‫En in de laatste video zagen we hoe we enkele van de meest ideale verharde parameters voor onze willekeurige bosvoortgang konden vinden, maar
‫we hebben alleen het aantal ingesteld of in mijn geval had je dit misschien anders gedaan, misschien had je
‫wat meer tijd gehad.
‫Maar in de essentie van de tijd voor het opnemen van deze video's, zei ik slechts šemeta tegen twee.
‫Echter, in een eerder experiment, a. k. A. stap zes, ik zei het tegen 100 en vond wat meer ideaal
‫en parameters in wat we hier hebben.
‫Dus dat gaan we doen.
‫In deze video gaan we een model trainen met het beste type parameters.
‫En we zullen hier een kleine opmerking plaatsen.
‫We zullen gaan.
‫Nee, deze zijn gevonden na 100 iteraties van willekeurig zoeken c. v.
‫En als je nu zoiets zou doen, zoals 100 iteraties van gerandomiseerde zoek-tv, zou je nog steeds andere parameters
‫kunnen vinden, mogelijk betere parameters dan Hypertherm, onderzoek doen naar de beste parameters voor het model is,
‫zoals we eerder hebben besproken , het is geen exacte wetenschap.
‫Het gaat om veel vallen en opstaan, veel experimenteren.
‫Dus voor deze moet je me gewoon een beetje vertrouwen dat ik deze 100 herhalingen heb uitgevoerd die een
‫paar uur op mijn Mac duurden, dus ik zal je laten zien welke we hebben gevonden.
‫Dus het meest ideale type parameters.
‫En op die manier, als we eenmaal door zoiets als dit zijn gegaan, een gerandomiseerde zoekopdracht c. v tot enkele ideale hybride parameters, omdat
‫dit alleen was door hier heen en weer te scrollen, omdat dit alleen was getraind
‫op 10000 voorbeelden.
‫Wat je waarschijnlijk zult doen, is gerandomiseerde tv gebruiken om een aantal ideale hybride parameters te vinden in een ruimte als deze op
‫een subset, want anders zou het uren en uren en uren duren en dan opnieuw trainen.
‫Een model op de volledige dataset, dat is wat we nu gaan doen met het meest ideale type
‫parameters die werden gevonden in gerandomiseerde zoek-tv.
‫Dus laten we dit een ideaal model noemen en ook Lapeer rhinovirus regressie.
‫Dus in mijn geval was een schatting 40.
‫Nu, dit is interessant, toch?
‫Omdat de standaardwaarde in willekeurige forest-agressor, als we hier naar het SIFF-tabblad gaan, de standaardwaarde 100 is.
‫Dus het is eigenlijk van de gerandomiseerde zoek-tv.
‫Het is zelfs gebleken dat 100 schatters niet nodig waren.
‫Dus 40 geeft nog steeds behoorlijk goede resultaten, gemiddelde steekproeven.
‫Leif bleek één en vervolgens Meedan-monsters te zijn.
‫Het bleek 14 te zijn.
‫En toen bleken Max-functies OpenNet vijf te zijn en banen te beëindigen.
‫Natuurlijk gaan we naar negatief omdat we willen dat onze computer alle processen gebruikt die
‫hij heeft.
‫Nou, in mijn geval, match samples is gelijk aan geen, want waarom?
‫We willen trainen op alle data.
‫Dus zetten we match-samples op Nonaka.
‫Het zal op zoveel mogelijk samples trainen.
‫En nu gaan we het ideale model passen omdat het net boven het ideale model is geïnstantieerd.
‫Passen niet op de trainingsgegevens.
‫Leg uit waarom trainen.
‫En nu kan dit een paar minuten duren.
‫Dus wat we gaan doen, ik laat deze cel draaien en nogmaals, we gaan tijdreizen en als de training eenmaal is
‫voltooid, kunnen we zien hoe lang het duurde omdat we tijd hebben en dan hebben we zal ons model
‫evalueren.
‫Mooi.
‫Dus dat duurde ongeveer een minuut en 14 seconden.
‫Nu dat is op de volledige gegevens.
‫En de reden hiervoor is waarschijnlijk dat de belangrijkste reden is dat elke schatting 40 is in plaats van 100.
‫Dus wat dat betekent is dat het willekeurige bos 40 kleine kleine modellen bouwt in plaats van 100.
‫Dus bijna twee en een half keer minder.
‫En ik ben één parameter vergeten die we hier waarschijnlijk hadden moeten invullen.
‫Willekeurige toestand is gelijk aan 42.
‫Ik ga het model nu niet opnieuw uitvoeren, maar zodat het er is, zal ik hier een kleine opmerking plaatsen.
‫Willekeurige staat.
‫Dus dit is zo als we een aantal willekeurige saide zouden hebben gezegd, hetzelfde, willekeurige toestand.
‫Onze resultaten zijn dus reproduceerbaar.
‫Is dat, nou ja, reproduceerbaar?
