‫OK, e l'ultimo video che abbiamo provato a modellare su un sottoinsieme di dati, a. K. un. consentendo ogni stima.
‫Quindi una stima è vedere 10000 diversi punti dati anziché tutti i 400000 o giù di lì.
‫E abbiamo visto una diminuzione abbastanza grande del tempo di calcolo.
‫Quindi il nostro modello si è addestrato più velocemente ora.
‫Quello che potremmo voler fare è perché ora possiamo sperimentare un po' più velocemente è cercare di trovare alcuni parametri iper ideali che siano
‫un po' migliori di quelli con cui il nostro riferimento casuale fa regredire i nostri valori predefiniti.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫E se ci hai dovuto pensare, potresti esserti imbattuto o aver pensato all'idea di ottimizzare l'ottimizzazione
‫dei parametri con la ricerca casuale c. v, qualcosa che abbiamo visto in un progetto precedente, in alcuni altri
‫video precedenti.
‫Quindi è a questo che andremo a dare un'occhiata.
‫E quindi se ti stai chiedendo cos'è l'ECV casuale, ricorda, possiamo sempre guardare i cani, ma
‫quello che faremo è in realtà forse creeremo solo una cella.
‫Diamo prima un'occhiata al codice di Escalon.
‫Come lo importiamo?
‫Selezione del modello.
‫Ricerca randomizzata c. v e ricorda.
‫Qualunque sia il modello di machine learning con cui stai lavorando, puoi sempre inserire
‫il nome del modello, quindi nel nostro caso, regressione casuale della foresta, la nostra ottimizzazione dei parametri iper.
‫E questo ti darà alcune informazioni su come ottimizzare la regressione delle tue foreste casuali o la tua foresta casuale in
‫generale.
‫Quindi questo è un modo per farlo.
‫L'altro modo è dal modo in cui abbiamo visto è la ricerca TV randomizzata, oh, in realtà, siamo reali qui.
‫Ci sono molti modi diversi per farlo.
‫Ma se ricordi cosa fa la ricerca randomizzata Seeb, in caso contrario, va bene.
‫Cerca a caso SEAB.
‫La documentazione, quindi la ricerca casuale su ipovolemico è fondamentalmente creiamo una distribuzione di parametri, che sembra un dizionario
‫e la ricerca casuale TV prenderà il nostro modello o stima intorno ai termini del prestito psichico
‫e cercherà in queste distribuzioni PARAM o dizionario per il meglio tipo di parametri per il nostro
‫modello.
‫Quindi è quello che creeremo.
‫Così diverso.
‫Repressore forestale casuale, parametri HyperMED e andiamo qui, R. F. Griglia, bella e semplice per il
‫dizionario.
‫Questa è la distribuzione Perram di cui stavo parlando e potremmo andare oltre e stimarla.
‫Ricorda, se ti stai chiedendo da dove vengono questi, non dimenticare, puoi sempre
‫cercare qui, foresta casuale, sintonizzazione rigorosa e troverai un bel po' di informazioni praticamente su quasi tutti i modelli di apprendimento
‫automatico che puoi pensare a modi diversi di modificare i parametri.
‫Perché, ancora una volta, questa non è una scienza perfetta.
‫Questo è un sacco di tentativi ed errori che cercano di capire come stanno andando le cose.
‫Quindi quello che sto facendo qui è impostare un numero di valori diversi che la TV deve
‫cercare casualmente, provare un certo numero di calcoli o combinazioni di essi, e poi capire quali ottengono
‫i risultati migliori, perché è quello che stiamo cercando, giusto?
‫Cerchiamo un modello che ci dia una spinta all'etichetta Kagle.
‫Questo è quello che stiamo cercando di fare con il nostro modello predefinito, senza parametri Choonhavan.
‫Siamo seduti e solo diecimila esempi, intendiamoci, quello è il più grande lì.
‫Siamo seduti intorno alle otto qui.
‫Quindi non è male.
‫Quindi cos'altro stiamo girando qui?
‫Abbiamo un certo numero di stimatori, profondità massima.
‫Questi sono tutti parametri diversi della foresta casuale significa campioni, suddivisione, campioni medi, foglia e che
‫andranno al massimo delle caratteristiche.
‫Questo è un altro buon uno zero virgola cinque una radice quadrata Bordeaux.
‫E poi potremmo anche andare al massimo dei campioni.
‫Quindi potremmo anche impostarlo su 10000 perché abbiamo visto che prima che i campioni massimi aumentino la velocità con cui il nostro modello può trovare
‫modelli nei dati perché sta guardando solo a 10.000 esempi casuali anziché a
‫quattrocentomila.
‫È nel nostro set di allenamento.
‫Quindi, nello spirito di cercare di ridurre il tempo tra gli esperimenti, lo imposteremo su quella ricerca randomizzata
‫dell'istanza S. v. modello.
‫Chiameremo questo il nostro modello ricerca randomizzata davvero creativa c. v e lo passeremo.
‫Una foresta casuale regredisce con e posti di lavoro uguali a uno negativo e anche uno stato casuale uguale a 42 per coerenza.
‫Ricorda, è simile all'impostazione del seme casuale di Napranum.
‫E poi passeremo alle distribuzioni del nostro programma, che è il nostro grado F, che
‫è quello che abbiamo appena istanziato qui ed etat.
‫Di solito lo facciamo per circa 20 o giù di lì mentre mi piace farlo per circa 20 o giù di lì per la prima volta.
