‫في الفيديو الأخير ، رأينا كيف يمكننا أن نجد بعضًا من أكثر المعلمات الهجينة مثالية للغابة العشوائية الخاصة
‫بالمعتدي.
‫لكننا حددنا فقط الرقم أو في حالتي ، ربما فعلت ذلك بشكل مختلف.
‫ربما كان لديك المزيد من الوقت.
‫لكن في جوهر الوقت لتسجيل مقاطع الفيديو هذه ، قمت فقط بتعيين ETA على اثنين.
‫ومع ذلك ، في تجربة سابقة ، أ. ك. أ الخطوة السادسة ، قمت بتعيين ETA على 100 ووجدت بعض المعلمات الهجينة
‫الأكثر مثالية في ما لدينا هنا.
‫لذلك هذا ما سنفعله.
‫سنقوم في هذا الفيديو بمحاولة تصميم النماذج باستخدام أفضل المعلمات الفائقة.
‫وسنضع ملاحظة صغيرة هنا.
‫سنلاحظ أنه تم العثور عليها بعد 100 تكرار من البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية والآن إذا كنت ستفعل شيئًا كهذا ، مثل 100 تكرار لسيرة ذاتية البحث العشوائية ، فلا يزال بإمكانك العثور
‫على معلمات ارتفاع مختلفة ، ومن المحتمل أن تكون معلمات ارتفاع أفضل.
‫يشبه البحث عن المعلمات العالية العثور على أفضل معلمات ارتفاع للنموذج كما
‫تحدثنا من قبل ، إنه ليس علمًا دقيقًا.
‫إنه ينطوي على الكثير من التجربة والخطأ ، والكثير من التجارب.
‫لذلك بالنسبة لهذا ، سيكون عليك أن تثق بي نوعًا ما لأنني قمت بتشغيل هذه التكرار المائة.
‫استغرق الأمر بضع ساعات على جهاز Mac الخاص بي ، لذلك سأوضح لك فقط أيها وجدنا النوع الأكثر مثالية
‫من المعلمات.
‫وبهذه الطريقة ، بمجرد أن نمر بشيء من هذا القبيل ، تحدد سيرة ذاتية للبحث العشوائي بعض المعلمات
‫الهجينة المثالية لأن هذا كان فقط أقوم بالتمرير ذهابًا وإيابًا هنا لأن هذا تم تدريبه فقط على
‫10000 مثال.
‫ما ستفعله على الأرجح هو استخدام سيرة ذاتية للبحث العشوائي للعثور على بعض المعلمات الفائقة المثالية عبر مساحة
‫مثل هذه في مجموعة فرعية ، وإلا فسيستغرق الأمر ساعات وساعات وساعات ثم إعادة التدريب.
‫نموذج على مجموعة البيانات الكاملة ، وهو ما نحن بصدد القيام به الآن مع أكثر المعلمات التشعبية المثالية التي تم العثور
‫عليها في البحث العشوائي على التلفزيون.
‫لذلك دعونا نسمي هذا النموذج المثالي وسنقوم بإعداده هنا.
‫الآن بالنسبة لنا ، تتراجع لنا.
‫لذلك في حالتي ، كان التقدير 40.
‫الآن ، هذا مثير للاهتمام ، أليس كذلك؟
‫نظرًا لأن الافتراضي في الانحدار العشوائي للغابات هو إذا انتقلنا إلى علامة تبويب shift ، فإن الافتراضي هو 100.
‫لذلك فهو في الواقع من البحث العشوائي.
‫لقد وجد في الواقع أن تقدير 100 غير مطلوب.
‫لذا لا يزال 40 يقدم نتائج جيدة جدًا.
‫تم العثور على ورقة العينات الدنيا لتكون واحدة ، ثم وجد أن متوسط العينات المنقسمة هو 14 ثم تم العثور على الميزات القصوى
‫لتكون 8. 5 وانتهاء الوظائف.
‫بالطبع ، سنقوم بالتعيين إلى سالب واحد لأننا نريد أن يستخدم جهاز الكمبيوتر الخاص بنا جميع العمليات
‫التي لديه.
