‫OC.
‫Son videoda, modeli verilerin bir alt kümesi olan a üzerinde eğitiyoruz. k. a. Böylece her bir tahmincinin
‫400.000 kadar veri yerine 10.000 farklı veri noktasını görmesi sağlanır.
‫Ve hesaplama süresinde oldukça büyük bir azalma gördük.
‫Böylece modelimiz artık daha hızlı eğitildi.
‫Yapmak isteyebileceğimiz şey, şimdi biraz daha hızlı deney yapabildiğimiz için, rastgele ormanlarımızın saldırganı varsayılan
‫olarak gerilettiğinden biraz daha iyi olan bazı ideal hiper parametreleri bulmaya çalışmaktır.
‫Bir bakalım.
‫Ve eğer düşünmek zorunda kaldıysanız, daha önceki bir projede ve diğer bazı önceki videolarda incelediğimiz
‫bir şeyi rastgele arama ile ayarlama, hiper parametre ayarlama fikrine rastlamış veya düşünmüş olabilirsiniz.
‫İşte biz de buna bir göz atacağız.
‫Rastgele arama eğrisinin ne olduğunu merak ediyorsanız, unutmayın, her zaman dokümanlara bakabiliriz.
‫Ama yapacağımız şey aslında belki de sadece bir hücre yaratmak olacak.
‫Önce SRC'den koda bir göz atalım, nasıl içe aktaracağımızı öğrenelim?
‫Model seçimi
‫rastgele arama CV ve hatırla.
‫Hangi makine öğrenimi modeliyle çalışıyor olursanız olun, her zaman model adını girebilirsiniz.
‫Yani bizim durumumuzda, rastgele orman regresyonu hiper parametre ayarlamasıdır.
‫Bu da size rastgele orman regresyonunuzu veya genel olarak rastgele ormanınızı nasıl dönüştüreceğiniz konusunda bazı bilgiler
‫verecektir.
‫Bu da yapmanın bir yolu.
‫Gördüğümüz diğer yol ise rastgele aramadır.
‫CV Oh aslında burada gerçekçi olalım.
‫Bunu yapmanın birçok farklı yolu vardır, ancak rastgele arama CV'sinin ne yaptığını hatırlıyorsanız, değilse de
‫sorun değil.
‫Rastgele arama.
‫CV.
‫Belgeleri alın.
‫Yani hiper parametreler üzerinde rastgele arama.
‫Temel olarak sözlüğe benzeyen bir parametre dağılımı oluşturuyoruz ve aramayı rastgele hale getiriyoruz.
‫CV, modelimizi veya tahminimizi ya da psişik kredi terimlerimizi alacak ve modelimiz için en iyi hiper parametreleri bulmak
‫üzere bu parametre dağılımları veya sözlüğü boyunca arama yapacaktır.
‫İşte biz de bunu yaratacağız.
‫Yani farklı rastgele orman regresyonu, hiper parametreler ve buraya gideceğiz.
‫RF Grid sözlük için güzel ve basit.
‫Bu bahsettiğim parametre dağılımıdır ve üzerinden geçip kendimizi tahmin edebiliriz.
‫Bunların nereden geldiğini merak ediyorsanız, burada her zaman rastgele orman, gerileme, yükseklik, parametre ayarı gibi aramalar
‫yapabileceğinizi ve temelde aklınıza gelebilecek hemen hemen her makine öğrenimi modeli hakkında, yükseklik parametrelerinin
‫nasıl ayarlanacağına dair farklı yollar hakkında oldukça fazla bilgi bulacağınızı unutmayın.
‫Çünkü yine söylüyorum, bu mükemmel bir bilim değildir.
‫Bu, işlerin nasıl gittiğini anlamaya çalışan bir sürü deneme yanılma.
‫Burada yaptığım şey, rastgele aramanın geçeceği bir dizi farklı değer ayarlamak, bunların
‫belirli sayıda hesaplamasını veya kombinasyonunu denemek ve ardından hangilerinin
‫en iyi sonuçları verdiğini bulmak.
‫Çünkü peşinde olduğumuz şey bu, değil mi?
