‫OK, en de laatste video die we proberen te modelleren op een subset van gegevens, a. k. A. elke schatting toestaan.
‫Dus een schatting is om 10000 verschillende datapunten te zien in plaats van alle 400000 of zo.
‫En we zagen een vrij grote afname in rekentijd.
‫Dus ons model trainde nu sneller.
‫Wat we misschien willen doen, is omdat we nu wat sneller kunnen experimenteren, proberen een aantal ideale hyperparameters te vinden
‫die een beetje beter zijn dan waarmee onze willekeurige referentie onze standaardwaarden regresseert.
‫Dus laten we eens kijken.
‫En als je erover hebt moeten nadenken, ben je misschien het idee tegengekomen of bedacht om parameterafstemming
‫af te stemmen met willekeurig zoeken c. v, iets waar we in een vorig project naar hebben gekeken, in enkele
‫andere eerdere video's.
‫Dus daar gaan we naar kijken.
‫Dus als je je afvraagt wat willekeurige ECV is, onthoud, we kunnen altijd naar de honden kijken, maar
‫wat we zullen doen is misschien dat we gewoon een cel maken.
‫Laten we eerst de code van Escalon eens bekijken.
‫Hoe zouden we het importeren?
‫Model selectie.
‫Willekeurig zoeken c. v en onthoud.
‫Met welk machine learning-model u ook werkt, u kunt er
‫altijd de modelnaam in opnemen, dus in ons geval willekeurige forest-regressie, onze hyperparameterafstemming.
‫En dit geeft je wat informatie over hoe je je random forest-regressie of je random forest in het algemeen kunt
‫afstemmen.
‫Dus dat is een manier om het te doen.
‫De andere manier is van de manier waarop we hebben gezien, is gerandomiseerde zoek-tv, oh, laten we hier echt zijn.
‫Er zijn veel verschillende manieren om het te doen.
‫Maar als je je herinnert wat Randomized Search Seeb doet, zo niet, dan is dat oké.
‫Zoek willekeurig naar SEAB.
‫De documentatie, dus willekeurig zoeken op hypovolemie is dat we in feite een parameterdistributie maken, die eruitziet
‫als een woordenboek en willekeurig door tv zoekt, gaat ons model of schatting nemen rond
‫psychische leenvoorwaarden en door deze PARAM-distributies of woordenboek zoeken naar de beste type parameters voor ons
‫model.
‫Dus dat gaan we creëren.
‫Zo verschillend.
‫Willekeurige bosrepressor, HyperMED-parameters, en we gaan hierheen, R. F. Raster, lekker simpel voor het
‫woordenboek.
‫Dit is de Perram-distributie waar ik het over had en we kunnen het bekijken en schatten.
‫Onthoud, als je je afvraagt waar deze vandaan komen, vergeet dan niet dat
‫je hier altijd kunt zoeken, willekeurig bos, rigoureuze afstemming, en je zult behoorlijk wat informatie vinden over vrijwel elk machine learning-model
‫dat je kunt verschillende manieren bedenken om de parameters te wijzigen.
‫Want nogmaals, dit is geen perfecte wetenschap.
‫Dit is een hele reeks vallen en opstaan om erachter te komen hoe de dingen gaan.
‫Dus wat ik hier doe, is dat ik een aantal verschillende waarden instel die willekeurig door de tv
‫worden doorlopen, een bepaald aantal berekeningen of combinaties ervan proberen, en dan uitzoeken welke de beste resultaten opleveren.
‫want dat is waar we naar op zoek zijn, toch?
‫We zijn op zoek naar een model dat ons een boost geeft op het Kagle-label.
‫Dat is wat we proberen te doen met ons standaardmodel, zonder Choonhavan-parameters.
‫We zitten en slechts tienduizend voorbeelden, let wel, dat is de grotere daar.
‫We zitten hier rond acht uur.
‫Dus dat is niet slecht.
‫Dus wat draaien we hier nog meer?
‫We hebben een aantal schatters, maximale diepte.
‫Dit zijn allemaal verschillende parameters van de willekeurige bosgemiddelden, splitsing, gemiddelde steekproeven, blad, en
‫dat gaat maximale functies.
‫Dat is weer een goede één nul komma vijf één vierkantswortel Bordeaux.
‫En dan gaan we misschien ook max samples.
‫We kunnen dit dus ook instellen op 10000, omdat we zagen dat voordat max-samples toenamen hoe snel ons model patronen in de gegevens kan
‫vinden, omdat het alleen naar 10000 willekeurige voorbeelden kijkt in plaats van
‫vierhonderdduizend.
‫Dat zit in onze trainingsset.
‫Dus in de geest van het proberen om de tijd tussen experimenten te verkorten, zullen we dat instellen op die instantiërende
‫gerandomiseerde zoekopdracht S. V. model.
‫We noemen dit ons model echt creatief willekeurig zoeken c. v en we zullen het doorgeven.
‫Een willekeurige bosregressie met en banen is gelijk aan een negatieve en ook een willekeurige staat gelijk aan 42 voor consistentie.
‫Onthoud dat dit vergelijkbaar is met het instellen van willekeurige zaden van Napranum.
‫En dan gaan we slagen voor onze programmadistributies, wat onze F-graad is, wat
‫we zojuist hier en en etat hebben geïnstantieerd.
‫We doen het meestal voor ongeveer 20 of zo, terwijl ik het graag voor ongeveer 20 of zo voor de eerste keer doe.