‫Ma potremmo cambiarlo.
‫Potremmo vedere Y uguale a cinque membri.
‫Questa è la convalida incrociata.
‫La bicicletta è vera.
‫E il motivo per cui lo ridurremo probabilmente solo per farlo, quanto tempo abbiamo,
‫forse solo per ragionare, come potresti, o cosa è successo qui?
‫Forse così veloce.
‫Non sono sicuro del motivo per cui lo controlleremo tra un secondo, ma va bene.
‫Forse cinque e cinque sono sufficienti perché ho già eseguito questo processo, ma l'ho impostato a cento.
‫Ma ho impiegato tipo due ore e mezza sulla mia macchina in modo che tu potessi impostarlo su quello che vuoi ogni volta
‫che hai tempo.
‫Ma inizia in basso, perché se dovessimo impostare questo su 100, questa cella potrebbe funzionare per un paio d'ore e dire che se stessimo andando a
‫casa, potremmo impostare questo per funzionare per cento e funzionare durante la notte o qualcosa del
‫genere.
‫O se avessimo una pausa pranzo, potremmo impostarla per eseguire una pausa pranzo.
‫È quello che facevo quando lavoravo in un'azienda tecnologica nella mia città.
‫Correrei modelli durante la mia pausa pranzo.
‫E mentre stavo mangiando cibo nel computer, che nel nostro caso sta calcolando, lo imposteremo
‫a cinque.
‫E cosa farà?
‫Oh, ecco perché è durato così a lungo, perché non l'abbiamo nemmeno adattato.
‫Ecco perché questa volta è così piccolo, sono piccoli per adattarsi.
‫Quindi quello che sta per fare in realtà è abbastanza in due allora, perché pensavo che questo mi confondesse, ma mi sono reso conto
‫che non andavamo bene per niente.
‫Ecco perché è andato così veloce.
‫Quindi questo è quello che possiamo fare.
‫Andiamo ad adattare il modello di salvataggio della ricerca randomizzata, cosa farà.
‫Si adatterà a due iterazioni.
‫Quindi la TV randomizzata sceglierà due diverse combinazioni di parametri da qui, le assegnerà all'aggressore del
‫rhinovirus e quindi lo adatterà ai dati di addestramento.
‫E ricorda, è solo su diecimila campioni per il massimo e ci dirà, saremo in grado di
‫scoprire in un secondo quali sono i parametri migliori.
‫Quindi, poiché stiamo facendo due iterazioni e stiamo facendo un valore CV di cinque, ci saranno ancora
‫dieci adattamenti diversi.
‫Quindi questo potrebbe richiedere circa un minuto.
‫Quindi potremmo viaggiare di nuovo nel tempo.
‫E so che abbiamo detto che possiamo viaggiare nel tempo solo ogni tanto, ma abbiamo sbloccato un superpotere attraverso questo
‫progetto perché stiamo andando così bene.
‫Bene, viaggia nel tempo finché questa cella non sarà finita e saremo tornati.
‫Quindi il mio MacBook Pro ha impiegato poco meno di due minuti, giusto, per provare due diverse iterazioni con una convalida
‫incrociata di cinque volte su un gruppo di diversi parametri Jalapa.
‫E ora, anche se ci sono voluti circa due minuti, è ancora molto meno del nostro modello
‫di prova originale di sette minuti che abbiamo fatto alcuni anni fa, perché abbiamo impostato i campioni Mac a 10000.
‫E ora perché abbiamo un modello addestrato con ricerca randomizzata c. v, possiamo trovare il miglior tipo di modello di parametri che la
‫ricerca randomizzata SEAB ha trovato per noi.
‫E ricorda, l'abbiamo detto solo a due.
‫Quindi, se hai più tempo o più potenza di calcolo, potresti impostarlo su qualcosa come cento e
‫trovare i parametri migliori da quello.
‫Ma ne stiamo facendo solo due per questo caso.
‫Andiamo qui, il nostro modello Prem basato su DOT.
‫Ci dirà, OK, quindi questi sono i parametri migliori che ha trovato, nessuna stima è mia.
‫Divisione del campione, 16 campioni medi lasciano 10.000 campioni di contrassegno perché quello era solo un valore.
‫Max dispone di auto max, profondità 10.
‫E ora, ricorda, questi potrebbero non essere il miglior modello di iperemesi perché abbiamo cercato solo due
‫diverse combinazioni, ma per ora lavoreremo con loro.
‫Valuta il modello di ricerca casuale, mostra i punteggi, la nostra bellissima funzione di punteggi dello spettacolo.
‫Passeremo al modello di arresto.
‫Ora, potremmo o meno vedere un miglioramento qui nelle nostre metriche di valutazione che abbiamo usato prima.
‫Sì, quindi in realtà vediamo che questo è peggiorato.
‫Va bene, giusto, perché come ho detto, abbiamo provato solo due diverse combinazioni.
‫E ora in un taccuino passato, in un progetto passato, quando stavo preparando questo progetto, ho
‫effettivamente, come ho detto, provato Aneta uguale a cento.
‫E ho preso una piccola pausa e sono andato a mangiare qualcosa perché il mio computer ha impiegato poco più di due ore.
‫Quindi daremo un'occhiata al migliore dei parametri che il mio computer ha trovato in due ore di ricerca.
‫E vedremo come vanno nel prossimo video.