‫E nell'ultimo video abbiamo visto come potremmo trovare alcuni dei parametri induriti più ideali per il nostro progressore forestale casuale, ma
‫abbiamo impostato solo il numero di o, nel mio caso, potresti averlo fatto in modo diverso, potresti aver
‫avuto più tempo.
‫Ma nell'essenza del tempo per registrare questi video, ho detto solo šemeta a due.
‫Tuttavia, in un precedente esperimento, a. K. un. passo sei, l'ho detto a 100 e ho trovato alcuni ideali e parametri
‫in più in quello che abbiamo qui.
‫Quindi è quello che faremo.
‫In questo video, addestreremo un modello con il miglior tipo di parametri.
‫E qui metteremo una piccola nota.
‫Andremo.
‫No, questi sono stati trovati dopo 100 iterazioni di ricerca randomizzata c. v.
‫E ora se dovessi fare qualcosa del genere, come 100 iterazioni di ricerca TV randomizzata, potresti ancora trovare
‫parametri diversi, parametri potenzialmente migliori di Hypertherm, la ricerca come trovare i parametri migliori per il modello
‫è, come abbiamo detto prima , non è una scienza esatta.
‫Implica molte prove ed errori, molta sperimentazione.
‫Quindi per questo, dovrai solo fidarti di me che ho eseguito queste 100 iterazioni che hanno
‫richiesto un paio d'ore sul mio Mac, quindi ti mostrerò solo quali abbiamo trovato.
‫Quindi il tipo più ideale di parametri.
‫E in questo modo, una volta che abbiamo passato qualcosa del genere, una ricerca randomizzata c. v ad alcuni parametri ibridi ideali, perché
‫questo era solo scorrendo avanti e indietro qui, perché questo è stato addestrato solo
‫su 10000 esempi.
‫Quello che probabilmente farai è usare la TV randomizzata per trovare alcuni parametri ibridi ideali in uno spazio come
‫questo su un sottoinsieme, perché altrimenti ci vorrebbero ore e ore e poi riaddestrarsi.
‫Un modello sull'intero set di dati, che è quello che stiamo per fare ora con il tipo più ideale di parametri
‫che sono stati trovati nella ricerca casuale TV.
‫Quindi chiamiamo questo modello ideale e anche la regressione del rinovirus Lapeer.
‫Quindi nel mio caso, una stima è 40.
‫Ora, questo è interessante, giusto?
‫Poiché l'impostazione predefinita nell'aggressore della foresta casuale, se andiamo qui scheda SIFF, l'impostazione predefinita è 100.
‫Quindi in realtà proviene dalla TV di ricerca casuale.
‫In realtà si è scoperto che non erano necessari 100 stimatori.
‫Quindi 40 fornisce ancora risultati piuttosto buoni, campioni medi.
‫Leif è risultato essere uno e poi campioni di Meedan.
‫È risultato essere 14.
‫E poi le caratteristiche di Max sono risultate essere OpenNet 5 e terminare i lavori.
‫Ovviamente, imposteremo uno negativo perché vogliamo che il nostro computer utilizzi tutti i processi di
‫cui dispone.
‫Bene, nel mio caso, abbino campioni uguali a nessuno perché perché?
‫Vogliamo allenarci su tutti i dati.
‫Quindi impostiamo campioni di corrispondenza a Nonaka.
‫Si allenerà sul maggior numero possibile di campioni.
‫E ora andremo ad adattare il modello ideale perché è appena stato creato un'istanza sopra il modello ideale.
‫Non si adatta ai dati di allenamento.
‫Spiega perché allenarsi.
‫E ora questo potrebbe richiedere un paio di minuti.
‫Quindi quello che faremo, gestirò questa cella e di nuovo, viaggeremo nel tempo e una volta completato l'addestramento, saremo
‫in grado di vedere quanto tempo ci è voluto perché abbiamo tempo e poi valuterò il nostro
‫modello.
‫Bellissimo.
‫Quindi ci sono voluti circa un minuto e 14 secondi.
‫Ora questo è su tutti i dati.
‫E il motivo è probabilmente il motivo principale perché qualsiasi stima è 40 anziché 100.
‫Quindi ciò significa che la foresta casuale sta costruendo 40 piccoli modellini anziché 100.
‫Quindi quasi due volte e mezzo in meno.
‫E ho dimenticato un parametro che probabilmente avremmo dovuto inserire qui.
‫Lo stato casuale è uguale a 42.
‫Non ho intenzione di ripetere il modello ora, ma solo così è lì, metterò un piccolo commento qui.
‫Stato casuale.
‫Quindi è così se avessimo detto un numero di detti casuali, stessa cosa, stato casuale.
‫Quindi i nostri risultati sono riproducibili.