‫Kaggle liderlik tablosunda bizi yükseltecek bir modelin peşindeyiz.
‫Yayılma türü parametreleri olmayan varsayılan modelimizle yapmaya çalıştığımız şey budur.
‫Oturuyoruz ve sadece 10.000 örnek var.
‫Dikkat edin, oradaki daha büyük.
‫Sekiz civarında oturuyoruz, yani fena değil.
‫Peki burada başka ne çalkalıyoruz?
‫Tahminci sayımız ve maksimum derinliğimiz var.
‫Bunların hepsi rastgele ormanın farklı parametreleri, örnekler, bölünmüş min, örnekler yaprak ve sonra maksimum özelliklere
‫gideceğiz anlamına gelir.
‫Bu da iyi bir onluk. 51 karekök sırası.
‫Ve sonra da maksimum numune alabiliriz.
‫Bunu 10.000 olarak da ayarlayabiliriz çünkü maksimum örneklerden önce modelimizin verilerdeki kalıpları ne kadar hızlı bulabileceğini
‫gördük çünkü 400.000 yerine sadece 10.000 rastgele örneğe bakıyor.
‫Bu bizim eğitim setimizde.
‫Bu nedenle, deneyler arasındaki süreyi azaltmaya çalışma ruhuyla, bunu rastgele arama CV modelini
‫örnekleme olarak ayarlayacağız.
‫Bu RS modelini gerçekten yaratıcı bir şekilde rastgele arama CV'si olarak adlandıracağız ve tutarlılık için son işler negatif bire
‫ve rastgele durum 42'ye eşit olacak şekilde bir rastgele orman regresyonu geçireceğiz.
‫Bunun NP rastgele tohumunu ayarlamaya benzediğini hatırlayın ve daha sonra ona RF ızgarası olan
‫parametre dağılımlarımızı ileteceğiz, ki bu az önce burada örneklediğimiz şey ve bir editördür, genellikle bunu yaklaşık 20 kadar
‫yaparız, ben ise ilk kez yaklaşık 20 kadar yapmaktan hoşlanırım.
‫Ama bunu değiştirebiliriz.
‫CV'nin neden beşe eşit olduğunu anlayabiliriz.
‫Unutmayın, bu her iki eşitlikle çapraz doğrulamadır.
‫Doğru.
‫Ve bunu azaltacak olmamızın nedeni muhtemelen sadece bunu yapmak olacaktır.
‫Ne kadar zamanımız var?
‫Belki de tek neden, bildiğiniz gibi, burada yaşananlardır.
‫Belki de o kira çok hızlıdır.
‫Nedenini bilmiyorum.
‫Bir saniye içinde kontrol edeceğiz.
‫Ama sorun değil.
‫Belki de beş beş yeterli çünkü bu süreci zaten yaşadım.
‫Ama ETA'yı 100'e ayarladım.
‫Ama bu benim makinemde yaklaşık iki buçuk saat sürdü.
‫Yani bunu istediğiniz gibi ayarlayabilirsiniz, ne için zamanınız varsa.
‫Ama alçaktan başlayın.
‫Çünkü bunu 100'e ayarlarsak, bu hücre birkaç saat çalışabilir ve eve gidiyor olsaydık, bunu 100'e ayarlayıp
‫gece boyunca çalışabilir ya da buna benzer bir şey yapabilirdik.
‫Ya da öğle yemeği molamız varsa, öğle yemeği molası boyunca çalışacak şekilde ayarlayabiliriz.
‫Şehrimdeki bir teknoloji şirketinde çalışırken ben de böyle yapıyordum.
‫Öğle yemeği molamda modelleri çalıştırırdım ve ben yemek yerken bilgisayar sadece
‫hesaplama yapıyordu, bizim durumumuzda, bunu beşe ayarlayacağız ve ne yapacağız.
‫Bu yüzden bu kadar uzun sürdü, çünkü sığdıramadık bile.
‫Bu yüzden bu süre çok az.
‫Modelimiz oturdu.
‫Yani bu ne yapacak, aslında iki tane yeterli o zaman, çünkü bunun kafamı karıştırdığını düşünmüştüm ama hiçbir şeye
‫uymadığımızı fark ettim.
