‫Dan video terakhir kami melihat bagaimana kami dapat menemukan beberapa parameter yang paling ideal untuk progresor hutan acak kami, tetapi kami
‫hanya menetapkan jumlah atau dalam kasus saya, Anda mungkin telah melakukan ini secara berbeda, Anda mungkin memiliki
‫lebih banyak waktu.
‫Tapi intinya waktu untuk merekam video ini, saya hanya bilang emeta ke dua.
‫Namun pada percobaan sebelumnya, a. k. A. langkah enam, saya mengatakannya ke 100 dan menemukan beberapa yang lebih ideal dan
‫parameter dalam apa yang kita miliki di sini.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan.
‫Kami akan, dalam video ini, melatih model dengan jenis parameter terbaik.
‫Dan kami akan memberikan sedikit catatan di sini.
‫Kita akan pergi.
‫Tidak, ini ditemukan setelah 100 iterasi pencarian acak c. v.
‫Dan sekarang jika Anda melakukan sesuatu seperti ini, seperti 100 iterasi TV pencarian acak, Anda masih dapat menemukan
‫parameter yang berbeda, parameter yang berpotensi lebih baik daripada Hypertherm, meneliti seperti menemukan parameter terbaik untuk model,
‫seperti yang telah kita bicarakan sebelumnya , itu bukan ilmu pasti.
‫Ini melibatkan banyak trial and error, banyak eksperimen.
‫Jadi untuk yang satu ini, Anda hanya perlu memercayai saya bahwa saya telah menjalankan 100 iterasi yang memakan
‫waktu beberapa jam di Mac saya, jadi saya akan menunjukkan yang mana yang kami temukan.
‫Jadi tipe parameter yang paling ideal.
‫Dan dengan begitu, setelah kita melewati hal seperti ini, pencarian acak c. v ke beberapa parameter hybrid ideal,
‫karena ini hanya pada pengguliran bolak-balik di sini, karena ini hanya dilatih pada
‫10.000 contoh.
‫Apa yang mungkin akan Anda lakukan adalah menggunakan TV acak untuk menemukan beberapa parameter hibrida ideal di ruang seperti
‫ini pada subset, karena jika tidak, akan memakan waktu berjam-jam dan kemudian berlatih kembali.
‫Model pada kumpulan data lengkap, yang akan kami lakukan sekarang dengan jenis parameter paling ideal yang
‫ditemukan di TV penelusuran acak.
‫Jadi sebut saja model ideal yang satu ini dan juga regresi Lapeer rhinovirus.
‫Jadi dalam kasus saya, perkiraannya adalah 40.
‫Sekarang, ini menarik, bukan?
‫Karena default di random forest agressor, kalau kita buka tab SIFF disini, defaultnya 100.
‫Jadi itu sebenarnya dari TV pencarian acak.
‫Ternyata 100 estimator tidak diperlukan.
‫Jadi 40 masih memberikan hasil yang cukup bagus, sampel rata-rata.
‫Leif ditemukan menjadi satu dan kemudian sampel Meedan.
‫Ternyata 14.
‫Dan kemudian fitur Max ditemukan sebagai OpenNet lima dan mengakhiri pekerjaan.
‫Tentu saja, kita akan menyetel ke negatif karena kita ingin komputer kita menggunakan semua proses
‫yang dimilikinya.
‫Nah, dalam kasus saya, saya mencocokkan sampel sama dengan tidak ada karena mengapa?
‫Kami ingin melatih semua data.
‫Jadi kami menetapkan sampel kecocokan ke Nonaka.
‫Ini akan melatih sampel sebanyak mungkin.
‫Dan sekarang kita akan menyesuaikan model yang ideal karena itu hanya dipakai di atas model ideal.
‫Tidak cocok dengan data pelatihan.
‫Jelaskan mengapa kereta api.
‫Dan sekarang ini mungkin memakan waktu beberapa menit.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan, saya akan menjalankan sel ini dan sekali lagi, kita akan melakukan perjalanan waktu dan
‫setelah pelatihan selesai, kita akan dapat melihat berapa lama karena kita punya waktu dan kemudian kita 'll mengevaluasi model
‫kami.
‫Cantik.
‫Jadi itu memakan waktu sekitar satu menit 14 detik.
‫Nah, itu di seluruh data.
‫Dan alasannya mungkin adalah alasan utamanya karena perkiraan apa pun adalah 40 daripada 100.
‫Jadi apa artinya hutan acak membangun 40 model kecil kecil daripada 100.
‫Jadi hampir dua setengah kali lebih sedikit.
‫Dan saya lupa satu parameter yang mungkin seharusnya kita masukkan di sini.
‫Keadaan acak sama dengan 42.
‫Saya tidak akan menjalankan kembali modelnya sekarang, tetapi hanya sebatas itu, saya akan memberikan sedikit komentar di sini.
‫Keadaan acak.
‫Jadi begini jika kita akan mengatakan sejumlah kata acak, hal yang sama, keadaan acak.
‫Jadi hasil kami dapat direproduksi.
‫Apakah itu, baik, dapat direproduksi?
‫Ya, itu adalah Zavala yang indah untuk menjalankan sel ini berulang-ulang dengan keadaan acak diatur ke 42,
‫kita akan mendapatkan model yang sama yang cocok.
