‫前回のビデオでは､ aggressorのためのランダムフォレストの最も理想的なハイブリッドパラメータをどのように見つけるかを見ました｡
‫の数しか設定しないのですが､ あるいは私の場合､ 違うやり方をしていたかもしれません｡
‫もう少し時間があったかもしれません｡
‫しかし､ これらのビデオを録画する時間の本質から､ ETAは2つにしか設定しませんでした｡
‫しかし､ 以前の実験ではa. k. a ステップ6では､ ETAを100に設定し､ ここにあるものの中で､ より理想的なハイブリッドパラメータを見つけました｡
‫というわけで､ そういうことになりますね｡
‫このビデオでは､ 最適なハイパーパラメータでモデリングすることを試みています｡
‫そして､ ここに小さなメモを貼っておきます｡
‫これらは､ ランダム化探索を100回繰り返した後に発見されたものであることを記しておこう｡
‫CV そして今､ このようなことを100回ほど無作為化探索を繰り返したとしたら､ やはり異なる高さパラメータ､ 潜在的により良い高さパラメータを見つけることができるかもしれません｡
‫高次元のパラメーターの探索は､ 以前にもお話したように､ モデルに最適な高さのパラメーターを見つけるようなもので､
‫厳密な科学ではありません｡
‫試行錯誤､ 実験が必要なのです｡
‫これは､ 私が100回繰り返したということを信じてください｡
‫それは私のMac上で数時間かかったので､ 私はちょうど私達がそう最も理想的なタイプのパラメータを見つけたものを紹介します｡
‫そして､ このようなものを経て､ ランダム化された検索CVが理想的なハイブリッドパラメータを定義するのです｡
‫そうでなければ､ 何時間も何時間もかかってしまい､
‫再トレーニングが必要になるからです｡
‫全データセットに対するモデルで､ ランダム化検索TVで見つかった最も理想的なハイパーパラメータで今から行うものです｡
‫では､ これを理想的なモデルと呼び､ ここに設定することにしましょう｡
‫今､ 私たちのために､ 私たちを逆行させてください｡
‫だから､ 私の場合､ 推定で40でした｡
‫さて､ これは面白いですよね？
‫ランダムフォレスト回帰のデフォルトは､ シフトタブで､ 100です｡
‫だから､ 実はランダム検索からなんです｡
‫実際に100の見積もりは必要ないことがわかりました｡
‫だから､ 40でもかなりいい結果が出るんです｡
‫最小サンプルリーフは1､ 中央サンプル分割は14､ 最大特徴は8であることがわかりました｡
‫5とエンドジョブ｡
‫もちろん､ コンピュータが持っているすべてのプロセスを使用したいので､ マイナス1に設定することにします｡
‫まあ､ 私の場合はそうなんですけどね｡
‫最大サンプル数はゼロに等しい｡ なぜかというと､ すべてのデータで学習したいからだ｡
‫そこで､ 最大サンプル数をゼロに設定しました｡
‫つまり､ できるだけ多くのサンプルで学習するのです｡
‫そして､ 今､ 理想的なモデルをあてはめようとしています｡ なぜなら､ 上記の理想的なモデルは学習データX train, y trainにあてはまらないので､
‫インスタンス化したからです｡
‫そして今､ これは2､ 3分かかるかもしれません｡
‫そこで､ このセルを実行し､ 再びタイムトラベルを行います｡ トレーニングが完了したら､
‫時間があるのでどれくらい時間がかかったかを確認し､ それからモデルを評価します｡
‫美しい｡
‫それで1分14秒くらいかかりましたね｡
‫今のは全データにです｡
‫そして､ その理由は､ おそらく最大の理由は､ 100ではなく40として見積もられるからです｡
‫つまり､ ランダムフォレストは100個ではなく､ 40個の小さなモデルを構築しているということです｡
‫つまり､ ほぼ2.5倍というわけだ｡
‫そして､ ここに入れるべきパラメータをひとつ忘れていました｡
‫ランダム状態は42に等しい｡
‫今､ モデルを再実行するつもりはありませんが､ 念のため､ ここに少しコメントを入れておきます｡
‫ランダムな状態｡
‫これは､ 仮にアンパイヤのランダムシードを設定しても同じことで､ ランダムな状態になるわけです｡
‫だから､ 私たちの結果は再現性があるのです｡
‫そんなに再現性があるんですか？
‫そう､ 美しいのです｡
‫ですから､ このセルを何度も何度も､ ランダムな状態を42に設定して実行すれば､ 同じモデルが適合することになります｡