‫حسنًا ، في حالتي ، أفعل.
‫عينات Max لا تساوي شيئًا لأننا نريد التدرب على جميع البيانات.
‫لذلك قمنا بتعيين الحد الأقصى للعينات على لا شيء.
‫AKA ستتدرب على أكبر عدد ممكن من العينات.
‫والآن سنقوم بتلائم النموذج المثالي لأننا قمنا للتو بتكوين مثيل أعلى من النموذج المثالي الذي لا
‫يتناسب مع بيانات التدريب X القطار ، القطار y.
‫والآن قد يستغرق هذا بضع دقائق.
‫إذن ما الذي سنفعله ، سأقوم بتشغيل هذه الخلية ومرة أخرى سنسافر عبر الزمن وبمجرد انتهاء التدريب
‫، سنتمكن من معرفة المدة التي استغرقها الأمر لأن لدينا وقتًا ثم بعد ذلك. سنقوم بتقييم نموذجنا.
‫جميلة.
‫لذلك استغرق ذلك حوالي دقيقة و 14 ثانية.
‫الآن هذا على البيانات بأكملها.
‫وربما يكون السبب الرئيسي هو أن التقدير هو 40 بدلاً من 100.
‫ما يعنيه ذلك هو أن الغابة العشوائية تقوم ببناء 40 نموذجًا صغيرًا بدلاً من 100 نموذج.
‫لذلك ما يقرب من مرتين ونصف أقل.
‫وقد نسيت عاملًا واحدًا ربما كان علينا وضعه هنا.
‫الحالة العشوائية تساوي 42.
‫لن أقوم بإعادة تشغيل النموذج الآن ، ولكن فقط إذا كان هناك ، سأضع تعليقًا صغيرًا هنا.
‫حالة عشوائية.
‫إذاً هذا هو الحال إذا أردنا تعيين بذرة عشوائية للحكم ، نفس الشيء ، حالة عشوائية.
‫لذا فإن نتائجنا قابلة للتكرار.
‫هل هذا قابل للتكرار؟
‫نعم انها جميلة.
‫لذلك إذا كنت سأقوم بتشغيل هذه الخلية مرارًا وتكرارًا مع ضبط الحالة العشوائية على 42 ، فسنحصل
‫على نفس النموذج مناسبًا.
‫لكن ذلك استغرق حوالي دقيقة واحدة و 14 ثانية على جهاز الكمبيوتر الخاص بي.
‫قد يستغرق الأمر وقتًا أطول قليلاً ، أو أقصر قليلاً على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، اعتمادًا على مقدار
‫قوة المعالجة لديك.
‫وإذا كنت تجري بحثًا عشوائيًا عدة مرات أكثر مما فعلناه هنا ، فمن المحتمل أن
‫تجد معلمات مختلفة لما وجدته هنا.
‫وإذا كان لديك ، فأنا أشجعك على مشاركتها حتى يتمكن الآخرون من تجربتها و.
‫سنقوم بتقييمها لنرى كيف تسير ، لنرى أي من المعلمات هي الأفضل.
‫لذلك دعونا نتحقق من ذلك من خلال عرضنا العملي.
‫تعمل النتائج وسنمررها النموذج الذي قمنا بتدريبه للتو.
‫غيّر حدًا لملفات.
‫جميلة.
‫ولأن هذا تم تدريبه على جميع البيانات ، يجب أن نشهد تحسنًا كبيرًا عن النموذج الذي دربناه
‫من قبل.
‫فلنصعد.
‫ها نحن ذا.
‫نموذج RS.
‫تمام.
‫ما يمكن أن نفعله هو تقريب هذه الأشياء من بعضها البعض حتى نتمكن من تحقيق النتائج لنموذج مثالي.
‫تدرب على جميع البيانات ودعنا نذهب هنا.
‫تم تدريب الدرجات على نموذج RS على 10000 مثال فقط.
‫نفس سطر الكود بالضبط.
‫قمنا بتشغيل بضع زنزانات.
