‫OK, et la dernière vidéo que nous essayons de modéliser sur un sous-ensemble de données, a. k. une. permettant chaque estimation.
‫Ainsi, une estimation consiste à voir 10 000 points de données différents plutôt que les 400 000 environ.
‫Et nous avons vu une diminution assez importante du temps de calcul.
‫Notre modèle s'est donc entraîné plus rapidement maintenant.
‫Ce que nous pourrions vouloir faire, c'est parce que nous pouvons expérimenter un peu plus rapidement maintenant, c'est essayer de trouver des hyper paramètres idéaux
‫qui sont un peu meilleurs que ceux avec lesquels notre référence aléatoire régresse nos valeurs par défaut.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Et si vous avez dû y réfléchir, vous avez peut-être rencontré ou pensé à l'idée de régler le
‫réglage des paramètres avec une recherche aléatoire c. v, quelque chose que nous avons examiné dans un projet précédent, dans
‫d'autres vidéos précédentes.
‫C'est donc ce que nous allons examiner.
‫Et donc si vous vous demandez ce qu'est l'ECV aléatoire, rappelez-vous, nous pouvons toujours regarder les chiens, mais ce que
‫nous ferons en fait, c'est peut-être que nous allons simplement créer une cellule.
‫Regardons d'abord le code d'Escalon.
‫Comment l'importer ?
‫Sélection du modèle.
‫Recherche aléatoire c. v et rappelez-vous.
‫Quel que soit le modèle d'apprentissage automatique avec lequel vous travaillez, vous pouvez toujours
‫y entrer le nom du modèle, donc dans notre cas, la régression de forêt aléatoire, notre réglage hyper-paramètre.
‫Et cela vous donnera des informations sur la façon de régler la régression de vos forêts aléatoires ou votre forêt aléatoire
‫en général.
‫C'est donc une façon de procéder.
‫L'autre façon est de la façon dont nous avons vu est la recherche aléatoire TV, oh, en fait, soyons réalistes ici.
‫Il existe de nombreuses façons de le faire.
‫Mais si vous vous souvenez de ce que fait la recherche aléatoire Seeb, sinon, ce n'est pas grave.
‫Recherchez au hasard SEAB.
‫La documentation, donc la recherche aléatoire sur l'hypovolémie consiste essentiellement à créer une distribution de paramètres, qui ressemble en quelque sorte
‫à un dictionnaire et à rechercher au hasard la télévision qui va prendre notre modèle ou estimer les
‫termes de prêt psychique et rechercher le meilleur dans ces distributions ou dictionnaire PARAM type de paramètres pour notre
‫modèle.
‫C'est donc ce que nous allons créer.
‫Si différent.
‫Répresseur de forêt aléatoire, paramètres HyperMED, et c'est parti, R. F. Grille, sympa et simple pour le
‫dictionnaire.
‫C'est la distribution de Perram dont je parlais et nous pourrions la revoir et l'estimer.
‫N'oubliez pas que si vous vous demandez d'où viennent ceux-ci, n'oubliez pas que vous
‫pouvez toujours rechercher ici, forêt aléatoire, harmonisation rigoureuse, et vous trouverez pas mal d'informations sur pratiquement tous les modèles d'apprentissage automatique
‫que vous pouvez pensez à différentes manières de modifier les paramètres.
‫Car, encore une fois, ce n'est pas une science parfaite.
‫C'est tout un tas d'essais et d'erreurs pour essayer de comprendre comment les choses se passent.
‫Donc, ce que je fais ici, c'est que je configure un certain nombre de valeurs différentes que la télévision va parcourir
‫de manière aléatoire, j'essaie un certain nombre de calculs ou de combinaisons de celles-ci, puis je détermine celles qui obtiennent les
‫meilleurs résultats, parce que c'est ce que nous recherchons, n'est-ce pas ?
‫Nous recherchons un modèle qui nous booste sur le label Kagle.
