‫Oke, dan video terakhir yang kita coba modelkan pada subset data, a. k. A. memungkinkan setiap perkiraan.
‫Jadi satu perkiraan adalah melihat 10.000 titik data yang berbeda daripada semua 400.000 atau lebih.
‫Dan kami melihat penurunan waktu komputasi yang cukup besar.
‫Jadi model kami berlatih lebih cepat sekarang.
‫Apa yang mungkin ingin kami lakukan adalah karena kami dapat bereksperimen sedikit lebih cepat sekarang adalah mencoba menemukan beberapa parameter
‫hiper ideal yang sedikit lebih baik daripada referensi acak kami yang meregresi default kami.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Dan jika Anda harus memikirkannya, Anda mungkin menemukan atau memikirkan ide untuk menyetel
‫parameter tuning dengan pencarian acak c. v, sesuatu yang telah kita lihat di proyek sebelumnya, di beberapa
‫video sebelumnya.
‫Jadi itulah yang akan kita lihat.
‫Jadi jika Anda bertanya-tanya apa itu ECV acak, ingat, kita selalu bisa melihat anjingnya, tapi
‫yang akan kita lakukan sebenarnya mungkin kita hanya akan membuat sel.
‫Mari kita lihat dulu kode dari Escalon.
‫Bagaimana kita akan mengimpornya?
‫Pemilihan model.
‫Pencarian acak c. v dan ingat.
‫Apa pun model pembelajaran mesin yang Anda gunakan, Anda selalu
‫dapat memasukkan nama modelnya, jadi dalam kasus kami, regresi hutan acak, penyetelan parameter hiper kami.
‫Dan ini akan memberi Anda beberapa informasi tentang cara menyetel kemunduran hutan acak Anda atau hutan acak Anda secara
‫umum.
‫Jadi itu salah satu cara untuk melakukannya.
‫Cara lain adalah dari cara yang kita lihat adalah pencarian acak TV, oh, sebenarnya, mari kita menjadi nyata di sini.
‫Ada banyak cara berbeda untuk melakukannya.
‫Tetapi jika Anda ingat apa yang dilakukan Pencarian Acak Seeb, jika tidak, tidak apa-apa.
‫Cari SEAB secara acak.
‫Dokumentasi, jadi pencarian acak pada hipovolemik pada dasarnya adalah kami membuat distribusi parameter, yang terlihat seperti kamus
‫dan pencarian acak TV akan mengambil model atau perkiraan kami di sekitar persyaratan pinjaman psikis
‫dan mencari di distribusi atau kamus PARAM ini untuk yang terbaik jenis parameter untuk model
‫kami.
‫Jadi itulah yang akan kita buat.
‫Sangat berbeda.
‫Penindas hutan acak, parameter HyperMED, dan kita akan pergi ke sini, R. F. Grid, bagus dan sederhana untuk
‫kamus.
‫Ini adalah distribusi Perram yang saya bicarakan dan kita mungkin akan membahas dan memperkirakannya.
‫Ingat, jika Anda bertanya-tanya dari mana asalnya, jangan lupa, Anda selalu dapat mencari
‫di sini, hutan acak, penyesuaian yang ketat, dan Anda akan menemukan sedikit informasi tentang hampir semua model pembelajaran mesin
‫yang Anda dapat pikirkan, tentang berbagai cara bagaimana mengubah parameter.
‫Karena, sekali lagi, ini bukanlah ilmu yang sempurna.
‫Ini adalah sejumlah percobaan dan kesalahan yang mencoba mencari tahu bagaimana keadaannya.
‫Jadi yang saya lakukan di sini adalah menyiapkan sejumlah nilai berbeda yang akan dilalui oleh
‫pencarian TV secara acak, mencoba sejumlah perhitungan atau kombinasinya, dan kemudian mencari tahu mana yang
‫mencapai hasil terbaik, karena itulah yang kita kejar, kan?
‫Kami mencari model yang mendorong kami di label Kagle.
‫Itulah yang kami coba lakukan dengan model default kami, tanpa parameter Choonhavan.
