‫OK, e o último vídeo que tentamos modelar em um subconjunto de dados, a. k. uma. permitindo cada estimativa.
‫Portanto, uma estimativa é ver 10.000 pontos de dados diferentes, em vez de todos os 400.000 ou mais.
‫E vimos uma redução bastante grande no tempo de computação.
‫Portanto, nosso modelo treinou mais rápido agora.
‫O que podemos querer fazer é, porque podemos experimentar um pouco mais rápido agora, é tentar encontrar alguns hiperparâmetros ideais
‫que são um pouco melhores do que nossos padrões de regressão de referência aleatória.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫E se você teve que pensar sobre isso, você pode ter se deparado ou pensado na ideia de ajustar
‫o ajuste de parâmetros com pesquisa aleatória c. v, algo que vimos em um projeto anterior, em alguns outros
‫vídeos anteriores.
‫Então é isso que vamos dar uma olhada.
‫E se você está se perguntando o que é ECV aleatório, lembre-se de que sempre podemos olhar para
‫os cães, mas o que faremos é talvez apenas criaremos uma célula.
‫Vamos dar uma olhada no código primeiro de Escalon.
‫Como o importaríamos?
‫Seleção do modelo.
‫Pesquisa aleatória c. v e lembre-se.
‫Qualquer que seja o modelo de aprendizado de máquina com o qual você está trabalhando,
‫você sempre pode inserir nele o nome do modelo, portanto, em nosso caso, regressão de floresta aleatória, nosso ajuste de hiperparâmetro.
‫E isso lhe dará algumas informações sobre como ajustar o seu regresso de florestas aleatórias ou sua floresta aleatória em
‫geral.
‫Então essa é uma maneira de fazer isso.
‫A outra maneira é da maneira que vimos é a TV de pesquisa aleatória, oh, na verdade, vamos ser reais aqui.
‫Existem muitas maneiras diferentes de fazer isso.
‫Mas se você se lembra do que o Randomized Search Seeb faz, se não, está tudo bem.
‫Pesquisar SEAB aleatoriamente.
‫A documentação, então a pesquisa aleatória sobre hipovolêmico é basicamente nós criamos uma distribuição de parâmetros, que meio que se parece
‫com um dicionário e a TV de pesquisa aleatória vai pegar nosso modelo ou estimar em torno de
‫termos de empréstimo psíquico e pesquisar nestas distribuições PARAM ou dicionário para o melhor tipo de parâmetros para nosso
‫modelo.
‫Então é isso que vamos criar.
‫Muito diferente.
‫Repressor de floresta aleatório, parâmetros HyperMED e vamos aqui, R. F. Grade, agradável e simples para o
‫dicionário.
‫Esta é a distribuição Perram de que eu estava falando e podemos examiná-la e estimá-la.
‫Lembre-se, se você está se perguntando de onde eles vieram, não se esqueça, você sempre
‫pode pesquisar aqui, floresta aleatória, sintonia rigorosa, e você encontrará um pouco de informação sobre basicamente quase todos os modelos de aprendizado de
‫máquina que puder pense em diferentes maneiras de como alterar os parâmetros.
‫Porque, novamente, esta não é uma ciência perfeita.
‫Este é um monte de tentativa e erro tentando descobrir como as coisas estão indo.
‫Então, o que estou fazendo aqui é configurar uma série de valores diferentes que a TV
‫pesquisará aleatoriamente, tentar um certo número de cálculos ou combinações deles e, em seguida, descobrir quais alcançam
‫os melhores resultados, porque é isso que procuramos, certo?
‫Estamos atrás de um modelo que nos impulsiona no rótulo Kagle.
‫Isso é o que estamos tentando fazer com nosso modelo padrão, sem parâmetros Choonhavan.
‫Estamos sentados e apenas dez mil exemplos, veja bem, esse é o maior deles.
‫Estamos sentados por volta das oito aqui.
‫Então isso não é ruim.
‫Então, o que mais estamos transformando aqui?
‫Temos vários estimadores, profundidade máxima.
‫Todos esses são parâmetros diferentes das amostras de meios de floresta aleatória, divisão, amostras de média, folha, e isso
‫vai ao máximo de recursos.
‫Esse é outro bom zero vírgula cinco uma raiz quadrada de Bordeaux.
‫E então também podemos ir ao máximo de amostras.
‫Portanto, também podemos definir isso como 10000 porque vimos que antes do máximo as amostras aumentam a rapidez com que nosso modelo pode encontrar padrões nos dados,
‫porque ele está olhando apenas para 10000 exemplos aleatórios em vez de 400
‫mil.
‫Isso está em nosso conjunto de treinamento.
‫Portanto, no espírito de tentar reduzir o tempo entre os experimentos, vamos definir isso para essa busca
‫aleatória S. V. modelo.
‫Chamaremos isso de nosso modelo de pesquisa realmente aleatória de forma criativa c. v e vamos passar.
‫Uma floresta aleatória regredir com e empregos iguais a um negativo e também estado aleatório igual a 42 para consistência.
‫Lembre-se, isso é semelhante a definir sementes aleatórias de Napranum.
‫E então vamos passar em nossas distribuições de programa, que é nosso grau F, que
‫é o que acabamos de instanciar aqui e etat.