‫Ja, het is een mooie Zavala om deze cel keer op keer te laten draaien met een willekeurige status ingesteld
‫op 42, we zouden hetzelfde model krijgen dat past.
‫Maar dat duurde ongeveer een minuut, 14 seconden op mijn computer.
‫Het kan iets langer duren, een beetje korter op uw computer, afhankelijk van hoeveel verwerkingskracht
‫u heeft.
‫En als je willekeurige ECV een aantal keer vaker uitvoert dan wat we hier hebben gedaan, kun je mogelijk andere parameters
‫vinden dan ik hier heb gevonden.
‫En als je die hebt, moedig ik je aan om ze te delen, zodat andere mensen ze kunnen uitproberen en.
‫We zullen het evalueren om te zien hoe ze werken, om te zien wiens parameters echt de beste zijn.
‫Dus laten we het eens proberen met onze handige showscores-functie en we zullen het doorgeven, ons model dat we net hebben
‫getraind.
‫Verschuiven in hun.
‫Mooi, en omdat dit is getraind op alle gegevens, zouden we een aanzienlijke verbetering moeten zien ten opzichte van het model
‫dat we eerder hebben getraind.
‫Dus laten we naar boven gaan.
‫Daar gaan we.
‫Ons model, oké, wat we zouden kunnen doen, is deze dichter bij elkaar brengen, zodat we scores kunnen halen
‫voor het ideale model dat is getraind op alle gegevens.
‫En laten we hierheen gaan.
‫Scores op ons model trainen alleen op 10000 voorbeelden, exact dezelfde regel code.
‫We hebben een paar cellen naar boven gehaald.
‫Ik doe het gewoon hier zodat we ze direct kunnen vergelijken.
‫Oké, dus laten we hier eens naar kijken, de geldige Emsley is waarschijnlijk degene waar we de meeste aandacht aan willen
‫besteden.
‫Zoals je kunt zien met ons ideale model, heeft het in één minuut en 14
‫seconden trainingstijd 400 of zo duizend rijen doorlopen en de geldige Ms.
‫Emsley.
‫Ja, ver weg.
‫Dat is een hele mond vol met punt acht.
‫Dus dat is best - goed.
‫En als we hiermee zagen, deden we het al goed op de concurrentie met ons originele model.
‫Laten we eens kijken waar onze nieuwe en verbeterde is, wat ons ideale model is.
‫Dus we kijken hier naar.
‫Geldige wortel, gemiddelde vierkante log-logorrhea, punt twee, vier zes.
‫Waar brengt ons dat op het leaderboard.
‫Punt twee, vier, zes.
‫Oké, dus ongeveer dit, dus 30 dus we zitten bijna in de top 30 op het Kagle-klassement, alleen in een model dat een minuut duurde
‫om te rennen en hier doorheen te gaan met dit is een willekeurig bos regressie rechtstreeks uit
‫Saikat leren .
‫Dat is behoorlijk -- indrukwekkend.
‫En we hebben niet echt een ongelooflijke hoeveelheid gegevensmanipulatie gedaan.
‫We hebben onze gegevens omgezet in cijfers.
‫We hebben de ontbrekende waarde ingevuld, maar we krijgen al een aantal ongelooflijke resultaten.
‫Dus wat we waarschijnlijk zullen doen, is ons ideale model daar laten.
‫We zouden langer kunnen zoeken met gerandomiseerde zoekkvi hierboven en wat betere parameters vinden en ons model waarschijnlijk nog
‫iets verbeteren, misschien dat we ons rechtstreeks naar de top vijfentwintig duwen.
‫Dat zou best gaaf zijn.
‫Maar wat we nu kunnen doen, is kijken hoe we ons kunnen onderwerpen aan Kaggle.
‫Dus wat betekent dit.
‫Dus als we hier komen, hoe kom je dan zelfs op het scorebord?
‫Nou, als we hier naar gegevens gaan.
‫Om op het leaderboard te komen, moeten we enkele voorspellingen doen over test-CSFI.
‫Dus op dit moment zijn onze voorspellingen geldige CSFI.
‫Maar al deze scores op het leaderboard, dus we raden eigenlijk alleen maar waar we eindigen, want we
‫voorspellen op dit moment de drie van Valencia, we evalueren ons model op een validatieset.
‫Maar als we terugkomen op overzicht en evaluatie, moeten we een indieningsbestand indienen, dus, OK, het
‫indieningsbestand moet als volgt worden opgemaakt, verkoop, verkoopprijs.
‫Dus dat kunnen we nu waarschijnlijk doen.
‫We kunnen de testgegevensset importeren en zodanig opmaken dat we ons machine learning-model erop kunnen gebruiken
‫en een voorbeeldinzending kunnen maken in de indeling die Kagle van ons vraagt.
‫Dus dat klinkt als een goed plan.
‫Nu hebben we een ideaal model.
‫We zullen dat gebruiken om bijvoorbeeld voorspellingen te doen over de testgegevens.