‫De acuerdo, y el último video que intentamos modelar en un subconjunto de datos, a. k. una. permitiendo cada estimación.
‫Entonces, una estimación es ver 10000 puntos de datos diferentes en lugar de los 400000 aproximadamente.
‫Y vimos una disminución bastante grande en el tiempo de computación.
‫Entonces nuestro modelo se entrenó más rápido ahora.
‫Lo que podríamos querer hacer es porque ahora podemos experimentar un poco más rápido y tratar de encontrar algunos hiperparámetros ideales que
‫sean un poco mejores que aquellos con los que nuestra referencia aleatoria regresa nuestros valores predeterminados.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Y si ha tenido que pensar en ello, es posible que se haya encontrado o haya pensado en la idea de
‫ajustar el ajuste de parámetros con búsqueda aleatoria c. v, algo que hemos visto en un proyecto anterior, en algunos otros
‫videos anteriores.
‫Así que eso es lo que vamos a ver.
‫Entonces, si se está preguntando qué es la ECV aleatoria, recuerde, siempre podemos mirar a los perros, pero
‫lo que haremos es en realidad tal vez simplemente creemos una celda.
‫Primero echemos un vistazo al código de Escalon.
‫¿Cómo lo importaríamos?
‫Selección de modelo.
‫Búsqueda aleatoria c. v y recuerda.
‫Cualquiera que sea el modelo de aprendizaje automático con el que esté trabajando, siempre
‫puede ingresar el nombre del modelo, por lo que, en nuestro caso, regresión aleatoria del bosque, nuestro ajuste de hiperparámetros.
‫Y esto le dará información sobre cómo ajustar la regresión de sus bosques aleatorios o su bosque aleatorio en
‫general.
‫Así que esa es una forma de hacerlo.
‫La otra forma es de la forma en que hemos visto es TV de búsqueda aleatoria, oh, en realidad, seamos realistas aquí.
‫Hay muchas formas de hacerlo.
‫Pero si recuerda lo que hace la búsqueda aleatoria Seeb, si no, está bien.
‫Búsqueda aleatoria de SEAB.
‫La documentación, por lo que la búsqueda aleatoria en hipovolémica es básicamente que creamos una distribución de parámetros, que parece
‫un diccionario y buscamos aleatoriamente en la TV, tomará nuestro modelo o estimará los términos del préstamo
‫psíquico y buscará en estas distribuciones PARAM o diccionario para obtener lo mejor. tipo de parámetros para nuestro
‫modelo.
‫Entonces eso es lo que vamos a crear.
‫Tan diferente.
‫Represor de bosque aleatorio, parámetros HyperMED, y vamos aquí, R. F. Cuadrícula, agradable y simple para el
‫diccionario.
‫Esta es la distribución de Perram de la que estaba hablando y podríamos repasarla y estimarla.
‫Recuerde, si se está preguntando de dónde provienen, no lo olvide, siempre puede
‫buscar aquí, bosque aleatorio, sintonización rigurosa, y encontrará un poco de información sobre casi cualquier modelo de aprendizaje automático
‫que pueda. Piense en diferentes formas de cambiar los parámetros.
‫Porque, de nuevo, esta no es una ciencia perfecta.
‫Esto es un montón de prueba y error tratando de averiguar cómo van las cosas.
‫Entonces, lo que estoy haciendo aquí es que estoy configurando una serie de valores diferentes por los que
‫buscará aleatoriamente la TV, probar una cierta cantidad de cálculos o combinaciones de ellos y luego averiguar cuáles
‫logran los mejores resultados. porque eso es lo que buscamos, ¿verdad?
‫Buscamos un modelo que nos impulse en la etiqueta Kagle.
‫Eso es lo que estamos tratando de hacer con nuestro modelo predeterminado, sin parámetros de Choonhavan.
‫Estamos sentados y solo diez mil ejemplos, fíjate, ese es el más grande.
‫Estamos sentados alrededor de las ocho aquí.
‫Entonces eso no está mal.
‫Entonces, ¿qué más estamos convirtiendo aquí?
‫Tenemos varios estimadores, profundidad máxima.
‫Todos estos son parámetros diferentes de las muestras de medias de bosque aleatorias, divididas, muestras medias,
‫hojas y características máximas.
‫Ese es otro buen cero coma cinco una raíz cuadrada de Burdeos.
‫Y luego también podríamos usar muestras máximas.
‫Por lo tanto, también podríamos establecer esto en 10000 porque vimos que antes de que las muestras máximas aumenten, la rapidez con que nuestro modelo puede encontrar patrones
‫en los datos porque solo está mirando 10000 ejemplos aleatorios en lugar de cuatrocientos
‫mil.
‫Eso está en nuestro conjunto de entrenamiento.
‫Entonces, con el ánimo de tratar de reducir el tiempo entre experimentos, lo configuraremos en esa instancia de búsqueda
‫aleatoria S. V. modelo.
‫A esto lo llamaremos nuestro modelo de búsqueda aleatoria realmente creativa c. v y lo pasaremos.
‫Un bosque aleatorio regresa hacia arriba con trabajos iguales a uno negativo y también un estado aleatorio igual a 42 para mantener la coherencia.
‫Recuerde, eso es similar a establecer una semilla aleatoria de Napranum.
‫Y luego vamos a aprobar las distribuciones de nuestro programa, que es nuestra calificación F, que
‫es lo que acabamos de instanciar aquí y etat.
