‫Ô đúng rồi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có các chức năng đánh giá tùy chỉnh của riêng mình.
‫Chúng tôi có thể đánh giá mô hình của chúng tôi đang hoạt động như thế nào.
‫Vì vậy, bước hợp lý tiếp theo sẽ là huấn luyện một cái khác trên tập dữ liệu huấn luyện và sau đó đánh giá
‫nó trên tập dữ liệu xác thực hoặc chỉ sử dụng hàm tuyệt đẹp này mà chúng tôi đã tạo ra.
‫Không quá nhanh.
‫Hãy xem tại sao.
‫Vì vậy, thử nghiệm mô hình của chúng tôi, phần này sẽ là chúng tôi sẽ thực hiện trên một tập hợp con.
‫Vì vậy, thử nghiệm mô hình của chúng tôi trên một tập hợp con.
‫Bây giờ điều này chủ yếu là để điều chỉnh các thông số siêu.
‫Bởi vì hãy nhớ những gì chúng tôi đã căng thẳng, chúng tôi muốn giảm lượng thời gian chúng tôi phải mất giữa các thử nghiệm và nếu
‫chúng tôi quay lại, hãy nhớ lại thời gian chúng tôi di chuyển như thế nào trong một video trước đó và mất 6 phút
‫58 giây để lắp một mô hình trên tất cả các dữ liệu đó.
‫Vì vậy, trên 400.000 hàng, chúng tôi không có đủ thời gian để làm điều đó một lần nữa.
‫Chúng ta chỉ có thể du hành thời gian thường xuyên.
‫Và vì vậy nếu chúng tôi chỉ sử dụng nó một lần nữa, nếu chúng tôi tạo ra mô hình của mình.
‫Vì vậy, mô hình bằng hồi quy rừng ngẫu nhiên, các công việc cuối cùng bằng với giá trị âm và trạng thái ngẫu nhiên từ
‫40 đến tuyệt vời.
‫Và sau đó nếu chúng tôi chỉ làm mô hình để phù hợp với x train, tôi cần phải cẩn thận ở đây để không bị kích hoạt nếu chúng tôi
‫làm điều này.
‫Đúng nếu chúng ta dành một ít thời gian ở đây.
‫Thời gian.
‫Điều đó sẽ mất quá nhiều thời gian.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, tôi có thể đặt một ghi chú ở đây.
‫Quá trình này mất quá nhiều thời gian để thử nghiệm, vì bạn sẽ mất khoảng 5 phút.
‫Đó không phải là những gì chúng ta đang theo đuổi.
‫Và một lần nữa, nếu bạn đã thực sự chạy ô này trước đây, có lẽ tôi nên nói với bạn điều này sớm hơn.
‫Nếu bạn đã chạy ô này trên máy tính của mình và mất quá nhiều thời gian để nó tải, hãy nhớ
‫rằng bạn luôn có thể nhấn nút dừng ở đây.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi chạy điều này.
‫Ồ, nhanh quá.
‫Nó chạy quá nhanh.
‫Nhưng nếu ô của bạn đang chạy, hãy nhớ làm thế nào có một ngôi sao nhỏ ở đây?
‫Tôi sẽ cho bạn thấy.
‫Sẽ có một ngôi sao.
‫Chà, điều đó xảy ra quá nhanh đối với điều này, bạn sẽ phải tin tưởng tôi về điều này.
‫Khi bạn chạy một ô, ô này sẽ biến thành một ngôi sao.
‫Nếu nó đang chạy, bạn có thể dừng nó bằng cách nhấn vào nút này với ô đó được đánh dấu.
‫Và điều đó sẽ ngăn chặn ô đó.
‫Vì vậy, chúng tôi trở lại.
‫Đừng chạy điều đó.
‫Chúng tôi sẽ đảm bảo rằng chúng tôi không thể.
‫Vì vậy, chúng tôi bình luận nó ra.
‫Xinh đẹp.
‫Vì tại sao?
‫Bởi vì khung dữ liệu của chúng tôi là 400.000 hàng ở đó.