‫でも､ 私のパソコンでは1分14秒くらいかかりました｡
‫お使いのパソコンの処理能力によって､ 少し時間がかかったり､ 短くなったりすることがあります｡
‫また､ ここまでで行った検索よりも何倍もランダムな検索を行う場合､ ここで見つけたものとは異なるパラメータが見つかる可能性があります｡
‫そして､ もしあれば､ 他の人が試せるように､ シェアすることをお勧めします｡
‫それを評価して､ 誰のパラメーターが本当のベストなのかを確認するのです｡
‫では､ お手軽な番組で確認してみましょう｡
‫Scores関数に､ 先ほど学習させたモデルを渡します｡
‫彼らの終わりをシフトする｡
‫美しい｡
‫そして､ これはすべてのデータに対して学習させるので､ 以前に学習させたモデルよりも大幅な改善が見られるはずです｡
‫では､ 上がってみましょう｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫RSモデル｡
‫なるほど｡
‫これを互いに近づけることで､ 理想的なモデルのためのスコアを得ることができるかもしれません｡
‫すべてのデータで学習させ､ ここに行きましょう｡
‫10,000例で学習させたRSモデルのみでのスコア｡
‫全く同じ行程のコードです｡
‫私たちは､ 2つのセルを走らせました｡
‫直接比較できるように､ ここでやっているんです｡
‫わかりました｡
‫では､ ここを見てみましょう｡
‫有効な武器であるアリは､ 最も注目したいところでしょう｡
‫ご覧のように､ 理想的なモデルでは､ 1分14秒の学習時間で､ 40数万行を処理し､
‫有効なアームを減らすことができました｡
‫LEEアームズ
‫LEE うん､ それは0について何によって口にしているのだ｡ 8.
‫だから､ かなり......いい感じです｡
‫そして､ これで見ると､ すでにオリジナルモデルでコンペティションで健闘していたのです｡
‫では､ 私たちの理想とする新しい改良型はどこなのか､ 見てみましょう｡
‫そこで､ この有効二乗平均対数誤差のポイント2､ 4､ 6を見ています｡
‫その結果､ リーダーボードはどうなるのでしょうか？ 246.
‫わかりました｡
‫そこで一回り｡
‫だから30｡
‫だから､ 1分で実行したモデルだけで､ Kaggleのリーダーボードでほぼトップ30に入ることができたんです｡
‫そして､ ここを通ると､ これはランダムフォレストです｡
‫サイキック・ラーニングからそのままリグレッション｡
‫それはとても......素晴らしいことです｡
‫それに､ 私たちは驚くほど大量のデータ操作をしていないんです｡
‫データを数値化し､ 欠損値を埋めましたが､
‫すでに驚くべき結果が得られています｡
‫だから､ 理想的なモデルをそこに置いておくことになるのでしょう｡
‫ここでランダム化探索CVでより長く探索し, より良い高いパラメータを見つけることができ,
‫おそらく我々のモデルをさらにわずかに改善することができるだろう．
‫もしかしたら､ トップ25に食い込むかもしれませんね｡
‫それはとても素敵なことだと思います｡
‫しかし､ 今やるべきことは､ Kaggleへの投稿をどうするかということでしょう｡
‫では､ これはどういうことなのか｡
‫じゃあ､ ここに来たら､ どうやってリーダーボードに載るんだ？
‫さて､ ここでデータへ行くと｡
‫リーダーボードに載るには
‫テスト用CSVの予測をする必要があります｡
‫だから今､ 私たちの予測は無効なのです｡
‫CSVです｡
‫しかし､ リーダーボードにはこのような点数ばかりが並ぶ｡
‫つまり､ 現時点では有効なCACで予測し､
‫検証セットでモデルを評価しているため､ 最終的にどのような結果になるかを推測しているに過ぎません｡
‫しかし､ 概要と評価に戻ると､ 何をしなければならないかというと､ 提出ファイルを提出することです｡
‫そこで､ OC提出ファイルは以下のような書式にする｡ 売上ID 販売価格
‫ということで､ おそらくそうするかもしれません｡
‫テストデータセットをインポートして､
‫機械学習モデルを使用できるようにフォーマットし､ Kaggleが要求しているフォーマットで提出例を作成することができます｡
‫だから､ いいプランだと思う｡
‫これで理想的なモデルができました｡
‫それを使って､ テストデータセットで予測するのです｡