‫OK, und das letzte Video, das wir versucht haben, eine Teilmenge von Daten zu modellieren, a. k. A. jede Schätzung zulässt.
‫Eine Schätzung ist also, 10000 verschiedene Datenpunkte zu sehen, anstatt alle 400000 oder so.
‫Und wir sahen einen ziemlich starken Rückgang der Rechenzeit.
‫Unser Modell trainierte jetzt also schneller.
‫Da wir jetzt etwas schneller experimentieren können, möchten wir vielleicht versuchen, einige ideale Hyperparameter zu finden, die ein
‫bisschen besser sind als die, mit denen unsere zufällige Referenz unsere Standardwerte regressiert.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Und wenn Sie darüber nachdenken mussten, sind Sie vielleicht auf die Idee gekommen, die Parameterabstimmung
‫mit randomisierter Suche c zu optimieren. v, etwas, das wir uns in einem früheren Projekt, in einigen anderen früheren
‫Videos angeschaut haben.
‫Das sehen wir uns also an.
‫Wenn Sie sich also fragen, was zufälliges ECV ist, denken Sie daran, wir können uns immer die Hunde
‫ansehen, aber was wir tun werden, ist vielleicht, wir erstellen einfach eine Zelle.
‫Schauen wir uns zuerst den Code von Escalon an.
‫Wie würden wir es importieren?
‫Modellauswahl.
‫Randomisierte Suche c. v und erinnere dich.
‫Egal mit welchem Machine-Learning-Modell Sie arbeiten, Sie können immer
‫den Modellnamen eingeben, also in unserem Fall Random Forest Regress, unser Hyperparameter-Tuning.
‫Und dies gibt Ihnen einige Informationen darüber, wie Sie Ihren Random Forest-Regress oder Ihren Random Forest im Allgemeinen optimieren
‫können.
‫Das ist also eine Möglichkeit.
‫Der andere Weg ist von der Art, wie wir sie gesehen haben, zufälliges Suchfernsehen, oh, lass uns hier ehrlich sein.
‫Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun.
‫Aber wenn Sie sich daran erinnern, was Randomized Search Seeb tut, ist das in Ordnung, wenn nicht.
‫Suche nach dem Zufallsprinzip in SEAB.
‫Die Dokumentation, also die zufällige Suche nach Hypovolämie, besteht im Grunde genommen darin, eine Parameterverteilung zu erstellen, die wie ein
‫Wörterbuch aussieht, und das Fernsehen zufällig durchsuchen wird unser Modell oder unsere Schätzung um psychische Kreditbegriffe herum
‫verwenden und in diesen PARAM-Verteilungen oder diesem Wörterbuch nach den besten suchen Art der Parameter für unser
‫Modell.
‫Das ist es, was wir erstellen werden.
‫Ganz anders.
‫Random Forest Repressor, HyperMED-Parameter, und wir gehen hier, R. F. Raster, schön und einfach für das
‫Wörterbuch.
‫Dies ist die Perram-Verteilung, über die ich gesprochen habe, und wir könnten sie durchgehen und abschätzen.
‫Denken Sie daran, wenn Sie sich fragen, woher diese stammen, vergessen Sie nicht,
‫Sie können immer hier suchen, Random Forest, rigoroses Einstimmen, und Sie werden eine Menge Informationen zu praktisch jedem Machine-Learning-Modell finden, das
‫Sie können Denken Sie an verschiedene Möglichkeiten, die Parameter zu ändern.
‫Denn auch dies ist keine perfekte Wissenschaft.
‫Dies ist eine ganze Reihe von Versuch und Irrtum, um herauszufinden, wie die Dinge laufen.
‫Was ich hier tue, ist, eine Reihe von verschiedenen Werten einzurichten, die zufällig von TV durchsucht
‫werden, eine bestimmte Anzahl von Berechnungen oder Kombinationen davon ausprobieren und dann herausfinden, welche die besten
‫Ergebnisse erzielen. denn das ist, was wir suchen, oder?
