‫E no último vídeo, vimos como podemos encontrar alguns dos parâmetros mais robustos ideais para nosso progressor de floresta aleatório, mas apenas
‫definimos o número de ou, no meu caso, você pode ter feito isso de forma diferente, pode ter
‫tido mais algum tempo.
‫Mas na essência do tempo para gravar esses vídeos, eu apenas disse šemeta para dois.
‫No entanto, em um experimento anterior, a. k. uma. passo seis, eu disse isso para 100 e encontrei mais alguns
‫parâmetros e ideais no que temos aqui.
‫Então é isso que faremos.
‫Vamos, neste vídeo, treinar uma modelo com os melhores tipos de parâmetros.
‫E vamos colocar uma pequena nota aqui.
‫Nós iremos.
‫Não, eles foram encontrados após 100 iterações de pesquisa aleatória c. v.
‫E agora, se você fizesse algo assim, como 100 iterações de TV de pesquisa aleatória, você ainda poderia
‫encontrar parâmetros diferentes, parâmetros potencialmente melhores que o da Hypertherm, pesquisando como encontrar os melhores parâmetros para
‫o modelo, como falamos antes , não é uma ciência exata.
‫Envolve muita tentativa e erro, muita experimentação.
‫Então, para este, você só vai ter que confiar em mim que executei essas 100 iterações
‫que levaram algumas horas no meu Mac, então vou apenas mostrar quais encontramos.
‫Portanto, o tipo de parâmetro mais ideal.
‫E dessa forma, uma vez que passamos por algo assim, uma busca aleatória c. v para alguns parâmetros híbridos ideais, porque isso
‫foi apenas na rolagem para frente e para trás aqui, porque isso foi treinado apenas
‫em 10000 exemplos.
‫O que você provavelmente fará é usar a TV aleatória para encontrar alguns parâmetros híbridos ideais em um espaço como
‫esse em um subconjunto, porque, do contrário, levaria horas e horas e depois treinaria novamente.
‫Um modelo no conjunto de dados completo, que é o que estamos prestes a fazer agora com o tipo mais ideal
‫de parâmetros encontrados na TV de pesquisa aleatória.
‫Portanto, vamos chamar esse modelo ideal e também regressão do rinovírus de Lapeer.
‫Portanto, no meu caso, a estimativa é de 40.
‫Agora, isso é interessante, certo?
‫Porque o padrão é o agressor aleatório da floresta, se formos aqui na guia SIFF, o padrão é 100.
‫Então, é na verdade da TV de busca aleatória.
‫Na verdade, descobriu-se que 100 estimadores não eram necessários.
‫Portanto, 40 ainda fornece resultados muito bons, amostras médias.
‫Descobriu-se que Leif era uma das amostras de Meedan.
‫Verificou-se que era 14.
‫E então descobriu-se que os recursos máximos eram OpenNet five and end jobs.
‫Claro, vamos definir como negativo porque queremos que nosso computador use todos os processos
‫que possui.
‫Bem, no meu caso, eu jogo samples é igual a nenhum, porque por quê?
‫Queremos treinar em todos os dados.
‫Portanto, definimos as amostras de correspondência para Nonaka.
‫Ele treinará com o máximo de amostras possível.
‫E agora vamos ajustar o modelo ideal porque ele foi instanciado acima do modelo ideal.
‫Não cabe nos dados de treinamento.
‫Explique por que treinar.
‫E agora isso pode levar alguns minutos.
‫Então o que faremos, vou executar esta célula e novamente, vamos viajar no tempo e assim que o
‫treinamento estiver completo, poderemos ver quanto tempo demorou porque temos tempo e então nós vai avaliar nosso
‫modelo.
‫Bela.
‫Isso levou cerca de um minuto e 14 segundos.
‫Agora isso está em todos os dados.
‫E o motivo é provavelmente o principal motivo é porque qualquer estimativa é 40 em vez de 100.
‫Isso significa que a floresta aleatória está construindo 40 pequenos modelos em vez de 100.
‫Então, quase duas vezes e meia menos.
‫E esqueci um parâmetro que provavelmente deveríamos ter colocado aqui.
‫O estado aleatório é igual a 42.
‫Não vou reexecutar o modelo agora, mas para que fique aí, vou colocar um pequeno comentário aqui.
‫Estado aleatório.
‫Portanto, seria assim se tivéssemos dito uma série de declarações aleatórias, a mesma coisa, estado aleatório.
‫Portanto, nossos resultados são reproduzíveis.
‫Isso é, bem, reproduzível?
