Eğer model alırsak.
‫Tamam.
‫Bootstrap eşittir doğru mu?
‫Evet.
‫Ve şimdi her biri a c'nin maksimum örneklerini tahmin ediyor.
‫Şimdi, Max örnekleri nerede?
‫Yok.
‫Peki hiç yoksa ne anlama geliyor?
‫Hepsi olacak, değil mi?
‫Bir göz atalım.
‫Bu konuda biraz pratik yapmanızı istediğim şeylerden biri, bir konuda emin değilseniz,
‫o konuya bakmak ve dokümanlarda okumaktır.
‫Bootstrap doğruysa, x'ten çekilecek örnek sayısı, yani x, modeli ilettiğimiz şeydir.
‫Hiçbiri yoksa, x şekil örneklerini çizin, böylece hepsini çizecektir.
‫Şimdi eğer ent daha sonra mac örnek numuneleri çizerse.
‫Evet.
‫Bunun anlamı, eğer x trenine gidersek nokta şekli sıfır olur.
‫Yani maksimum örnekleri yok olarak bırakırsak.
‫Her tahmin.
‫Bizim durumumuzda, varsayılan tahmin rastgele ormanda olduğu için 100 vardır, saldırgan 100'dür.
‫Yani bir tahmini küçük bir model olarak hayal edebilirsiniz.
‫Yani her bir küçük model, yani 100 küçük model bunların her birini görecek.
‫Yani bu büyük bir rakam.
‫Doğru.
‫Muhtemelen bundan daha fazlasını yapmak zorunda olduğumuz tüm hesaplamalar bunlar, ancak hayal edebileceğiniz
‫şey bu.
‫Ancak bunun yerine, maksimum örnekleri başka bir şeye ayarlarsak, örneğin 400.000 yerine
‫yalnızca 10.000 örnek denemek isteyebiliriz.
‫Değil mi?
‫Dolayısıyla, doğrulama setimizin şekline daha yakın olarak, maksimum örnek setini 10.000 olarak değiştirebiliriz.
‫Yani bu, 400.000 satıra bakmak yerine, her tahmincinin
‫Yani bir tahmin için 100 tahmin, dürüst olmak gerekirse bunu da değiştirebiliriz, ancak sadece bu örnek için
‫varsayılan olarak bırakacağız.
‫Yani bu, 10.000 çarpı 100 olarak değiştirdiğimiz anlamına gelir.
‫Pekala.
‫Şimdi buraya bir göz atalım.
‫Bu ikisini ayıralım.
‫Kaç kere?
‫Daha az.
‫Burada ne varmış?
‫Kaç numara bu?
‫Kaç tane sıfır var?
‫Bir milyon.
‫Bu bir milyon eder.
‫Sayabilirim.
‫40 kat daha az, yani üzerinde hesaplama yapılacak 40 kat daha az veri.
‫Bu da 40 kat ya da buna yakın bir hız artışı görmemiz gerektiği anlamına geliyor, değil mi?
‫Çünkü mükemmel olmayacak.
‫Şuraya gidelim.
‫Yapabileceklerimizi değiştirin.
‫Evet, iyi görünüyor.
‫Ve sonra burada yeni bir hücre oluşturacağız.
‫Kısa zamanımızı burada bırakacağız çünkü pratik yapmak istediğimiz şey bu.
‫Dolayısıyla, her bir tahmin edicinin görebileceği maksimum örnek sayısını azaltmak iyileşmeyi sağlar.
‫Bu hipotezimiz eğitim süresini iyileştirir ve model uyumuna bir göz atalım.
‫Şimdi bunu eğitim verilerimiz üzerinde yapacağız.
‫Yani bu çok uzun sürmez.
‫Belki beklemek için zamanımız bile olabilir.
‫Yine de birkaç saniye sürebilir.
‫Bu zaman yolculuğu için başka bir fırsat olabilir.
‫Salon.
‫Kendi seyahatine çok ihtiyacım yoktu.
‫Şuna bir bak.
‫7 dakika yerine 16 saniye.