‫Wir suchen ein Modell, das uns auf dem Kagle-Label stärkt.
‫Das versuchen wir mit unserem Standardmodell ohne Choonhavan-Parameter.
‫Wir sitzen und nur zehntausend Exemplare, wohlgemerkt, das ist dort das größere.
‫Wir sitzen hier gegen acht.
‫Das ist also nicht schlimm.
‫Was also drehen wir hier noch?
‫Wir haben eine Reihe von Schätzern, Max. Tiefe.
‫Dies sind alles verschiedene Parameter der Random Forest-Mittelwerte, Split, Mittelwerte, Blatt, und das
‫werden maximale Funktionen.
‫Das ist eine weitere gute Eins-Null-Komma-fünf-Eins-Quadratwurzel-Bordeaux.
‫Und dann könnten wir auch maximale Proben gehen.
‫Wir könnten dies also auch auf 10000 setzen, weil wir gesehen haben, dass unser Modell vor dem Anstieg der maximalen Stichproben Muster in den
‫Daten finden kann, da es nur 10000 zufällige Beispiele und nicht 400000
‫betrachtet.
‫Das ist in unserem Trainingsset.
‫Um die Zeit zwischen den Experimenten zu verkürzen, setzen wir dies auf diese instanziierte randomisierte
‫Suche S. V. Modell.
‫Wir nennen dies unser Modell wirklich kreativ randomisierte Suche c. v und wir werden es passieren.
‫Eine Random Forest-Regression mit und Jobs gleich negativ Eins und auch Random State gleich 42 aus Konsistenzgründen.
‫Denken Sie daran, dass dies dem Einstellen des zufälligen Napranum-Seeds ähnlich ist.
‫Und dann kommen wir zu unseren Programmverteilungen, das ist unsere F-Klasse, die wir gerade
‫hier instanziiert haben und und und und und.
‫Normalerweise machen wir das für ungefähr 20 oder so, während ich es zum ersten Mal gerne für ungefähr 20 oder so mache.
‫Aber wir könnten das ändern.
‫Wir könnten sehen, dass Y gleich fünf Mitgliedern ist.
‫Das ist Kreuzvalidierung.
‫Das Fahrrad ist wahr.
‫Und der Grund, warum wir das reduzieren werden, wahrscheinlich nur tun, wie viel Zeit haben wir,
‫vielleicht nur, um zu denken, wie Sie könnten, oder was ist hier passiert?
‫Vielleicht so schnell.
‫Ich bin mir nicht sicher, warum wir das gleich überprüfen werden, aber das ist in Ordnung.
‫Vielleicht ist fünf fünf genug, weil ich diesen Prozess bereits durchgemacht habe, aber ich habe ihn auf hundert gesetzt.
‫Aber ich habe ungefähr zweieinhalb Stunden auf meinem Computer gebraucht, damit Sie dies jederzeit einstellen können, wann immer Sie
‫Zeit dafür haben.
‫Aber beginnen Sie niedrig, denn wenn wir dies auf 100 setzen, könnte diese Zelle für ein paar Stunden laufen und sagen, wenn wir nach
‫Hause gehen, könnten wir dies auf 100 setzen und über Nacht laufen oder so
‫ähnlich.
‫Oder wenn wir eine Mittagspause hatten, könnten wir eine Mittagspause einlegen.
‫Das habe ich früher gemacht, als ich bei einem Technologieunternehmen in meiner Stadt arbeitete.
‫Ich würde während meiner Mittagspause Models laufen lassen.
‫Und während ich im Computer gegessen habe, was in unserem Fall verrechnet, werden wir dies einfach auf
‫fünf setzen.
‫Und was wird tun?
‫Oh, deshalb lief es so lange, weil wir nicht einmal daran gepasst haben.
‫Deshalb ist diese Zeit so klein, sind klein zu passen.
‫Also, was dies tun wird, ist dann eigentlich zwei genug, weil ich dachte, das verwirrt mich, aber mir wurde klar,
‫dass wir nichts zusammenpassen.
‫Deshalb ging es so schnell.