‫Maar daar kunnen we misschien verandering in brengen.
‫We zouden kunnen zien dat Y gelijk is aan vijf leden.
‫Dat is kruisvalidatie.
‫De fiets is waar.
‫En de reden waarom we dit gaan verminderen is waarschijnlijk alleen maar doen, hoeveel tijd hebben
‫we, misschien alleen om reden, zoals je zou kunnen, of wat hier is gebeurd?
‫Misschien zo snel.
‫Ik weet niet zeker waarom we dat zo zullen controleren, maar dat geeft niet.
‫Misschien is vijf vijf genoeg omdat ik dit proces al heb doorlopen, maar ik heb het op honderd gezet.
‫Maar ik nam zo'n twee en een half uur op mijn machine, dus je kunt dit instellen op wat je maar wilt wanneer
‫je tijd hebt.
‫Maar begin laag, want als we dit op 100 zouden zetten, zou deze cel een paar uur kunnen werken en zeggen dat als we naar huis
‫zouden gaan, we dit op honderd zouden kunnen zetten en 's nachts zouden werken of iets
‫dergelijks.
‫Of als we een lunchpauze hadden, zouden we deze kunnen instellen op een lunchpauze.
‫Dat deed ik vroeger ook toen ik bij een technologiebedrijf in mijn stad werkte.
‫Ik zou modellen runnen tijdens mijn lunchpauze.
‫En terwijl ik in de computer aan het eten was, wat in ons geval aan het rekenen is, zetten we dit
‫gewoon op vijf.
‫En wat zal doen?
‫Oh, daarom liep het zo lang, omdat we er niet eens in pasten.
‫Dat is de reden waarom deze tijd zo klein is, zijn klein om te passen.
‫Dus wat dit gaat doen, is eigenlijk twee, want ik dacht dat dit me in de war bracht, maar ik realiseerde me
‫dat we nergens bij pasten.
‫Daarom ging het zo snel.
‫Dit is dus wat we kunnen doen.
‫We gaan passen in het gerandomiseerde zoekbesparende model, wat dit gaat doen.
‫Het past in twee iteraties.
‫Dus gerandomiseerde tv kiest hier twee verschillende combinaties van parameters, wijst ze toe aan de al
‫rhinovirus-agressor en past het dan aan de trainingsgegevens aan.
‫En onthoud, het is slechts op tienduizend monsters voor het maximum en het zal ons vertellen dat we
‫in een seconde kunnen ontdekken wat de beste parameters zijn.
‫Dus omdat we twee iteraties doen en we een CV-waarde van vijf doen, zullen er nog steeds tien
‫verschillende pasvormen zijn.
‫Dit kan dus een minuut of zo duren.
‫Dus misschien gaan we weer tijdreizen.
‫En ik weet dat we zeiden dat we alleen af en toe in de tijd kunnen reizen, maar we hebben een superkracht ontgrendeld die door
‫dit project gaat omdat we het zo goed doen.
‫Nou, tijdreizen tot deze cel klaar is en we terug zijn.
‫Dus dat kostte mijn MacBook Pro iets minder dan twee minuten, juist, om twee verschillende iteraties uit te
‫proberen met vijfvoudige kruisvalidatie voor een heleboel verschillende Jalapa-parameters.
‫En hoewel dit ongeveer twee minuten duurde, is het nog steeds veel minder dan onze oorspronkelijke
‫proef van zeven minuten die we een paar jaar geleden goed deden, omdat we Mac-samples hebben ingesteld op 10000.
‫En nu we een getraind model hebben met gerandomiseerd zoeken c. v, we kunnen het beste modeltype parameters vinden die gerandomiseerd
‫zoeken SEAB voor ons heeft gevonden.
‫En onthoud, we hebben dit maar tegen twee gezegd.
‫Dus als u meer tijd of meer rekenkracht heeft, kunt u dit instellen op ongeveer honderd en
‫daaruit de beste parameters vinden.
‫Maar we doen er maar twee voor deze zaak.
‫We gaan hierheen, ons model DOT-gebaseerde Prem's.
‫Het gaat ons vertellen, OK, dus dit is wat de beste parameters zijn die het heeft gevonden, nee, elke schatting is van mij.
‫Sample split, 16 gemiddelde samples laten 10000 mark samples achter omdat dat maar één waarde was.
‫Max beschikt over auto max, diepte 10.
‫En onthoud, dit is misschien niet het beste model hyperemesis omdat we alleen naar twee verschillende combinaties hebben gezocht,
‫maar we gaan er voorlopig mee aan de slag.
‫Evalueer het gerandomiseerde zoekmodel, showscores, onze mooie showscores-functie.
‫We gaan langs het arrestatiemodel.
‫Nu kunnen we hier al dan niet een verbetering zien in onze evaluatiestatistieken die we eerder hebben gebruikt.
‫Ja, dus we zien eigenlijk dat dit is verslechterd.
‫Dat geeft niet, want zoals ik al zei, we hebben maar twee verschillende combinaties geprobeerd.
‫En nu in een vorig notitieboekje, in een vorig project, toen ik dit project aan het opzetten was, heb ik
‫eigenlijk, zoals ik al zei, Aneta geprobeerd is gelijk aan honderd.
‫En ik nam een kleine pauze en ging wat eten omdat mijn computer iets meer dan twee uur nodig had.
‫En dus zullen we de beste parameters bekijken die mijn computer in twee uur zoeken heeft gevonden.
‫En we zullen in de volgende video bekijken hoe ze gaan.