‫OC.
‫Trong video cuối cùng, chúng tôi đào tạo mô hình trên một tập hợp con dữ liệu, a. k. một. cho phép mỗi công cụ
‫ước tính 100 ước tính nhìn thấy 10.000 điểm dữ liệu khác nhau thay vì tất cả 400.000 hoặc hơn thế.
‫Và chúng tôi thấy thời gian tính toán đã giảm khá nhiều.
‫Vì vậy, mô hình của chúng tôi được đào tạo nhanh hơn bây giờ.
‫Những gì chúng tôi có thể muốn làm là vì chúng tôi có thể thử nghiệm nhanh hơn một chút ngay bây giờ, là cố gắng tìm một số siêu thông số lý tưởng
‫tốt hơn một chút so với những gì mà rừng ngẫu nhiên của chúng tôi hồi quy theo mặc định của kẻ xâm lược.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Và nếu bạn phải suy nghĩ về nó, bạn có thể đã bắt gặp hoặc nghĩ đến ý tưởng điều chỉnh, siêu điều
‫chỉnh thông số với tìm kiếm ngẫu nhiên về thứ gì đó mà chúng tôi đã xem xét trong một dự án trước đó và
‫một số video khác trước đó.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ xem xét.
‫Và vì vậy nếu bạn đang tự hỏi đường cong tìm kiếm ngẫu nhiên là gì, hãy nhớ rằng, chúng tôi luôn có thể tra cứu tài liệu.
‫Nhưng những gì chúng tôi sẽ làm là thực sự có thể chúng tôi sẽ chỉ tạo một ô.
‫Đầu tiên chúng ta hãy xem đoạn mã từ SRC để tìm hiểu cách chúng ta nhập nó như thế nào?
‫Lựa chọn
‫mô hình CV tìm kiếm ngẫu nhiên và ghi nhớ.
‫Dù bạn đang làm việc với mô hình học máy nào, bạn luôn có thể chèn tên mô hình.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, hồi quy rừng ngẫu nhiên là điều chỉnh siêu tham số.
‫Và điều này sẽ cung cấp cho bạn một số thông tin về cách biến khu rừng ngẫu nhiên của bạn thoái lui hoặc khu rừng ngẫu nhiên của
‫bạn nói chung.
‫Vì vậy, đó là một cách để làm điều đó.
‫Một cách khác là theo cách mà chúng ta đã thấy là tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV Oh thực sự chúng ta hãy có thật ở đây.
‫Có nhiều cách khác nhau để thực hiện, nhưng nếu bạn nhớ CV tìm kiếm ngẫu nhiên làm gì, nếu không, cũng
‫không sao.
‫Tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Sơ yếu lý lịch.
‫Lấy tài liệu.
‫Vì vậy, tìm kiếm ngẫu nhiên trên các tham số siêu.
‫Về cơ bản, chúng tôi tạo một phân phối tham số trông giống như một từ điển và tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV sẽ lấy mô hình hoặc ước tính của chúng tôi hoặc trong các thuật ngữ cho vay tâm linh và tìm kiếm trên các bản phân phối hoặc từ
‫điển tham số này để có các siêu tham số tốt nhất cho mô hình của chúng tôi.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ tạo ra.
‫Vì vậy, hồi quy rừng ngẫu nhiên khác nhau, các tham số siêu và chúng ta sẽ đi đến đây.
‫RF Grid đẹp và đơn giản cho từ điển.
‫Đây là phân phối tham số mà tôi đã nói đến và chúng ta có thể xem xét và ước tính chúng ta.
‫Hãy nhớ rằng, nếu bạn đang tự hỏi những thứ này đến từ đâu, đừng quên rằng bạn luôn có thể tìm kiếm ở đây rừng ngẫu
‫nhiên, hồi quy, chiều cao, điều chỉnh tham số và bạn sẽ tìm thấy một chút thông tin về cơ bản hầu như bất kỳ mô hình
‫học máy nào mà bạn có thể nghĩ ra, các cách khác nhau về cách điều chỉnh các thông số
‫chiều cao.
‫Bởi vì, một lần nữa, đây không phải là một khoa học hoàn hảo.
‫Đây là một loạt thử nghiệm và thử nghiệm để tìm ra cách mọi thứ diễn ra.
‫Và những gì tôi đang làm ở đây là tôi đang thiết lập một số giá trị khác nhau mà tìm
‫kiếm ngẫu nhiên sẽ trải qua, thử một số phép tính hoặc kết hợp nhất định của chúng và sau
‫đó tìm ra giá trị nào đạt được kết quả tốt nhất.
‫Bởi vì đó là những gì chúng ta đang theo đuổi, phải không?
‫Chúng tôi đang theo đuổi một mô hình đưa chúng tôi lên bảng xếp hạng Kaggle.
‫Đó là những gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện với mô hình mặc định của chúng tôi không có tham số kiểu churn.