‫Normalmente fazemos isso por cerca de 20 ou mais, enquanto eu gosto de fazer por cerca de 20 ou mais pela primeira vez.
‫Mas podemos mudar isso.
‫Podemos ver que Y é igual a cinco membros.
‫Isso é validação cruzada.
‫A bicicleta é verdadeira.
‫E a razão pela qual vamos reduzir isso provavelmente só fazer, quanto tempo temos, talvez
‫apenas para raciocinar sendo, como você poderia, ou o que aconteceu aqui?
‫Talvez seja muito rápido.
‫Não sei por que vamos verificar isso em um segundo, mas está tudo bem.
‫Talvez cinco cinco seja o suficiente porque já passei por esse processo, mas configurei para cem.
‫Mas eu levei cerca de duas horas e meia na minha máquina para que você pudesse definir isso como quiser sempre
‫que tiver tempo.
‫Mas comece devagar, porque se definíssemos isso para 100, essa célula poderia funcionar por algumas horas e dizer que se estivéssemos indo para casa,
‫poderíamos definir isso para funcionar por cem e funcionar durante a noite ou algo
‫assim.
‫Ou, se tivéssemos um intervalo para o almoço, poderíamos configurá-lo para ser executado durante o intervalo para o almoço.
‫Era o que eu fazia quando trabalhava em uma empresa de tecnologia na minha cidade.
‫Eu rodaria modelos durante minha pausa para o almoço.
‫E enquanto eu estava comendo comida no computador, que está fazendo cálculos no nosso caso, vamos definir
‫isso para cinco.
‫E o que vai fazer?
‫Oh, é por isso que demorou tanto, porque nem cabíamos nele.
‫É por isso que esse tempo é tão pequeno, são pequenos para caber.
‫Então o que isso vai fazer na verdade é o suficiente, porque eu pensei que isso me confundiu, mas percebi
‫que não cabíamos em nada.
‫É por isso que foi tão rápido.
‫Então é isso que podemos fazer.
‫Vamos ajustar o modelo de economia de pesquisa aleatória, o que isso vai fazer.
‫Vai caber duas iterações.
‫Assim, a TV randomizada vai escolher duas combinações diferentes de parâmetros a partir daqui, atribuí-los ao agressor do
‫al rinovírus e depois ajustá-los aos dados de treinamento.
‫E lembre-se, é apenas em dez mil amostras no máximo e isso vai nos dizer, bem, seremos capazes
‫de descobrir em um segundo quais são os melhores parâmetros.
‫Portanto, como estamos fazendo duas iterações e um valor de CV de cinco, ainda haverá dez
‫ajustes diferentes.
‫Portanto, isso pode levar um minuto ou mais.
‫Portanto, podemos viajar no tempo novamente.
‫E eu sei que dissemos que só podemos viajar no tempo de vez em quando, mas desbloqueamos uma superpotência ao longo
‫deste projeto porque estamos indo muito bem.
‫Bem, viaje no tempo até que esta célula termine e estejamos de volta.
‫Então, isso levou meu MacBook Pro pouco menos de dois minutos, certo, para experimentar duas iterações diferentes com
‫validação cruzada quíntupla em um monte de parâmetros Jalapa diferentes.
‫E agora, embora isso tenha levado cerca de dois minutos, ainda é muito menos do que nosso teste
‫do modelo original de sete minutos que fizemos certo alguns anos atrás, porque definimos as amostras de Mac para igualar 10.000.
‫E agora porque temos um modelo treinado com pesquisa aleatória c. v, podemos encontrar o melhor tipo de modelo de parâmetros que a
‫pesquisa aleatória SEAB encontrou para nós.
‫E lembre-se, nós só falamos isso para dois.
‫Portanto, se você tiver mais tempo ou mais capacidade de computação, pode definir isso para algo como cem e
‫encontrar os melhores parâmetros a partir daí.
‫Mas estamos fazendo apenas dois para este caso.
‫Vamos aqui, nosso modelo baseado em DOT Prem's.
‫Isso vai nos dizer, OK, então esses são os melhores parâmetros que ele encontrou, nenhuma estimativa é minha.
‫Divisão de amostra, 16 amostras médias deixam 10.000 amostras de marca porque esse era apenas um valor.
‫Máx apresenta máx. Automático, profundidade 10.
‫E agora, lembre-se, esse pode não ser o melhor modelo de hiperêmese, porque procuramos apenas duas combinações
‫diferentes, mas vamos trabalhar com elas por enquanto.
‫Avalie o modelo de pesquisa aleatória, mostre as pontuações, nossa bela função de pontuações de show.
‫Vamos passar no modelo de prisão.
‫Agora, podemos ou não ver uma melhoria aqui em nossas métricas de avaliação que usamos antes.
‫Sim, então vemos que isso piorou.
‫Tudo bem, certo, porque, como eu disse, só tentamos duas combinações diferentes.
‫E agora em um caderno anterior, em um projeto anterior, quando estava preparando este projeto,
‫na verdade, como disse, experimentei Aneta igual a cem.
‫E eu fiz uma pequena pausa e fui comer um pouco porque meu computador demorou pouco mais de duas horas.
‫E então daremos uma olhada no melhor dos parâmetros que meu computador encontrou em duas horas de pesquisa.
‫E vamos dar uma olhada em como eles vão no próximo vídeo.