‫È, beh, riproducibile?
‫Sì, è un bellissimo Zavala eseguire di nuovo questa cella più e più volte con lo stato casuale
‫impostato su 42, otterremmo lo stesso modello adatto.
‫Ma ci sono voluti circa un minuto, 14 secondi sul mio computer.
‫Potrebbe volerci un po' di più, un po' di meno sul tuo computer, a seconda della potenza di
‫elaborazione che hai.
‫E se stai eseguendo ECV casuale un numero di volte superiore a quello che abbiamo fatto qui, potresti potenzialmente trovare parametri diversi
‫da quelli che ho trovato qui.
‫E se lo hai, ti incoraggio a condividerli in modo che altre persone possano provarli e.
‫Lo valuteremo per vedere come vanno, per vedere quali parametri sono i veri migliori.
‫Quindi diamo un'occhiata con la nostra pratica funzione di punteggio dello spettacolo e lo supereremo, il nostro modello che abbiamo appena
‫addestrato.
‫Spostandosi nel loro.
‫Bello, e poiché questo è addestrato su tutti i dati, dovremmo vedere un miglioramento significativo rispetto al modello
‫che abbiamo addestrato prima.
‫Quindi saliamo.
‫Eccoci qui.
‫Il nostro modello, OK, quello che potremmo fare è avvicinarli l'uno all'altro in modo da poter ottenere punteggi
‫per il modello ideale addestrato su tutti i dati.
‫E andiamo qui.
‫I punteggi sul nostro modello si allenano solo su 10.000 esempi, la stessa identica riga di codice.
‫Abbiamo aperto un paio di celle.
‫Lo sto solo facendo qui così possiamo confrontarli direttamente.
‫Va bene, quindi diamo un'occhiata qui, l'Emsley valido è probabilmente quello a cui vogliamo prestare più attenzione.
‫Come puoi vedere con il nostro modello ideale, in un minuto e 14 secondi di
‫tempo di allenamento, ha attraversato circa 400mila righe e ridotto la valida Ms.
‫Emsley.
‫Sì, lontano.
‫Questo è un boccone da quello che è circa il punto otto.
‫Quindi è abbastanza -- buono.
‫E se abbiamo visto con questo, stavamo già facendo bene sulla concorrenza con il nostro modello originale.
‫Vediamo dove è il nostro nuovo e migliorato, che è il nostro modello ideale.
‫Quindi stiamo guardando questo qui.
‫Radice valida, logorrea quadrata media, punto due, quattro sei.
‫Dove ci porta in classifica.
‫Punto due, quattro, sei.
‫Va bene, quindi in giro per questo, quindi 30 quindi siamo quasi tra i primi 30 nella classifica di Kagle, solo in un modello che ha
‫impiegato un minuto per correre e passare qui con questo è una foresta che regredisce casualmente direttamente da
‫Saikat impara .
‫È abbastanza -- impressionante.
‫E non abbiamo davvero fatto un'incredibile quantità di manipolazione dei dati.
‫Abbiamo trasformato i nostri dati in numeri.
‫Abbiamo riempito il valore mancante, ma stiamo già ottenendo risultati incredibili.
‫Quindi quello che probabilmente faremo è lasciare lì il nostro modello ideale.
‫Potremmo cercare più a lungo con la ricerca casuale kvi qui e trovare alcuni parametri migliori e probabilmente migliorare leggermente
‫il nostro modello ancora di più, forse spingerci direttamente tra i primi venticinque.
‫Sarebbe fantastico.
‫Ma quello che potremmo fare ora è vedere come presentare una sottomissione a Kaggle.
‫Che cosa significa questo.
‫Quindi, se veniamo qui, come fai a salire in classifica.
‫Bene, se andiamo qui ai dati.
‫Per entrare in classifica, dobbiamo fare alcune previsioni sul test CSFI.
‫Quindi in questo momento le nostre previsioni sono valide CSFI.
‫Ma tutti questi punteggi in classifica, quindi in realtà stiamo solo indovinando dove finiremo perché al momento
‫prevediamo il tre di Valencia, stiamo valutando il nostro modello su un set di convalida.
‫Ma se torniamo alla panoramica e alla valutazione, quello che dobbiamo fare è inviare un file di presentazione, quindi, OK, il file
‫di presentazione dovrebbe essere formattato come segue, vendite, prezzo di vendita.
‫Quindi è quello che probabilmente potremmo fare ora.
‫Potremmo importare il set di dati del test e formattarlo in modo tale da poter utilizzare il nostro modello di
‫machine learning su di esso e creare un invio di esempio nel formato richiesto da Kagle.
‫Quindi sembra un buon piano.
‫Ora abbiamo un modello ideale.
‫Lo useremo per fare previsioni sui dati del test, diciamo.