‫Por lo general, lo hacemos durante unos 20 más o menos, mientras que a mí me gusta hacerlo durante unos 20 más o menos por primera vez.
‫Pero podríamos cambiar eso.
‫Podríamos ver que Y es igual a cinco miembros.
‫Eso es validación cruzada.
‫La bicicleta es verdad.
‫Y la razón por la que vamos a reducir esto probablemente solo lo haga, ¿cuánto tiempo
‫tenemos, tal vez solo para razonar, como usted podría, o qué ha sucedido aquí?
‫Quizás así de rápido.
‫No estoy seguro de por qué lo comprobaremos en un segundo, pero está bien.
‫Quizás cinco cinco es suficiente porque ya he pasado por este proceso, pero lo he puesto en cien.
‫Pero me tomó como dos horas y media en mi máquina para que puedas configurar esto en lo que quieras
‫cuando tengas tiempo.
‫Pero comience con poco, porque si configuráramos esto en 100, esta celda podría funcionar durante un par de horas y decir que si nos íbamos a casa,
‫podríamos configurar esto para que se ejecute en cien y se ejecute durante la noche o algo
‫así.
‫O si tuviéramos una pausa para el almuerzo, podríamos configurarla para que se ejecute durante una pausa para el almuerzo.
‫Eso es lo que solía hacer cuando trabajaba en una empresa de tecnología en mi ciudad.
‫Pasaría modelos durante mi hora de almuerzo.
‫Y mientras comía comida en la computadora, que en nuestro caso está calculando, vamos a establecer esto
‫en cinco.
‫Y que haré
‫Oh, por eso duró tanto, porque ni siquiera encajamos.
‫Es por eso que este tiempo es tan pequeño, son pequeños para caber.
‫Entonces, lo que esto va a hacer en realidad es suficiente con dos, porque pensé que esto me confundía, pero me di cuenta de
‫que no encajamos en nada.
‫Por eso fue tan rápido.
‫Entonces esto es lo que podemos hacer.
‫Vamos a ajustar el modelo de ahorro de búsqueda aleatoria, lo que va a hacer.
‫Va a encajar en dos iteraciones.
‫Entonces, la televisión aleatoria elegirá dos combinaciones diferentes de parámetros de aquí, las asignará al agresor de rinovirus
‫al y luego las ajustará a los datos de entrenamiento.
‫Y recuerde, es solo en diez mil muestras como máximo y nos dirá, bueno, podremos
‫averiguar en un segundo cuáles son los mejores parámetros.
‫Entonces, debido a que estamos haciendo dos iteraciones y estamos haciendo un valor de CV de cinco, todavía habrá
‫diez ajustes diferentes.
‫Así que esto puede llevar unos minutos.
‫Así que podríamos volver a viajar en el tiempo.
‫Y sé que dijimos que solo podemos viajar en el tiempo de vez en cuando, pero desbloqueamos una superpotencia en este
‫proyecto porque lo estamos haciendo muy bien.
‫Bueno, viaje en el tiempo hasta que termine esta celda y estemos de regreso.
‫Entonces, mi MacBook Pro tardó poco menos de dos minutos, correcto, en probar dos iteraciones diferentes con validación cruzada de
‫cinco veces en un montón de parámetros diferentes de Jalapa.
‫Y ahora, aunque esto tomó alrededor de dos minutos, todavía es mucho menos que nuestro modelo de
‫prueba original de siete minutos que hicimos bien hace unos años, porque hemos configurado las muestras de Mac en 10000.
‫Y ahora, porque tenemos un modelo entrenado con búsqueda aleatoria c. v, podemos encontrar el mejor tipo de modelo de parámetros que la
‫búsqueda aleatoria SEAB encontró para nosotros.
‫Y recuerde, solo le hemos dicho esto a dos.
‫Entonces, si tiene más tiempo o más potencia de cálculo, puede establecer esto en algo así como cien y encontrar
‫los mejores parámetros a partir de eso.
‫Pero solo estamos haciendo dos para este caso.
‫Vamos aquí, nuestro modelo Prem's basado en DOT.
‫Nos dirá, está bien, así que estos son los mejores parámetros que se encuentran, ninguna estimación es mía.
‫Muestra dividida, 16 muestras medias dejan 10000 muestras de marca porque ese era solo un valor.
‫Max cuenta con auto max, profundidad 10.
‫Y ahora, recuerde, estos podrían no ser el mejor modelo de hiperemesis porque solo hemos buscado dos combinaciones
‫diferentes, pero vamos a trabajar con ellas por ahora.
‫Evalúe el modelo de búsqueda aleatorio, muestre puntajes, nuestra hermosa función mostrar puntajes.
‫Vamos a pasar por el modelo de arresto.
‫Ahora, es posible que veamos o no una mejora aquí en nuestras métricas de evaluación que hemos utilizado antes.
‫Sí, vemos que esto ha empeorado.
‫Está bien, cierto, porque como dije, solo hemos probado dos combinaciones diferentes.
‫Y ahora, en un cuaderno anterior, en un proyecto anterior, cuando me estaba preparando para este proyecto, en
‫realidad, como dije, probé que Aneta es igual a cien.
‫Y me tomé un pequeño descanso y fui a comer algo porque mi computadora tardó poco más de dos horas.
‫Entonces, veremos el mejor de los parámetros que mi computadora encontró en dos horas de búsqueda.
‫Y veremos cómo les va en el siguiente video.