‫Chúng tôi đang ngồi và chỉ có 10.000 ví dụ.
‫Phiền bạn, đó là cái lớn hơn ở đó.
‫Chúng tôi đang ngồi ở đây khoảng tám giờ, vì vậy điều đó không tệ.
‫Vì vậy, những gì khác mà chúng ta đang khuấy động ở đây?
‫Chúng tôi có số lượng công cụ ước tính, độ sâu tối đa.
‫Đây là tất cả các tham số khác nhau của rừng ngẫu nhiên có nghĩa là mẫu, chia nhỏ nhất, mẫu lá và sau đó chúng ta sẽ
‫đi đến các tính năng tối đa.
‫Đó là một điểm 10 tốt khác. 51 bậc căn bậc hai.
‫Và sau đó chúng tôi cũng có thể đi các mẫu tối đa.
‫Vì vậy, chúng tôi cũng có thể đặt giá trị này thành 10.000 vì chúng tôi thấy rằng trước khi các mẫu tối đa tăng tốc độ mà mô hình của chúng tôi có thể tìm
‫thấy các mẫu trong dữ liệu vì nó chỉ xem xét 10.000 ví dụ ngẫu nhiên thay vì 400.000.
‫Đó là trong tập huấn luyện của chúng tôi.
‫Vì vậy, với tinh thần cố gắng giảm thời gian giữa các thử nghiệm, chúng tôi sẽ đặt điều đó thành
‫mô hình CV tìm kiếm ngẫu nhiên bắt đầu.
‫Chúng tôi sẽ gọi mô hình RS này là CV tìm kiếm ngẫu nhiên thực sự sáng tạo và chúng tôi sẽ chuyển nó là một hồi quy rừng ngẫu nhiên
‫với các công việc cuối cùng bằng một âm và trạng thái ngẫu nhiên cũng bằng 42 để nhất quán.
‫Hãy nhớ điều đó tương tự như thiết lập hạt giống ngẫu nhiên NP và sau đó chúng ta sẽ chuyển nó cho nó các
‫phân phối tham số của chúng ta, đó là lưới RF, đó là những gì chúng ta vừa khởi tạo ở đây và một trình chỉnh sửa, chúng ta thường làm điều đó trong
‫khoảng 20 hoặc lâu hơn trong khi tôi thích làm điều đó trong khoảng 20 lần đầu tiên.
‫Nhưng chúng tôi có thể thay đổi điều đó.
‫Chúng ta có thể thấy lý do tại sao CV bằng năm.
‫Hãy nhớ rằng, đó là xác thực chéo với cả hai giá trị bằng.
‫ĐÚNG VẬY.
‫Và lý do tại sao chúng tôi sẽ giảm điều này có lẽ sẽ chỉ làm được điều đó.
‫Chúng ta có bao nhiêu thời gian?
‫Có lẽ chỉ vì lý do, như bạn có thể biết, điều gì đã xảy ra ở đây.
‫Có lẽ rằng tiền thuê thực sự nhanh chóng.
‫Tôi cung không chăc tại sao.
‫Chúng tôi sẽ kiểm tra điều đó trong giây lát.
‫Nhưng không sao đâu.
‫Có lẽ năm năm là đủ vì tôi đã trải qua quá trình này.
‫Nhưng tôi đã đặt ETA thành 100.
‫Nhưng điều đó mất khoảng hai tiếng rưỡi trên máy của tôi.
‫Vì vậy, bạn có thể đặt điều này thành bất cứ điều gì bạn muốn, bất cứ điều gì bạn có thời gian.
‫Nhưng bắt đầu thấp.
‫Bởi vì nếu chúng tôi đặt giá trị này thành 100, ô này có thể chạy trong vài giờ và nói rằng, nếu chúng tôi về nhà,
‫chúng tôi có thể đặt ô này chạy trong 100 và chạy qua đêm hoặc tương tự như vậy.
‫Hoặc nếu chúng tôi có một giờ nghỉ trưa, chúng tôi có thể đặt nó chạy qua một giờ nghỉ trưa.
‫Đó là những gì tôi đã từng làm khi còn làm việc tại một công ty công nghệ ở thành phố của mình.
‫Tôi sẽ chạy các mô hình trong giờ nghỉ trưa và trong khi tôi đang ăn thức ăn và máy tính chỉ
‫đang tính toán, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sẽ đặt giá trị này thành năm và những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Ồ, đó là lý do tại sao nó chạy rất lâu, bởi vì chúng tôi thậm chí còn không vừa với nó.
‫Đó là lý do tại sao thời gian này là rất nhỏ.
‫Mô hình của chúng tôi đã phù hợp.
‫Vì vậy, những gì điều này sẽ làm, thực sự là đủ sau đó, bởi vì tôi nghĩ điều này làm tôi bối rối, nhưng tôi nhận ra chúng tôi
‫không phù hợp với bất cứ điều gì.