‫Kami sedang duduk dan hanya sepuluh ribu contoh, ingatlah, itu yang lebih besar di sana.
‫Kami duduk sekitar pukul delapan di sini.
‫Jadi itu tidak buruk.
‫Jadi apa lagi yang kita putar di sini?
‫Kami memiliki sejumlah estimator, kedalaman maksimum.
‫Ini semua adalah parameter yang berbeda dari sampel hutan acak, split, sampel rata-rata, daun, dan itu
‫akan menjadi fitur maksimal.
‫Itu bagus lagi satu nol koma lima satu akar kuadrat Bordeaux.
‫Dan kemudian kita juga bisa mendapatkan sampel maksimal.
‫Jadi, kami mungkin juga menyetel ini ke 10.000 karena kami melihat bahwa sebelum sampel maksimum meningkat seberapa cepat model kami dapat menemukan pola dalam
‫data karena model ini hanya melihat 10.000 contoh acak, bukan empat ratus
‫ribu.
‫Itu ada di set pelatihan kami.
‫Jadi dalam semangat mencoba untuk mengurangi waktu di antara eksperimen, kami akan menyetelnya ke pencarian acak
‫instan S. V model.
‫Kami akan menyebutnya model kami pencarian acak yang benar-benar kreatif c. v dan kami akan melewatinya.
‫Hutan acak mundur dengan dan pekerjaan sama dengan negatif dan juga keadaan acak sama dengan 42 untuk konsistensi.
‫Ingat, itu mirip dengan pengaturan benih acak Napranum.
‫Dan kemudian kita akan melewati distribusi program kita, yang merupakan nilai F kita, yang
‫baru saja kita buat di sini dan dan etat.
‫Kami biasanya melakukannya sekitar 20 atau lebih sementara saya suka melakukannya sekitar 20 atau lebih untuk pertama kalinya.
‫Tapi kita mungkin mengubah itu.
‫Kita mungkin melihat Y sama dengan lima anggota.
‫Itu validasi silang.
‫Sepeda itu benar.
‫Dan alasan mengapa kita akan mengurangi ini mungkin hanya melakukannya, berapa banyak waktu yang kita miliki, mungkin
‫hanya untuk alasan, seperti yang Anda mungkin, atau apa yang telah terjadi di sini?
‫Mungkin itu sangat cepat.
‫Saya tidak yakin mengapa kami akan memeriksanya sebentar lagi, tapi tidak apa-apa.
‫Mungkin lima lima sudah cukup karena saya sudah melalui proses ini, tetapi saya sudah mengaturnya menjadi seratus.
‫Tapi saya butuh dua setengah jam di mesin saya sehingga Anda dapat mengatur ini ke apa pun yang Anda inginkan kapan pun
‫Anda punya waktu.
‫Tetapi mulailah dari yang rendah, karena jika kita menyetel ini ke 100, sel ini mungkin berjalan selama beberapa jam dan mengatakan jika kita
‫pulang, kita mungkin menyetel ini untuk berjalan selama seratus dan berjalan semalaman atau
‫semacamnya.
‫Atau jika kami sedang istirahat makan siang, kami mungkin mengaturnya untuk melewati istirahat makan siang.
‫Itulah yang biasa saya lakukan ketika saya bekerja di sebuah perusahaan teknologi di kota saya.
‫Saya akan menjalankan model selama istirahat makan siang saya.
‫Dan saat saya sedang makan makanan di komputer, yang menghitung dalam kasus kami, kami hanya akan mengatur
‫ini menjadi lima.
‫Dan apa yang akan dilakukan?
‫Oh, itu sebabnya itu berjalan begitu lama, karena kami bahkan tidak memasangnya.
‫Itu sebabnya kali ini sangat kecil, kecil untuk muat.
‫Jadi apa yang akan dilakukan sebenarnya cukup dua, karena saya pikir ini membingungkan saya, tetapi saya menyadari kami tidak
‫cocok dengan apa pun.
‫Itu sebabnya ia pergi begitu cepat.