‫Tapi itu memakan waktu sekitar satu menit, 14 detik di komputer saya.
‫Mungkin perlu sedikit lebih lama, sedikit lebih pendek di komputer Anda, tergantung pada seberapa banyak kekuatan pemrosesan
‫yang Anda miliki.
‫Dan jika Anda menjalankan ECV acak beberapa kali lebih banyak daripada yang kami lakukan di sini, Anda mungkin berpotensi menemukan parameter yang berbeda
‫dengan yang saya temukan di sini.
‫Dan jika sudah, saya mendorong Anda untuk membagikannya agar orang lain dapat mencobanya dan.
‫Kami akan mengevaluasinya untuk melihat bagaimana hasilnya, untuk melihat parameter siapa yang benar-benar terbaik.
‫Jadi mari kita periksa dengan fungsi skor pertunjukan praktis kami dan kami akan meneruskannya, model kami yang baru saja kami
‫latih.
‫Bergeser ke mereka.
‫Cantik, dan karena ini dilatih pada semua data, kita harus melihat peningkatan yang signifikan dari model
‫yang kita latih sebelumnya.
‫Jadi mari kita naik.
‫Ini dia.
‫Model kita, Oke, yang mungkin kita lakukan adalah mendekatkan ini satu sama lain sehingga kita bisa mendapatkan
‫skor untuk model ideal yang dilatih pada semua data.
‫Dan mari kita pergi ke sini.
‫Skor pada model kami hanya melatih 10.000 contoh, baris kode yang sama persis.
‫Kami menjalankan beberapa sel.
‫Saya hanya melakukannya di sini agar kita bisa langsung membandingkannya.
‫Baiklah, jadi mari kita lihat di sini, Emsley yang valid mungkin yang paling ingin kita perhatikan.
‫Seperti yang Anda lihat dengan model ideal kami, dalam satu menit, 14 detik waktu
‫pelatihan, ia melewati 400 atau lebih ribu baris dan mengurangi Ms.
‫Emsley.
‫Ya, jauh.
‫Itu seteguk dengan apa tentang poin delapan.
‫Jadi itu cukup -- bagus.
‫Dan jika kami melihat ini, kami sudah melakukannya dengan baik dalam persaingan dengan model asli kami.
‫Mari kita lihat di mana yang baru dan yang lebih baik, yang merupakan model ideal kami.
‫Jadi kita melihat ini di sini.
‫Akar yang valid, mean square log logorrhea, poin dua, empat enam.
‫Di mana itu membawa kita ke papan peringkat.
‫Poin dua, empat, enam.
‫Baiklah, jadi tentang ini, jadi 30 jadi kita hampir berada di 30 besar di papan peringkat Kagle, hanya dalam model yang membutuhkan
‫waktu satu menit untuk berlari dan melewati sini dengan ini adalah regresi hutan acak langsung dari
‫Saikat belajar .
‫Itu cukup -- mengesankan.
‫Dan kami belum benar-benar melakukan manipulasi data dalam jumlah yang luar biasa.
‫Kami telah mengubah data kami menjadi angka.
‫Kami telah mengisi nilai yang hilang, tetapi kami sudah mendapatkan beberapa hasil yang luar biasa.
‫Jadi yang mungkin akan kita lakukan adalah meninggalkan model ideal kita di sana.
‫Kami dapat mencari lebih lama dengan kvi pencarian acak di sini dan menemukan beberapa parameter yang lebih baik dan mungkin sedikit
‫meningkatkan model kami bahkan lebih, mungkin mendorong kami tepat ke dua puluh lima teratas.
‫Itu akan sangat keren.
‫Tapi apa yang mungkin kita lakukan sekarang adalah melihat bagaimana kita akan membuat penyerahan kepada Kaggle.
‫Jadi apa artinya ini.
‫Jadi jika kami datang ke sini, bagaimana Anda bisa berada di papan peringkat.
‫Nah jika kita ke sini untuk data.
‫Untuk masuk ke papan peringkat, kita harus membuat beberapa prediksi pada tes CSFI.
‫Jadi saat ini prediksi kami adalah CSFI yang valid.
‫Tapi semua skor ini ada di papan peringkat, jadi sebenarnya kami hanya menebak-nebak di mana kami akan berakhir
‫karena kami memprediksi di Valencia tiga saat ini, kami mengevaluasi model kami di set validasi.
‫Tapi kalau kita kembali ke gambaran dan evaluasi, yang harus kita lakukan adalah mengirimkan file pengajuan, jadi, oke,
‫file pengiriman harus diformat sebagai berikut, penjualan, harga jual.
‫Jadi itulah yang mungkin kita lakukan sekarang.
‫Kami mungkin mengimpor kumpulan data pengujian dan diformat sedemikian rupa sehingga kami dapat menggunakan model pembelajaran mesin
‫kami di dalamnya dan membuat contoh pengiriman dalam format yang diminta Kagle dari kami.
‫Jadi itu terdengar seperti rencana yang bagus.
‫Sekarang kita punya model yang ideal.
‫Kami akan menggunakannya untuk membuat prediksi pada data pengujian, katakanlah.