‫Đó là lý do tại sao nó đi rất nhanh.
‫Xin lỗi.
‫Đây là những gì chúng tôi có thể làm.
‫Chúng tôi phù hợp với mô hình CB tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Điều này sẽ làm gì, nó sẽ phù hợp với hai lần lặp lại.
‫Vì vậy, tìm kiếm ngẫu nhiên sẽ chọn hai kết hợp khác nhau của các tham số từ đây, gán chúng cho khu rừng hoặc kẻ xâm lược
‫ngẫu nhiên của chúng tôi và sau đó điều chỉnh nó với dữ liệu huấn luyện.
‫Và hãy nhớ rằng, nó chỉ có trên 10.000 mẫu tối đa và nó sẽ cho chúng tôi biết rất rõ, chúng
‫tôi sẽ có thể tìm ra thông số tốt nhất trong giây lát.
‫Vì vậy, bởi vì chúng tôi đang thực hiện hai lần lặp lại và chúng tôi đang thực hiện giá trị CV là năm, nên vẫn sẽ có mười
‫lần phù hợp khác nhau.
‫Vì vậy, điều này có thể mất một phút hoặc lâu hơn.
‫Vì vậy, chúng ta có thể du hành thời gian một lần nữa.
‫Và tôi biết chúng tôi đã nói rằng chúng tôi chỉ có thể du hành thời gian thường xuyên, nhưng chúng tôi đã mở ra một siêu
‫năng lực thông qua dự án này bởi vì chúng tôi đang làm rất tốt, du hành thời gian cho đến khi tế bào này được hoàn thành và chúng tôi trở lại.
‫Vì vậy, MacBook Pro của tôi chỉ mất chưa đầy 2 phút.
‫Đúng, để thử hai lần lặp khác nhau với xác thực chéo năm lần trên một loạt các siêu thông
‫số khác nhau.
‫Và bây giờ mặc dù quá trình này mất khoảng 2 phút, nhưng nó vẫn ít hơn nhiều so với thử nghiệm mô hình ban đầu bảy phút mà
‫chúng tôi đã làm.
‫Đúng.
‫Và một vài video trước đây, bởi vì chúng tôi đã đặt các mẫu tối đa bằng 10.000.
‫Và bây giờ vì chúng tôi có một mô hình được đào tạo với CV tìm kiếm ngẫu nhiên, chúng tôi có thể tìm thấy loại thông số tốt nhất của mô hình ngẫu
‫nhiên hóa tìm kiếm được tìm thấy cho chúng tôi.
‫Và hãy nhớ, chúng tôi chỉ đặt điều này thành hai.
‫Vì vậy, nếu bạn có nhiều thời gian hơn hoặc nhiều khả năng tính toán hơn, bạn có thể đặt giá trị này thành 100 và tìm
‫các thông số tốt nhất từ đó.
‫Nhưng chúng tôi chỉ làm hai cho trường hợp này và chúng tôi đi đến đây.
‫RS Mô hình dựa trên các tham số chấm.
‫Nó sẽ cho chúng ta biết, được rồi, vì vậy đây là thông số tốt nhất mà nó tìm thấy không chỉ ước tính là chia
‫nhỏ mẫu tối thiểu 16 mẫu tối thiểu để lại 10.000 mẫu tối đa vì đó chỉ là một giá trị tối đa có tính năng tự động tối đa
‫độ sâu 10 và bây giờ hãy nhớ, những điều này có thể không phải là thông số cao của mô hình
‫tốt nhất bởi vì chúng tôi chỉ tìm kiếm hai kết hợp khác nhau, nhưng chúng tôi sẽ làm việc với chúng ngay bây giờ.
‫Đánh giá điểm hiển thị mô hình tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Chức năng điểm số chương trình đẹp của chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ chuyển nó sang mô hình RS.
‫Bây giờ, chúng tôi có thể thấy hoặc không thể thấy sự cải thiện ở đây trong các chỉ số đánh giá mà chúng tôi đã sử dụng trước đây.
‫Ừ.
‫Vì vậy, chúng tôi thực sự thấy rằng điều này đã trở nên tồi tệ.
‫Điều đó không sao, đúng.
‫Bởi vì như tôi đã nói, chúng tôi chỉ thử hai cách kết hợp khác nhau.
‫Và bây giờ trong một cuốn sổ ghi chép trước đây, trong một dự án trước đây, khi tôi đang thiết lập cho dự án này,
‫tôi thực sự đã thử, như tôi đã nói, đã thử và ETA bằng 100.
‫Và tôi nghỉ một chút rồi đi ăn uống vì máy tính của tôi chỉ mất hơn 2 giờ.
‫Và vì vậy chúng ta sẽ xem xét loại thông số tốt nhất.
‫Máy tính của tôi đã được tìm thấy sau 2 giờ tìm kiếm và chúng ta sẽ xem xét cách chúng hoạt động trong video tiếp theo.