‫Das ist es, was wir tun können.
‫Wir passen das randomisierte Suchspeichermodell an, was dies tun wird.
‫Es wird zwei Iterationen passen.
‫Das randomisierte Fernsehen wählt hier also zwei verschiedene Kombinationen von Parametern aus, weist sie dem al-Rhinovirus-Agressor
‫zu und passt sie dann an die Trainingsdaten an.
‫Und denken Sie daran, es sind nur zehntausend Samples für das Maximum und es wird uns sagen, nun, wir
‫werden in einer Sekunde herausfinden können, welche Parameter die besten sind.
‫Da wir also zwei Iterationen durchführen und einen CV-Wert von fünf haben, wird es immer noch zehn
‫verschiedene Anpassungen geben.
‫Dies kann also eine Minute oder so dauern.
‫Wir könnten also wieder Zeitreisen.
‫Und ich weiß, wir haben gesagt, wir können nur ab und zu durch die Zeit reisen, aber wir haben eine Superkraft freigesetzt, die
‫dieses Projekt durchläuft, weil wir so gut abschneiden.
‫Nun, Zeitreise, bis diese Zelle fertig ist und wir zurück sind.
‫Das hat mein MacBook Pro also knapp zwei Minuten gebraucht, um zwei verschiedene Iterationen mit
‫fünffacher Kreuzvalidierung über eine Reihe verschiedener Jalapa-Parameter auszuprobieren.
‫Und jetzt, obwohl dies ungefähr zwei Minuten dauerte, ist es immer noch viel weniger als unser ursprünglicher
‫siebenminütiger Modellversuch, den wir vor ein paar Jahren richtig gemacht haben, weil wir die Mac-Samples auf 10000 gesetzt haben.
‫Und jetzt haben wir ein trainiertes Modell mit randomisierter Suche c. v können wir den besten Modelltyp von Parametern finden, den die randomisierte
‫Suche von SEAB für uns gefunden hat.
‫Und denken Sie daran, wir haben das nur zu zweien gesagt.
‫Wenn Sie also mehr Zeit oder mehr Rechenleistung haben, können Sie dies auf etwa 100 einstellen und
‫daraus die besten Parameter ermitteln.
‫Aber wir machen nur zwei für diesen Fall.
‫Wir gehen hier, unser Modell DOT-basierte Prem's.
‫Es wird uns sagen, OK, das sind also die besten Parameter, die es gefunden hat, keine Schätzung stammt von mir.
‫Sample-Split, 16 durchschnittliche Samples hinterlassen 10000 Mark-Samples, da dies nur ein Wert war.
‫Max verfügt über Auto-Max, Tiefe 10.
‫Und denken Sie daran, dass dies möglicherweise nicht das beste Modell für Hyperemesis ist, da wir nur nach zwei
‫verschiedenen Kombinationen gesucht haben, aber wir werden vorerst damit arbeiten.
‫Bewerten Sie das randomisierte Suchmodell, zeigen Sie Punktzahlen an, unsere schöne Show-Score-Funktion.
‫Wir bleiben beim Verhaftungsmodell.
‫Nun können wir hier eine Verbesserung unserer Bewertungsmetriken, die wir zuvor verwendet haben, feststellen oder auch nicht.
‫Ja, wir sehen also tatsächlich, dass sich dies verschlechtert hat.
‫Das ist in Ordnung, richtig, denn wie gesagt, wir haben nur zwei verschiedene Kombinationen ausprobiert.
‫Und jetzt in einem vergangenen Notebook, in einem vergangenen Projekt, als ich dieses Projekt einrichtete,
‫habe ich tatsächlich, wie gesagt, Aneta gleich hundert ausprobiert.
‫Und ich machte eine kleine Pause und ging etwas essen, weil mein Computer etwas mehr als zwei Stunden brauchte.
‫Und so werden wir uns die besten Parameter ansehen, die mein Computer in zwei Stunden Suche gefunden hat.
‫Und wie sie sich entwickeln, sehen wir uns im nächsten Video an.