‫C'est ce que nous essayons de faire avec notre modèle par défaut, sans paramètres Choonhavan.
‫Nous sommes assis et seulement dix mille exemples, remarquez, c'est le plus gros là-bas.
‫Nous sommes assis vers huit heures ici.
‫Donc c'est pas mal.
‫Alors, qu'est-ce qu'on tourne d'autre ici ?
‫Nous avons un certain nombre d'estimateurs, profondeur max.
‫Ce sont tous des paramètres différents de la forêt aléatoire, des échantillons, de la division, des échantillons moyens, de la feuille,
‫et cela ira aux fonctionnalités maximales.
‫C'est un autre bon un zéro virgule cinq une racine carrée Bordeaux.
‫Et puis nous pourrions aussi aller au maximum d'échantillons.
‫Nous pourrions donc également définir ce paramètre sur 10 000 car nous avons vu qu'avant que le nombre maximal d'échantillons n'augmente la vitesse à laquelle notre modèle peut trouver des
‫modèles dans les données, car il ne considère que 10 000 exemples aléatoires plutôt que 400
‫000.
‫C'est dans notre kit d'entraînement.
‫Donc, dans l'esprit d'essayer de réduire le temps entre les expériences, nous allons définir cela sur cette recherche aléatoire
‫instanciée S. V. maquette.
‫Nous appellerons cela notre modèle de recherche aléatoire vraiment créative c. v et nous le passerons.
‫Une forêt aléatoire régresse avec et les travaux sont égaux à un négatif et également un état aléatoire égal à 42 pour la cohérence.
‫N'oubliez pas que c'est similaire à la configuration d'une graine aléatoire Napranum.
‫Et puis nous allons passer à nos distributions de programmes, qui est notre note F, qui
‫est ce que nous venons d'instancier ici et etat.
‫Nous le faisons habituellement pendant environ 20 ou plus alors que j'aime le faire pendant environ 20 pour la première fois.
‫Mais nous pourrions changer cela.
‫Nous pourrions voir que Y est égal à cinq membres.
‫C'est la validation croisée.
‫Le vélo est vrai.
‫Et la raison pour laquelle nous allons réduire cela ne fait probablement que le faire, combien de
‫temps avons-nous, peut-être seulement pour raisonner, comme vous pourriez, ou que s'est-il passé ici ?
‫Peut-être que très vite.
‫Je ne sais pas pourquoi nous allons vérifier cela dans une seconde, mais ce n'est pas grave.
‫Peut-être que cinq cinq suffisent parce que j'ai déjà suivi ce processus, mais je l'ai fixé à cent.
‫Mais j'ai mis environ deux heures et demie sur ma machine pour que vous puissiez régler cela sur ce que vous voulez quand vous
‫en avez le temps.
‫Mais commencez bas, parce que si nous devions régler cela sur 100, cette cellule pourrait fonctionner pendant quelques heures et dire que si nous rentrions à la
‫maison, nous pourrions régler cela sur 100 et fonctionner pendant la nuit ou quelque chose comme
‫ça.
‫Ou si nous avions une pause déjeuner, nous pourrions la régler pour qu'elle s'étende sur une pause déjeuner.
‫C'est ce que je faisais quand je travaillais dans une entreprise technologique de ma ville.
‫Je courais des modèles pendant ma pause déjeuner.
‫Et pendant que je mangeais de la nourriture dans l'ordinateur, qui calcule à distance dans notre cas, nous allons simplement régler
‫cela sur cinq.
‫Et qu'est-ce que ça va faire?
‫Oh, c'est pourquoi il a duré si longtemps, parce que nous ne l'avons même pas adapté.
‫C'est pourquoi ce temps est si petit, sont petits pour s'adapter.
‫Donc, ce que cela va faire en fait, c'est assez alors, parce que je pensais que cela m'embrouillait, mais j'ai réalisé que
‫nous ne correspondions à rien.