‫Bu yüzden bu kadar hızlı gitti.
‫Özür dilerim.
‫Yapabileceğimiz şey bu.
‫Rastgele arama CB modeline uyuyoruz.
‫Bunun yapacağı şey, iki yinelemeye uymak olacak.
‫Yani rastgele arama, buradan iki farklı parametre kombinasyonu seçecek, bunları rastgele ormanımıza veya saldırgana
‫atayacak ve ardından bunu eğitim verilerine uyduracaktır.
‫Unutmayın, maksimum 10.000 örnek üzerinde çalışıyor ve bize en iyi parametrelerin hangileri olduğunu
‫bir saniye içinde bulabileceğimizi söyleyecek.
‫Yani iki iterasyon yaptığımız ve CV değerini beş olarak belirlediğimiz için, yine de on farklı
‫uyum olacaktır.
‫Bu bir dakika kadar sürebilir.
‫Yani tekrar zaman yolculuğu yapabiliriz.
‫Sadece sık sık zaman yolculuğu yapabileceğimizi söylediğimizi biliyorum, ancak bu projede bir süper
‫gücün kilidini açtık çünkü çok iyi gidiyoruz, bu hücre bitene ve geri dönene kadar zaman yolculuğu yapabiliriz.
‫Bu işlem MacBook Pro'mda 2 dakikadan biraz az sürdü.
‫Doğru, bir dizi farklı hiper parametre arasında beş kat çapraz doğrulama ile iki farklı yinelemeyi
‫denemek için.
‫Ve şimdi bu yaklaşık 2 dakika sürmüş olsa da, yaptığımız orijinal yedi dakikalık model denememizden
‫çok daha az.
‫Doğru.
‫Ve birkaç video önce, çünkü maksimum örnekleri 10.000'e eşit olarak ayarladık.
‫Ve şimdi rastgele arama CV'si ile eğitilmiş bir modelimiz olduğu için, bizim için bulunan aramayı rastgele hale getiren en iyi model
‫tipi parametrelerini bulabiliriz.
‫Ve unutmayın, bunu sadece ikiye ayarladık.
‫Dolayısıyla, daha fazla zamanınız veya daha fazla hesaplama gücünüz varsa, bunu 100 gibi bir değere ayarlayabilir ve buradan en
‫iyi parametreleri bulabilirsiniz.
‫Ancak bu vaka için sadece iki tane yapıyoruz ve buraya gidiyoruz.
‫RS Model nokta tabanlı parametreler.
‫Bize şunu söyleyecek, tamam, bu yüzden bulduğu en iyi parametreler sadece tahmin değil, min örnek
‫bölme 16 min örnek 10.000 maksimum örnek bırak çünkü bu sadece bir değerdi maksimum özellikler otomatik maksimum
‫derinlik on ve şimdi unutmayın, bunlar en iyi model yüksek parametreleri olmayabilir
‫çünkü sadece iki farklı kombinasyon aradık, ancak şimdilik bunlarla çalışacağız.
‫Rastgele arama modeli gösteri puanlarını değerlendirin.
‫Güzel gösteri puanlarımız işliyor.
‫RS modeline geçeceğiz.
‫Şimdi, burada daha önce kullandığımız değerlendirme ölçütlerimizde bir iyileşme görebiliriz ya da görmeyebiliriz.
‫Evet.
‫Yani aslında bunun daha da kötüleştiğini görüyoruz.
‫Sorun değil, tamam.
‫Çünkü dediğim gibi, sadece iki farklı kombinasyon denedik.
‫Ve şimdi geçmiş bir defterde, geçmiş bir projede, bu proje için hazırlanırken,
‫aslında, dediğim gibi, denedim ve ETA 100'e eşit.
‫Biraz ara verdim ve gidip bir şeyler yedim çünkü bilgisayarımın çalışması 2 saatten biraz fazla sürdü.
‫Bu yüzden en iyi parametre türüne bir göz atacağız.
‫Bilgisayarım 2 saatlik aramayla buldu ve bir sonraki videoda nasıl gittiklerine bakacağız.