‫Et dans la dernière vidéo, nous avons vu comment nous pourrions trouver certains des paramètres renforcés les plus idéaux pour notre progresseur de forêt aléatoire, mais
‫nous n'avons défini que le nombre de ou dans mon cas, vous auriez pu le faire différemment, vous auriez pu disposer
‫de plus de temps.
‫Mais dans l'essence du temps pour enregistrer ces vidéos, j'ai seulement dit šemeta à deux.
‫Cependant, dans une expérience précédente, a. k. une. étape six, je l'ai dit à 100 et j'ai trouvé d'autres idéaux et
‫paramètres dans ce que nous avons ici.
‫C'est donc ce que nous allons faire.
‫Nous allons, dans cette vidéo, entraîner un modèle avec le meilleur type de paramètres.
‫Et nous allons mettre une petite note ici.
‫Nous irons.
‫Non, ceux-ci ont été trouvés après 100 itérations de recherche aléatoire c. v.
‫Et maintenant, si vous deviez faire quelque chose comme ça, comme 100 itérations de recherche aléatoire TV, vous pouvez toujours trouver
‫des paramètres différents, des paramètres potentiellement meilleurs qu'Hypertherm, rechercher comme trouver les meilleurs paramètres pour le modèle est,
‫comme nous en avons déjà parlé. , ce n'est pas une science exacte.
‫Cela implique beaucoup d'essais et d'erreurs, beaucoup d'expérimentation.
‫Donc, pour celui-ci, vous allez juste devoir me faire confiance que j'ai exécuté ces 100 itérations qui ont pris
‫quelques heures sur mon Mac, donc je vais juste vous montrer celles que nous avons trouvées.
‫Donc le type de paramètres le plus idéal.
‫Et de cette façon, une fois que nous avons traversé quelque chose comme ça, une recherche aléatoire c. v à certains paramètres hybrides idéaux, car
‫ce n'était qu'un défilement ici, car cela n'a été formé que sur 10
‫000 exemples.
‫Ce que vous ferez probablement, c'est d'utiliser la télévision aléatoire pour trouver des paramètres hybrides idéaux dans un espace comme celui-ci sur un
‫sous-ensemble, car sinon cela prendrait des heures et des heures et des heures, puis se recyclerait.
‫Un modèle sur l'ensemble de données complet, ce que nous sommes sur le point de faire maintenant avec le type de paramètres le plus idéal
‫qui a été trouvé dans la recherche aléatoire TV.
‫Appelons donc celui-ci un modèle idéal ainsi que la régression du rhinovirus de Lapeer.
‫Donc, dans mon cas, une estimation est de 40.
‫Maintenant, c'est intéressant, non?
‫Parce que la valeur par défaut dans l'agresseur de forêt aléatoire, si nous allons ici onglet SIFF, la valeur par défaut est 100.
‫C'est donc en fait à partir de la recherche aléatoire TV.
‫Il est en fait constaté que 100 estimateurs n'étaient pas nécessaires.
‫Donc, 40 fournit toujours de très bons résultats, des échantillons moyens.
‫Leif s'est avéré être un échantillon, puis Meedan.
‫Il s'est avéré qu'il était de 14.
‫Et puis, les fonctionnalités de Max se sont avérées être OpenNet cinq et des tâches de fin.
‫Bien sûr, nous allons définir une valeur négative parce que nous voulons que notre ordinateur utilise tous les processus
‫dont il dispose.
‫Eh bien, dans mon cas, je fais correspondre les échantillons à aucun parce que pourquoi ?
‫Nous voulons nous entraîner sur toutes les données.
‫Nous avons donc défini des échantillons de correspondance sur Nonaka.
‫Il s'entraînera sur autant d'échantillons que possible.
‫Et maintenant, nous allons adapter le modèle idéal car il vient d'être instancié au-dessus du modèle idéal.
‫Ne rentre pas dans les données d'entraînement.
‫Expliquez pourquoi vous entraîner.
‫Et maintenant, cela peut prendre quelques minutes.
‫Alors qu'est-ce qu'on va faire, je vais diriger cette cellule et encore, on va voyager dans le temps et une fois la formation
‫terminée, on pourra voir combien de temps ça a pris parce qu'on a le temps et puis on 'll évaluer notre
‫modèle.
‫Beau.
‫Cela a donc pris environ une minute et 14 secondes.
‫Maintenant, c'est sur l'ensemble des données.
‫Et la raison en est probablement la principale raison parce que toute estimation est de 40 plutôt que de 100.
‫Cela signifie donc que la forêt aléatoire construit 40 petits modèles plutôt que 100.
‫Donc presque deux fois et demie moins.
‫Et j'ai oublié un paramètre que nous aurions probablement dû mettre ici.
‫L'état aléatoire est égal à 42.
‫Je ne vais pas réexécuter le modèle maintenant, mais juste pour qu'il soit là, je vais mettre un petit commentaire ici.
‫État aléatoire.
‫Il en est donc ainsi si nous avions dit un certain nombre de saye aléatoires, la même chose, un état aléatoire.