‫Sim, é um belo Zavala executar esta célula repetidamente com o estado aleatório definido como
‫42, obteríamos o mesmo modelo sendo ajustado.
‫Mas isso levou cerca de um minuto e 14 segundos no meu computador.
‫Pode demorar um pouco mais, um pouco menos no seu computador, dependendo de quanto poder de processamento
‫você tem.
‫E se você estiver executando ECV aleatório várias vezes mais do que fizemos aqui, você pode encontrar parâmetros
‫diferentes do que encontrei aqui.
‫E se você tiver, eu encorajo você a compartilhá-los para que outras pessoas possam experimentá-los e.
‫Vamos avaliar para ver como eles vão, para ver quais parâmetros são realmente os melhores.
‫Então, vamos verificá-lo com nossa útil função de pontuação de show e passaremos, nosso modelo que acabamos de
‫treinar.
‫Mudando para o seu.
‫Linda, e como isso é treinado em todos os dados, devemos ver uma melhoria significativa em relação ao
‫modelo que treinamos antes.
‫Então vamos subir.
‫Aqui vamos nós.
‫Nosso modelo, OK, o que podemos fazer é aproximá-los um do outro para que possamos obter as
‫pontuações do modelo ideal treinado em todos os dados.
‫E vamos aqui.
‫As pontuações em nosso modelo treinam apenas em 10.000 exemplos, exatamente a mesma linha de código.
‫Colocamos algumas células para cima.
‫Estou apenas fazendo isso aqui para que possamos compará-los diretamente.
‫Tudo bem, então vamos dar uma olhada aqui, o Emsley válido é provavelmente aquele ao qual queremos prestar mais atenção.
‫Como você pode ver com nosso modelo ideal, em um minuto e 14 segundos de tempo de
‫treinamento, ele passou por cerca de 400 mil linhas e reduziu o Ms. válido.
‫Emsley.
‫Sim, longe.
‫Isso é um bocado para o que é cerca de ponto oito.
‫Então isso é muito bom.
‫E se víssemos com isso, já estávamos indo bem na competição com nosso modelo original.
‫Vamos ver onde está o nosso novo e melhorado, que é o nosso modelo ideal.
‫Então, estamos olhando para isso aqui.
‫Raiz válida, logorréia logarítmica quadrada média, ponto dois, quatro seis.
‫Onde é que isso nos leva à tabela de classificação.
‫Ponto dois, quatro, seis.
‫Tudo bem, então cerca de 30, então estamos quase entre os 30 primeiros na tabela de classificação de Kagle, apenas em um modelo que levou um
‫minuto para ser executado e passando por aqui com isso é uma regressão de floresta aleatória direto de
‫Saikat aprender .
‫Isso é muito - impressionante.
‫E não fizemos realmente uma quantidade incrível de manipulação de dados.
‫Transformamos nossos dados em números.
‫Preenchemos o valor que faltava, mas já estamos obtendo alguns resultados incríveis.
‫Portanto, o que provavelmente faremos é deixar nosso modelo ideal lá.
‫Poderíamos pesquisar por mais tempo com kvi de pesquisa aleatória aqui e encontrar alguns parâmetros melhores e provavelmente melhorar um pouco
‫nosso modelo ainda mais, talvez nos colocar entre os vinte e cinco primeiros.
‫Isso seria muito legal.
‫Mas o que podemos fazer agora é ver como faríamos uma apresentação ao Kaggle.
‫Então o que isso quer dizer.
‫Então, se viermos aqui, como você chegará na tabela de classificação.
‫Bem, se formos aqui para os dados.
‫Para entrar na tabela de classificação, temos que fazer algumas previsões no teste CSFI.
‫Então, agora mesmo, nossas previsões são CSFI válidas.
‫Mas todas essas pontuações na tabela de classificação, então, na verdade, estamos apenas estimando onde vamos terminar, porque
‫estamos prevendo em Valência três no momento, estamos avaliando nosso modelo em um conjunto de validação.
‫Mas se voltarmos para a visão geral e avaliação, o que temos que fazer é enviar um arquivo de submissão, então, OK, o arquivo
‫de submissão deve ser formatado da seguinte forma, vendas, preço de venda.
‫Então é isso que provavelmente podemos fazer agora.
‫Podemos importar o conjunto de dados de teste e formatado de forma que possamos usar nosso modelo de aprendizado
‫de máquina nele e criar um envio de exemplo no formato que Kagle está nos pedindo.
‫Parece um bom plano.
‫Agora temos um modelo ideal.
‫Usaremos isso para fazer previsões sobre os dados de teste, digamos.