‫在上一个视频中, 我们看到了如何为攻击者的随机森林找到一些最理想的混合参数｡
‫但我们只设置了的数量或者在我的情况下, 你可能会有不同的做法｡
‫你本来可以有更多的时间｡
‫但在录制这些视频的时间本质上, 我只把预计到达时间设为两点｡
‫然而, 在先前的实验a. k､ a第六步, 我将预计到达时间设置为100, 并在这里找到了一些更理想的混合参数｡
‫所以这就是我们要做的
‫在这段视频中, 我们将尝试使用最佳的超参数进行建模｡
‫我们会在这里写一个小纸条｡
‫我们会注意到这些是在100次随机搜索迭代后找到的｡
‫现在如果你做这样的事情, 比如100次随机搜索CV, 你仍然可以找到不同的高度参数,
‫潜在的更好的高度参数｡
‫高参数搜索就像我们之前讨论过的, 为模型寻找最佳高度参数,
‫这不是一门精确的科学｡
‫它涉及到大量的尝试和错误, 大量的实验｡
‫所以对于这个, 你必须相信我, 我已经运行了100次迭代｡
‫在我的Mac上花了几个小时, 所以我会告诉你我们找到了哪些最理想的参数类型｡
‫这样的话, 一旦我们经历了这样的事情,
‫一个随机搜索CV定义了一些理想的混合参数, 因为这只是我在这里来回滚动, 因为这只是在10,000个例子上训练的｡
‫你可能要做的是使用随机搜索CV在一个子集上找到一些理想的超参数, 因为否则的话, 这将需要几个小时,
‫几个小时, 然后重新训练｡
‫这是一个完整数据集上的模型, 我们现在要做的就是用随机搜索电视中找到的最理想的超参数｡
‫我们把这个叫做理想模型, 我们把它放在这里.
‫现在对我们来说, 倒退我们｡
‫所以在我的情况下, 估计是40｡
‫现在, 这很有趣, 对吧？
‫因为在随机森林回归中的默认值是如果我们在这里切换制表符, 默认值是100｡
‫所以这实际上是随机搜索的结果｡
‫它实际上发现, 100估计是不需要的｡
‫所以40仍然提供了相当好的结果｡
‫发现叶子最小样本为1, 然后发现分割中值样本为14, 然后发现最大特征为8
‫5､ 结束作业｡
‫当然, 我们将设置为负1, 因为我们希望计算机使用它拥有的所有进程｡
‫对我来说, 我有.
‫最大样本数等于无, 因为我们要在所有数据上训练｡
‫因此, 我们将最大样本数设置为无｡
‫也就是说, 它将在尽可能多的样本上训练｡
‫现在我们要拟合理想模型, 因为我们刚刚实例化了上面的理想模型, 它不适合训练数据, X训练,
‫y训练｡
‫现在这可能需要几分钟｡
‫我们要做的是, 我运行这个单元, 我们要再次进行时间旅行,
‫一旦训练完成, 我们就能看到它花了多长时间, 因为我们有时间, 然后我们会评估我们的模型｡
‫真漂亮｡
‫这大概花了1分14秒｡
‫这就是全部数据｡
‫原因可能是主要原因是因为一个估计是40而不是100｡
‫所以这意味着随机森林要建立40个更小的模型而不是100个｡
‫所以几乎少了两倍半｡
‫我确实忘了一个参数, 我们可能应该在这里放进去｡
‫随机状态等于42｡
‫我现在不打算重新运行这个模型, 但为了让它在那里, 我会在这里做一点评论｡
‫随机状态｡
‫如果我们设置一个仲裁随机种子, 同样的, 随机状态｡
‫所以我们的结果是可重复的｡
‫这是可重复的吗？
‫是的, 它是美丽的｡
‫所以如果我一遍又一遍地运行这个单元, 随机状态设置为42, 我们会得到同样的模型｡
‫但在我的电脑上花了大约1分14秒｡
‫在您的计算机上可能需要稍长或稍短的时间, 这取决于您的处理能力｡
‫如果你进行的随机搜索次数比我们在这里做的要多, 你可能会发现与我在这里发现的不同的参数｡
‫如果你有, 我鼓励你分享他们, 这样其他人就可以尝试他们｡
‫我们将评估它, 看看它们如何发展, 看看谁的参数是真实的最好的｡
‫让我们通过Handy Show来了解一下｡
‫Scores函数, 我们将把刚刚训练好的模型传递给它｡
‫转移到他们的终结｡
‫真漂亮｡
‫因为这是在所有数据上训练的, 我们应该会看到比我们之前训练的模型有了显著的改进｡
‫那我们上去吧｡
‫我们走吧｡
‫RS模型｡
‫好吧, 我会的
‫我们可以做的是把它们彼此靠近, 这样我们就可以得到理想模型的分数｡
‫在所有数据上进行了训练, 让我们来看看这里｡
‫RS模型的评分仅在10, 000个示例上训练｡
‫完全相同的代码行｡
‫我们查了几个细胞｡
‫我只是在这里做, 这样我们就可以直接比较他们｡
‫好吧, 我会的
‫让我们来看看这里｡
‫阿里, 有效武器可能是我们最想关注的｡
‫正如你所看到的, 在我们的理想模型中, 在一分十四秒的训练时间里,
‫它已经经历了大约四十万行, 减少了有效的手臂｡
‫李安｡
‫李：是的, 这是一个满嘴的是什么？ 8.
‫所以这很好｡
‫如果我们看到这个, 我们已经做得很好, 在竞争中与我们的原始模式｡
‫让我们看看我们的新的和改进的一个, 这是我们的理想模式｡
‫我们看到的是有效的均方根对数误差点2, 4, 6｡
‫这能让我们在排行榜上排名第几？ 246.
‫好吧, 我会的
‫就在那里绕了一圈｡
‫所以30岁｡
‫所以我们几乎进入了Kaggle排行榜的前30名, 只是在一个模型中, 运行了一分钟｡
‫穿过这里, 这是一片随机森林｡
‫退步直出通灵学｡
‫真的很厉害｡
‫我们还没有真正做过大量的数据处理｡
‫我们已经把数据转化为数字,
‫我们已经填补了缺失的值, 但我们已经得到了一些令人难以置信的结果｡
‫所以我们可能要做的就是把我们的理想模型留在那里｡
‫我们可以用随机搜索CV搜索更长的时间,
‫找到一些更好的高参数, 可能会稍微改进我们的模型｡
‫也许能让我们进入前25名｡
‫那一定很酷｡
‫但我们现在要做的是看看如何向卡格尔屈服｡
‫那么这意味着什么呢？
‫所以如果我们来这里, 你怎么能上排行榜呢？
‫好吧, 如果我们去数据｡
‫才能登上排行榜｡
‫我们必须对测试CSV进行一些预测｡
‫所以现在我们的预测是无效的｡
‫CSV格式｡
‫但所有这些分数都在排行榜上｡
‫所以实际上我们只是在猜测我们最终会在哪里, 因为我们目前是在有效的CAC上预测, 我们是在验证集上评估我们的模型｡
‫但是如果我们回到概述和评估, 我们要做的是提交一个提交文件｡
‫因此, OC提交文件应采用以下销售ID销售价格格式
‫所以我们可能会这么做｡
‫现在, 我们可以导入测试数据集, 并以某种方式进行格式化, 以便我们可以在其上使用我们的机器学习模型, 并以Kaggle要求我们的格式创建一个示例提交｡
‫听起来是个不错的计划｡
‫现在我们有了一个理想的模型｡
‫我们将使用它来对测试数据集进行预测｡