‫Şimdi, bu biraz daha iyi, değil mi?
‫Şimdi, bu potansiyel olarak burada oturup bekleyebileceğimiz bir şey.
‫Eğer sürekli yedi dakikalık deneyler yapıyorsanız, hatta daha uzun deneyler yapıyorsanız, elinizde daha fazla veri varsa,
‫sabrınız tükenecek ve dikkatiniz dağılacaktır.
‫Ama deneylerimizi 10 saniye civarında tutabilirsek, bu oldukça iyi, değil
‫mi?
‫10 saniye bekleyebilirim.
‫Ve şimdi güzellik, gösteri puanımızın işlevini çağırabildiğimiz zaman ortaya çıkıyor.
‫Bakalım skorları gösterdiğimizde ne olacak.
‫Umarım bu çalışır çünkü bu işlevi kendimiz kodladık.
‫Elbette skorları gösterecektir.
‫Ne bulacağız?
‫Oh, hayır.
‫Ruhumuz olmadığı için her şeyi berbat ettik.
‫Karekök yerine.
‫İşte Num Pi'yi burada batırdık.
‫İşte oldu.
‫Tebow klasiği ilk seferde doğru yapamadı.
‫Yapabilir misin, Daniel?
‫Hayır.
‫Modelimizin nasıl olduğunu göreceğiz.
‫Burada sadece verilerin bir alt kümesi üzerinde eğittik.
‫Oh, çok güzel.
‫Oh, doğru.
‫Şuna bak.
‫Yani eğitim mutlak hata anlamına gelir.
‫Çok geçerli.
‫Evet.
‫Burada geçerli hatanın eğitimden biraz daha yüksek olacağını nasıl söylediğime bakın.
‫Bu çok iyi.
‫Bu, aşırı uyum sağlamadığımız ve eğitim için karelerimizin geçerli olduğu veya 0'dan çok daha kötü olduğu anlamına gelir. 987'yi daha önce görmüştük.
‫Ancak bu sorun değil çünkü 400.000 örneğin tamamı üzerinde değil, yalnızca 10.000 örnekten oluşan bir alt küme üzerinde eğitim yapıyoruz.
‫Dolayısıyla bu metriklerin, maksimum örnek sayısını sıfır olarak ayarladığımız veya tüm eğitim verileri üzerinde eğitim yaptığımız durumlardan daha kötü
‫olmasını bekleriz.
‫Şimdi yapabileceğimiz şey, mossley'in 0 değerinin ne kadar geçerli olduğunu görmektir. 29.
‫Acaba bu rakamı liderlik tablosuyla karşılaştıracak olsaydık, sonumuz ne olurdu?
‫İşte bunlar.
‫Bu yarışmada yaklaşık 425 takım var.
‫Dolayısıyla, örneğimizi şu anda olduğu gibi geçerli kol uyku skorumuz 0 olacak şekilde gönderecek olursak. 293, sadece 10.000 örnek üzerinde, nereye
‫varırız?
‫0. 293.
‫Vay canına.
‫İlk 100'deyiz.
‫Şuna bir bak.
‫Sadece 10.000 örnek üzerinde basit bir modelle ilk 100'de yer alıyoruz.
‫Yani buralarda bir yerde.
‫Tamam.
‫Şimdi modelimizi nasıl biraz daha hızlı eğitebileceğimize dair bir fikrimiz var.
‫Yapabileceğimiz şey bazı farklı hiper parametreleri denemektir ve bir sonraki videoya geçmeden önce bunu düşünmenize
‫izin vereceğim.
‫Rastgele ormanımızın veya saldırganımızın bu hiper parametrelerini manuel olarak ayarlamak zorunda kalmamız yerine farklı
‫hiper parametreler bulmanın bir yolu nedir?
‫Emin değilseniz, endişelenmeyin.
‫Bunu bir sonraki videoda ele alacağız, ama bir düşünün.
‫Geçmişte daha iyi hiper parametreleri nasıl bulduk?
‫Çünkü bir sonraki videoda bunu kullanacağız.