‫Nos résultats sont donc reproductibles.
‫Est-ce bien reproductible ?
‫Oui, c'est un beau Zavala d'exécuter cette cellule encore et encore avec un état aléatoire défini sur
‫42, nous obtiendrions le même modèle en forme.
‫Mais cela a pris environ une minute, 14 secondes sur mon ordinateur.
‫Cela peut prendre un peu plus de temps, un peu plus court sur votre ordinateur, selon la puissance de traitement
‫dont vous disposez.
‫Et si vous exécutez un ECV aléatoire un certain nombre de fois plus que ce que nous avons fait ici, vous pouvez potentiellement trouver des paramètres
‫différents de ce que j'ai trouvé ici.
‫Et si vous l'avez fait, je vous encourage à les partager afin que d'autres personnes puissent les essayer et.
‫Nous l'évaluerons pour voir comment ils évoluent, pour voir quels paramètres sont les meilleurs.
‫Voyons donc cela avec notre fonction pratique d'affichage des scores et nous le transmettrons, notre modèle que nous venons
‫d'entraîner.
‫Passer à leur.
‫Magnifique, et parce que cela est formé sur toutes les données, nous devrions voir une amélioration significative par rapport au modèle
‫que nous avons formé auparavant.
‫Alors montons.
‫Nous y voilà.
‫Notre modèle, OK, ce que nous pourrions faire est de les rapprocher les uns des autres afin que nous puissions obtenir
‫des scores pour le modèle idéal formé sur toutes les données.
‫Et allons-y.
‫Les scores sur notre modèle ne s'entraînent que sur 10 000 exemples, exactement la même ligne de code.
‫Nous avons monté quelques cellules.
‫Je le fais juste ici pour que nous puissions les comparer directement.
‫Très bien, alors regardons ici, l'Emsley valide est probablement celui auquel nous voulons prêter le plus d'attention.
‫Comme vous pouvez le voir avec notre modèle idéal, en une minute et 14 secondes de temps
‫d'entraînement, il a parcouru environ 400 000 lignes et réduit le nombre de Ms valides.
‫Emsley.
‫Ouais, loin.
‫C'est une bouchée de quoi s'agit-il au sujet du point huit.
‫Alors c'est plutôt -- bien.
‫Et si on voyait avec ça, on s'en sortait déjà bien sur la concurrence avec notre modèle d'origine.
‫Voyons où se trouve notre nouveau et amélioré, qui est notre modèle idéal.
‫Nous examinons donc cela ici.
‫Racine valide, log carré moyen de la logorrhée, point deux, quatre six.
‫Où cela nous amène-t-il dans le classement.
‫Point deux, quatre, six.
‫D'accord, donc autour de ça, donc 30 donc nous sommes presque dans le top 30 du classement Kagle, juste dans un modèle qui a pris
‫une minute à courir et passer ici avec ceci est une forêt aléatoire régresse tout droit sorti de
‫Saikat apprendre .
‫C'est assez -- impressionnant.
‫Et nous n'avons pas vraiment fait une quantité incroyable de manipulation de données.
‫Nous avons transformé nos données en chiffres.
‫Nous avons rempli la valeur manquante, mais nous obtenons déjà des résultats incroyables.
‫Donc, ce que nous allons probablement faire, c'est laisser notre modèle idéal là-bas.
‫Nous pourrions chercher plus longtemps avec la recherche aléatoire kvi ici et trouver de meilleurs paramètres et probablement améliorer
‫encore légèrement notre modèle, peut-être nous pousser directement dans les vingt-cinq premiers.
‫Ce serait plutôt cool.
‫Mais ce que nous pourrions faire maintenant, c'est voir comment nous ferions une soumission à Kaggle.
‫Qu'est-ce que cela signifie.
‫Donc, si nous venons ici, comment pouvez-vous même entrer dans le classement.
‫Eh bien, si nous allons ici pour les données.
‫Pour entrer dans le classement, nous devons faire quelques prédictions sur le test CSFI.
‫Donc, pour le moment, nos prédictions sont valides CSFI.
‫Mais tous ces scores sur le classement, donc vraiment nous ne faisons que deviner où nous nous retrouvons parce que
‫nous prédisons sur Valence trois pour le moment, nous évaluons notre modèle sur un ensemble de validation.
‫Mais si nous revenons à la vue d'ensemble et à l'évaluation, ce que nous devons faire est de soumettre un fichier de soumission, donc, d'accord,
‫le fichier de soumission doit être formaté comme suit, ventes, prix de vente.
‫C'est donc probablement ce que nous pourrions faire maintenant.
‫Nous pouvons importer l'ensemble de données de test et le formater de manière à pouvoir utiliser notre modèle d'apprentissage
‫automatique dessus et créer un exemple de soumission dans le format que Kagle nous demande.
‫Cela semble donc être un bon plan.
‫Nous avons maintenant un modèle idéal.
‫Nous allons utiliser cela pour faire des prédictions sur les données de test, disons.