‫Jadi ini yang bisa kita lakukan.
‫Kami cocok dengan model penyimpanan pencarian acak, apa yang akan dilakukan ini.
‫Ini akan cocok dengan dua iterasi.
‫Jadi TV acak akan memilih dua kombinasi parameter yang berbeda dari sini, menetapkannya ke agressor
‫al rhinovirus dan kemudian menyesuaikannya dengan data pelatihan.
‫Dan ingat, ini hanya pada sepuluh ribu sampel untuk maksimum dan itu akan memberi tahu kami, kami
‫akan dapat menemukan dalam sedetik yang merupakan parameter terbaik.
‫Jadi karena kami melakukan dua iterasi dan kami melakukan nilai CV lima, masih akan ada sepuluh kecocokan
‫yang berbeda.
‫Jadi ini mungkin memakan waktu sekitar satu menit.
‫Jadi kita mungkin bisa melakukan perjalanan waktu lagi.
‫Dan saya tahu kami mengatakan kami hanya dapat melakukan perjalanan waktu sesering mungkin, tetapi kami membuka kekuatan super melalui proyek
‫ini karena kami melakukannya dengan sangat baik.
‫Perjalanan waktu sampai sel ini selesai dan kita kembali.
‫Jadi MacBook Pro saya hanya membutuhkan waktu kurang dari dua menit, benar, untuk mencoba dua iterasi yang berbeda dengan validasi
‫silang lima kali lipat di banyak parameter Jalapa yang berbeda.
‫Dan sekarang, meskipun ini memakan waktu sekitar dua menit, itu masih jauh lebih sedikit daripada uji coba model
‫tujuh menit asli kami yang kami lakukan dengan benar beberapa tahun lalu, karena kami telah menetapkan sampel Mac sama dengan 10.000.
‫Dan sekarang karena kami memiliki model terlatih dengan pencarian acak c. v, kami dapat menemukan jenis parameter model terbaik yang ditemukan
‫SEAB pencarian acak untuk kami.
‫Dan ingat, kami hanya mengatakan ini kepada dua orang.
‫Jadi, jika Anda memiliki lebih banyak waktu atau lebih banyak daya komputasi, Anda dapat menyetel ini menjadi sekitar seratus
‫dan menemukan parameter terbaik dari itu.
‫Tapi kami hanya melakukan dua untuk kasus ini.
‫Kami pergi di sini, model kami berbasis DOT Prem.
‫Ini akan memberi tahu kami, OK, jadi ini adalah parameter terbaik yang ditemukan, tidak ada perkiraan apa pun dari saya.
‫Pemisahan sampel, 16 sampel rata-rata meninggalkan sampel tanda 10.000 karena itu hanya satu nilai.
‫Max fitur auto max, kedalaman 10.
‫Dan sekarang, ingat, ini mungkin bukan model hiperemesis terbaik karena kami hanya mencari dua kombinasi yang berbeda, tapi
‫kami akan bekerja dengan mereka untuk saat ini.
‫Evaluasi model pencarian acak, skor acara, fungsi skor acara kami yang indah.
‫Kita akan melewati model penangkapan.
‫Sekarang, kami mungkin atau mungkin tidak melihat peningkatan di sini dalam metrik evaluasi kami yang telah kami gunakan sebelumnya.
‫Ya, jadi kami benar-benar melihat bahwa ini telah memburuk.
‫Tidak apa-apa, kan, karena seperti yang saya katakan, kami hanya mencoba dua kombinasi yang berbeda.
‫Dan sekarang di buku catatan sebelumnya, di proyek sebelumnya, ketika saya menyiapkan proyek ini, saya sebenarnya,
‫seperti yang saya katakan, mencoba Aneta sama dengan seratus.
‫Dan saya istirahat sebentar dan saya pergi dan makan karena komputer saya membutuhkan waktu lebih dari dua jam.
‫Jadi kita akan melihat parameter terbaik yang ditemukan komputer saya dalam dua jam pencarian.
‫Dan kita akan melihat bagaimana mereka pergi di video berikutnya.