‫أنا أفعل ذلك هنا فقط حتى نتمكن من مقارنتها مباشرة.
‫حسنا.
‫لذلك دعونا ننظر هنا.
‫ربما تكون الأسلحة الصالحة ، علي ، هي التي نريد أن نوليها أكبر قدر من الاهتمام.
‫كما ترون ، مع نموذجنا المثالي ، في دقيقة واحدة ، 14 ثانية من وقت التدريب
‫، مر بـ 400 أو أكثر من ألف صف وقلل من الأذرع الصالحة.
‫الأسلحة LEE.
‫LEE Yep ، هذا مغرم بما يدور حول 0. 8.
‫حسنًا ، هذا جيد.
‫وإذا رأينا ذلك ، فقد حققنا أداءً جيدًا بالفعل في المنافسة مع نموذجنا الأصلي.
‫دعنا نرى أين نموذجنا الجديد والمحسّن ، وهو نموذجنا المثالي.
‫إذن نحن ننظر إلى هذا هنا الجذر الصحيح لمتوسط خطأ سجل تربيعي النقطة اثنان ، أربعة ، ستة.
‫من أين يقودنا ذلك إلى قائمة المتصدرين؟ 246.
‫حسنا.
‫لذا جولة حول هناك.
‫إذن 30.
‫لذا فنحن تقريبًا في المراكز الثلاثين الأولى على ليدربورد Kaggle ، فقط في نموذج استغرق تشغيله دقيقة واحدة.
‫ونمر هنا ، هذه غابة عشوائية.
‫يتراجع مباشرة من التعلم النفسي.
‫هذا جميل - مثير للإعجاب.
‫ولم نقم بالفعل بكمية هائلة من التلاعب بالبيانات.
‫لقد حولنا بياناتنا إلى أرقام ، وملأنا القيمة
‫الناقصة ، لكننا نحصل بالفعل على بعض النتائج المذهلة.
‫إذن ما سنفعله على الأرجح هو ترك نموذجنا المثالي هناك.
‫يمكننا البحث عن سيرة ذاتية للبحث العشوائي لفترة
‫أطول هنا والعثور على بعض المعلمات العالية الأفضل وربما تحسين نموذجنا بشكل طفيف أكثر.
‫ربما يدفعنا مباشرة إلى أعلى 25.
‫سيكون ذلك رائعًا.
‫ولكن ما قد نفعله الآن هو أن نرى كيف يمكننا تقديم طلب إلى Kaggle.
‫فماذا يعني هذا؟
‫إذا أتينا إلى هنا ، فكيف ستصبح في لوحة الصدارة؟
‫حسنًا ، إذا ذهبنا هنا إلى البيانات.
‫للحصول على المتصدرين.
‫علينا إجراء بعض التنبؤات على اختبار CSV.
‫لذا فإن توقعاتنا الآن غير صحيحة.
‫CSV.
‫لكن كل هذه الدرجات على لوحة الصدارة.
‫لذا فنحن في الحقيقة نقوم فقط بالتخمين
‫حيث سننتهي لأننا نتوقع CAC صحيح في الوقت الحالي ، ونقوم بتقييم نموذجنا على مجموعة التحقق من الصحة.
‫ولكن إذا عدنا إلى النظرة العامة والتقييم ، فإن ما يتعين علينا القيام به هو إرسال ملف التقديم.
‫لذلك يجب تنسيق ملف تقديم OC على النحو التالي سعر بيع معرف المبيعات.
‫هذا ما قد نفعله على الأرجح.
‫الآن قد نقوم باستيراد مجموعة
‫بيانات الاختبار وتنسيقها بطريقة ما حتى نتمكن من استخدام نموذج التعلم الآلي الخاص بنا عليه وإنشاء نموذج إرسال بالتنسيق الذي يطلبه Kaggle منا.
‫لذلك تبدو هذه خطة جيدة.
‫الآن لدينا نموذج مثالي.
‫سنستخدم ذلك لعمل تنبؤات حول مجموعة بيانات الاختبار.