‫Và chiếc MacBook Pro nhỏ của tôi đã tính toán rất nhiều mẫu trong 400.000 hàng.
‫Và nó giống như, tôi sẽ mất một thời gian, vì vậy bạn cần phải kiên nhẫn với tôi.
‫Chà, điều đó đủ công bằng, bởi vì tôi sẽ mất nhiều thời gian hơn MacBook Pro của mình để
‫tính toán ba 400.000 hàng.
‫Vì vậy, giải pháp của chúng tôi là tăng tốc thời gian giữa các thử nghiệm và đó là những gì chúng tôi đang làm, thử nghiệm mô hình của chúng
‫tôi trên một tập hợp con.
‫Chúng tôi có thể làm một cái gì đó như thế này, chỉ có thể sao chép mô hình này, không phù hợp.
‫Có lẽ chúng tôi chỉ muốn làm điều đó trên 10.000 hàng.
‫Nhưng có một cách thậm chí còn tốt hơn.
‫Và nó được tích hợp ngay bên trong.
‫Chúng tôi có thể làm điều đó.
‫Đúng.
‫Điều đó sẽ kiểm tra nó trên 10.000 hàng.
‫Nhưng bây giờ có một cách tốt hơn để làm điều đó.
‫Đó là một trong những lựa chọn.
‫Vì vậy, hãy ghi nhớ rằng bạn có thể chỉ cần chia nhỏ tập dữ liệu đào tạo của mình.
‫Nhưng điều tuyệt vời về các khu rừng ngẫu nhiên và đây là lý do tại sao chúng tôi tập trung vào
‫nó rất nhiều, đó là chúng có một tính năng nhỏ trong đó được gọi là Mẫu tối đa.
‫Vì vậy, hãy thay đổi giá trị mẫu tối đa.
‫Được rồi.
‫Và nếu chúng tôi muốn tìm hiểu những gì Max Mẫu làm, bạn sẽ đi đâu?
‫Chà, một lựa chọn là nếu chúng ta đi mô hình tương đương với hồi quy rừng nhiệt đới, chúng ta sẽ có rất nhiều phương pháp
‫thực hành khởi tạo các mô hình này.
‫Đó là những gì nó nói về, mặc dù vậy, Ryan.
‫Nó chỉ gần như tạo ra bản chất thứ hai này về những gì nó giống như chỉ lấy một mô hình, khởi tạo nó và
‫chuẩn bị sẵn sàng.
‫Trạng thái ngẫu nhiên bằng 42.
‫Đây là mô hình của chúng tôi.
‫Vì vậy, đó có thể là một trong những lựa chọn.
‫Nhưng nếu chúng ta nhấn tab shift ở đây, chúng ta sẽ thấy các tính năng tối đa của docstring không phải là các mẫu tối đa.
‫Mẫu tối đa.
‫Bùng nổ.
‫Và nếu chúng ta xuống đây, hãy tìm nó.
‫Mẫu tối đa.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Nếu bootstrap là true, thì số lượng mẫu sẽ lấy từ X để đào tạo mỗi công cụ ước lượng cơ sở.
‫Hừ!
‫Điều đó có nghĩa là gì?
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi mô hình.
‫Được chứ.
‫Bootstrap bằng true?
‫Đúng.
‫Và bây giờ mỗi ước tính mẫu tối đa của c.
‫Bây giờ, mẫu Max ở đâu?
‫Không có.
‫Vì vậy, nó có nghĩa là gì nếu không có?
‫Nó sẽ là tất cả, phải không?
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn.
‫Đây là một trong những điều tôi muốn bạn thực hành đúng là nếu bạn không chắc chắn về điều
‫gì đó, hãy tìm kiếm nó và đọc nó trong tài liệu.
‫Nếu bootstrap là true, số lượng mẫu cần lấy từ x để x là giá trị mà chúng ta truyền vào mô hình.
‫Nếu không có, sau đó vẽ các mẫu hình dạng x, vì vậy nó sẽ vẽ tất cả chúng.