‫C'est pourquoi c'est allé si vite.
‫C'est donc ce que nous pouvons faire.
‫Nous allons adapter le modèle d'économie de recherche aléatoire, ce que cela va faire.
‫Il va s'adapter à deux itérations.
‫Donc, la télévision aléatoire va choisir deux combinaisons différentes de paramètres à partir d'ici, les attribuer
‫à l'agresseur al rhinovirus, puis l'adapter aux données d'entraînement.
‫Et rappelez-vous, ce n'est que sur dix mille échantillons pour le maximum et ça va nous dire, bon on
‫va pouvoir découvrir dans une seconde quels sont les meilleurs paramètres.
‫Donc, parce que nous faisons deux itérations et que nous faisons une valeur de CV de cinq, il y aura toujours
‫dix ajustements différents.
‫Cela peut donc prendre environ une minute.
‫Ainsi, nous pourrions à nouveau voyager dans le temps.
‫Et je sais que nous avons dit que nous ne pouvions voyager dans le temps que de temps en temps, mais nous avons débloqué une superpuissance en passant
‫par ce projet parce que nous nous débrouillons si bien.
‫Eh bien, voyagez dans le temps jusqu'à ce que cette cellule soit terminée et que nous soyons de retour.
‫Cela a donc pris un peu moins de deux minutes à mon MacBook Pro pour essayer deux itérations différentes avec une
‫validation croisée cinq fois sur un tas de paramètres Jalapa différents.
‫Et maintenant, même si cela a pris environ deux minutes, c'est encore beaucoup moins que notre essai de modèle original
‫de sept minutes que nous avons bien fait il y a quelques années, car nous avons défini des échantillons Mac à 10 000.
‫Et maintenant parce que nous avons un modèle entraîné avec une recherche aléatoire c. v, nous pouvons trouver le meilleur type de modèle de paramètres que la
‫recherche aléatoire SEAB a trouvé pour nous.
‫Et rappelez-vous, nous n'avons dit cela qu'à deux.
‫Donc, si vous avez plus de temps ou plus de puissance de calcul, vous pouvez régler cela sur quelque chose comme cent et
‫trouver les meilleurs paramètres à partir de cela.
‫Mais nous n'en faisons que deux pour cette affaire.
‫Nous allons ici, notre modèle basé sur le DOT Prem's.
‫Il va nous dire, OK, c'est donc les meilleurs paramètres qu'il a trouvés, aucune estimation n'est mienne.
‫Échantillon divisé, 16 échantillons moyens laissent 10 000 échantillons de marque car il ne s'agissait que d'une seule valeur.
‫Max caractéristiques auto max, profondeur 10.
‫Et maintenant, rappelez-vous, ce n'est peut-être pas le meilleur modèle d'hyperémèse parce que nous n'avons recherché que deux combinaisons
‫différentes, mais nous allons travailler avec elles pour le moment.
‫Évaluez le modèle de recherche aléatoire, affichez les scores, notre belle fonction d'affichage des scores.
‫Nous allons passer au modèle de l'arrestation.
‫Maintenant, nous pouvons voir ou non une amélioration ici dans nos mesures d'évaluation que nous avons utilisées auparavant.
‫Ouais, donc nous voyons en fait que cela s'est aggravé.
‫Ce n'est pas grave, car comme je l'ai dit, nous n'avons essayé que deux combinaisons différentes.
‫Et maintenant, dans un cahier antérieur, dans un projet antérieur, lorsque je préparais ce projet, j'ai
‫en fait, comme je l'ai dit, essayé Aneta égale cent.
‫Et j'ai fait une petite pause et je suis allé manger parce que cela a pris un peu plus de deux heures à mon ordinateur.
‫Et nous allons donc jeter un œil aux meilleurs paramètres que mon ordinateur a trouvés en deux heures de recherche.
‫Et nous verrons comment ils se passent dans la prochaine vidéo.