‫Bây giờ nếu ent thì hãy vẽ các mẫu mac sample.
‫Vì thế.
‫Điều này có nghĩa là nếu chúng ta đi x hình dạng chấm tàu bằng không.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi để lại các mẫu tối đa là không có.
‫Mọi ước tính.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, có 100 vì ước tính mặc định là trong rừng ngẫu nhiên, kẻ xâm lược là 100.
‫Vì vậy, bạn có thể hình dung một ước tính như một mô hình nhỏ.
‫Vì vậy, mỗi mô hình nhỏ, vì vậy 100 mô hình nhỏ sẽ thấy từng cái một trong số này.
‫Vì vậy, đó là một con số lớn.
‫Đúng.
‫Vì vậy, đây là tất cả các phép tính mà chúng tôi phải thực hiện có thể nhiều hơn thế này, nhưng đây là những gì
‫bạn có thể tưởng tượng.
‫Nhưng thay vào đó, nếu chúng tôi đặt các mẫu tối đa thành thứ khác, chẳng hạn như ví dụ, có
‫thể chúng tôi chỉ muốn thử 10.000 ví dụ thay vì 400.000.
‫Đúng?
‫Vì vậy, gần với hình dạng của tập hợp xác thực của chúng tôi, chúng tôi có thể thay đổi các mẫu tối đa được đặt thành 10.000.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là thay vì nhìn vào 400.000 hàng, mọi công cụ ước tính.
‫Vì vậy, 100 ước tính cho một ước tính là chúng tôi cũng có thể thay đổi điều này, thành thật mà nói, nhưng chúng tôi sẽ để
‫nó làm mặc định chỉ cho ví dụ này.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là vì chúng tôi thay đổi nó thành 10.000 lần 100.
‫Tốt.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét ở đây.
‫Hãy chia hai cái này.
‫Bao nhiêu lần?
‫Ít hơn.
‫Chúng ta có gì ở đây?
‫Đó là số mấy?
‫Có bao nhiêu số không?
‫Một triệu.
‫Đó là một triệu.
‫Tôi có thể đếm.
‫Ít hơn 40 lần vì vậy ít hơn 40 lần dữ liệu để tính toán.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là chúng ta sẽ thấy tốc độ tăng lên 40 X hoặc khoảng đó, phải không?
‫Bởi vì nó sẽ không hoàn hảo.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Thay đổi những gì chúng tôi có thể làm.
‫Vâng, điều đó có vẻ tốt.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ tạo một ô mới ở đây.
‫Chúng tôi sẽ để lại thời gian ít ỏi của chúng tôi ở đây vì đây là những gì chúng tôi muốn thực hành.
‫Vì vậy, việc cắt giảm số lượng mẫu tối đa mà mỗi công cụ ước tính có thể thấy sẽ cải thiện.
‫Đây là giả thuyết của chúng tôi cải thiện thời gian đào tạo và chúng ta hãy có một mô hình ngoại hình phù hợp.
‫Chúng tôi sẽ làm điều đó trên dữ liệu đào tạo của chúng tôi ngay bây giờ.
‫Vì vậy, điều này sẽ không mất quá nhiều thời gian.
‫Có lẽ chúng ta thậm chí có thể có thời gian để chờ đợi nó.
‫Vẫn có thể mất vài giây.
‫Đây có thể là một cơ hội khác để du hành thời gian.
‫Sảnh.
‫Tôi không cần đi du lịch riêng của nó nhiều.
‫Nhìn toàn bộ thời gian đó.
‫16 giây thay vì 7 phút.
‫Bây giờ, điều đó tốt hơn một chút, phải không?
‫Bây giờ, đó là thứ mà chúng ta có thể chỉ cần ngồi đây và chờ đợi.
‫Nếu bạn đang thực hiện các thí nghiệm bảy phút liên tục hoặc thậm chí lâu hơn, nếu bạn có nhiều dữ liệu hơn, bạn
‫sẽ mất kiên nhẫn, bạn sẽ bị phân tâm.
‫Nhưng nếu chúng ta có thể giữ các thí nghiệm của mình như ở đâu đó khoảng 10 giây, thì điều đó khá tốt, phải
‫không?
‫Tôi có thể đợi 10 giây.
‫Và bây giờ vẻ đẹp đến ở đây khi chúng ta có thể gọi chức năng của điểm số chương trình của chúng ta.
‫Vì vậy, hãy xem điều gì sẽ xảy ra khi chúng ta đi hiển thị điểm số.
‫Hy vọng rằng điều này hoạt động vì chúng tôi đã tự mã hóa chức năng này.
‫Tất nhiên nó sẽ hiển thị điểm số.
‫Chúng ta sẽ tìm thấy gì?
‫Ôi không.
‫Chúng tôi đã làm nó rối tung bởi không có tinh thần.
‫Thay vì căn bậc hai.
‫Đây là nơi chúng tôi đã nhầm lẫn num pi.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tebow classic không thể thành công ngay từ lần đầu tiên sử dụng.
‫Bạn có thể không, Daniel?
‫Không.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ xem mô hình của chúng tôi hoạt động như thế nào.
‫Chúng tôi vừa đào tạo nó ở đây trên một tập hợp con dữ liệu.
‫Ôi thật xinh đẹp.
‫Ô đúng rồi.
‫Nhìn kìa.
‫Vì vậy, đào tạo có nghĩa là lỗi tuyệt đối.
‫Vì vậy, hợp lệ.
‫Ừ.
‫Xem ở đây cách tôi đã nói lỗi hợp lệ sẽ cao hơn một chút so với phần đào tạo.
‫Tốt đấy.
‫Điều đó có nghĩa là chúng tôi không trang bị quá nhiều và bình phương của chúng tôi để đào tạo và hợp lệ hoặc tệ hơn nhiều so với 0. 987 chúng ta đã thấy trước đây.
‫Nhưng không sao cả vì chúng tôi chỉ đào tạo trên một tập hợp con gồm 10.000 ví dụ, không phải tất cả 400.000.
‫Vì vậy, chúng tôi hy vọng các chỉ số này sẽ tệ hơn nếu chúng tôi đặt các mẫu tối đa là không có hoặc đào tạo trên tất cả các
‫dữ liệu đào tạo.
‫Bây giờ những gì chúng ta có thể làm là xem đây là giá trị của rêu bằng 0. 29.
‫Tôi tự hỏi nếu chúng ta so sánh con số đó với bảng xếp hạng, chúng ta sẽ kết thúc ở đâu?
‫Vì vậy, điểm này là.
‫Có khoảng 425 đội tham gia cuộc thi này.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi gửi mẫu của chúng tôi như hiện tại với điểm ngủ cánh tay hợp lệ của chúng tôi là 0. 293, chỉ trên 10.000 mẫu, chúng ta sẽ kết thúc
‫ở đâu?
‫0. 293.
‫Ồ.
‫Chúng tôi nằm trong top 100.
‫Nhìn kìa.
‫Chúng tôi nằm trong top 100 chỉ với một mô hình đơn giản trên 10.000 ví dụ.
‫Vì vậy, một nơi nào đó trong đây.
‫Được rồi.
‫Bây giờ chúng tôi có ý tưởng về cách đào tạo mô hình của chúng tôi nhanh hơn một chút.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là thử một số siêu thông số khác nhau và tôi sẽ để bạn suy nghĩ về nó trước khi chúng ta
‫xem video tiếp theo.
‫Cách nào để tìm các siêu tham số khác nhau thay vì chúng ta phải điều chỉnh thủ công các siêu tham số này của rừng
‫hoặc kẻ xâm lược ngẫu nhiên của chúng ta?
‫Nếu bạn không chắc chắn, đừng lo lắng.
‫Chúng tôi sẽ đề cập đến nó trong video tiếp theo, nhưng hãy suy nghĩ.
‫Làm thế nào chúng ta đã tìm thấy các thông số siêu tốt hơn trong quá khứ?
‫Vì đó là những gì chúng ta sẽ sử dụng trong video tiếp theo.