‫ในวิดีโอที่แล้ว เราเห็นวิธีที่เราอาจพบพารามิเตอร์ไฮบริดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับฟอเรสต์สุ่มของเราสำหรับผู้รุกราน
‫แต่เรากำหนดจำนวนเท่านั้น หรือ ในกรณีของฉัน คุณอาจทำแตกต่างไปจากนี้
‫คุณอาจมีเวลามากกว่านี้
‫แต่ในสาระสำคัญของเวลาในการบันทึกวิดีโอเหล่านี้ ฉันตั้งค่าเวลาถึงโดยประมาณเป็นสองเท่านั้น
‫อย่างไรก็ตาม ในการทดลองครั้งก่อน ก. เค ขั้นตอนที่หก ฉันตั้งค่า ETA เป็น 100 และพบพารามิเตอร์ไฮบริดที่เหมาะสมกว่าในสิ่งที่เรามีที่นี่
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะทำ
‫เราจะพูดถึงในวิดีโอนี้ โดยพยายามสร้างโมเดลด้วยไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
‫และเราจะเขียนบันทึกย่อไว้ที่นี่
‫เราจะสังเกตว่าสิ่งเหล่านี้ถูกค้นพบหลังจากการค้นหาแบบสุ่มซ้ำ 100 ครั้ง
‫CV และตอนนี้ ถ้าคุณต้องทำสิ่งนี้ เช่น CV การค้นหาแบบสุ่มซ้ำ 100 ครั้ง คุณยังอาจพบพารามิเตอร์ความสูงที่แตกต่างกัน
‫พารามิเตอร์ความสูงอาจดีกว่า
‫การค้นหาพารามิเตอร์ที่สูงนั้นก็เหมือนกับการค้นหาพารามิเตอร์ความสูงที่ดีที่สุดสำหรับโมเดลอย่างที่เราเคยพูดถึงมาก่อน
‫มันไม่ใช่ศาสตร์ที่แน่นอน
‫มันเกี่ยวข้องกับการลองผิดลองถูกมากมาย การทดลองมากมาย
‫สำหรับสิ่งนี้ คุณจะต้องเชื่อฉันว่าฉันได้ทำซ้ำ 100 ครั้งแล้ว
‫Mac ของฉันใช้เวลาสองสามชั่วโมง ดังนั้นฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าพารามิเตอร์ใดที่เราพบในประเภทที่เหมาะสมที่สุด
‫และด้วยวิธีนั้น เมื่อเราผ่านสิ่งนี้ไปแล้ว CV การค้นหาแบบสุ่มจะกำหนดพารามิเตอร์ไฮบริดในอุดมคติบางอย่าง
‫เพราะนี่เป็นเพียงฉันที่เลื่อนไปมาที่นี่ เพราะนี่ได้รับการฝึกอบรมจากตัวอย่าง 10,000 ตัวอย่างเท่านั้น
‫สิ่งที่คุณน่าจะทำคือใช้ CV การค้นหาแบบสุ่มเพื่อค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ในอุดมคติในพื้นที่เช่นนี้ในเซตย่อย
‫เพราะไม่เช่นนั้น อาจต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงหลายชั่วโมงแล้วจึงฝึกใหม่
‫แบบจำลองในชุดข้อมูลแบบเต็ม ซึ่งเป็นสิ่งที่เรากำลังจะทำในตอนนี้ด้วยไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดที่พบในทีวีการค้นหาแบบสุ่ม
‫เรียกสิ่งนี้ว่า โมเดลในอุดมคติ และเราจะตั้งมันไว้ที่นี่
‫สำหรับเราตอนนี้ถอยหลังเรา
‫ในกรณีของฉัน ค่าประมาณเท่ากับ 40
‫ตอนนี้น่าสนใจใช่ไหม
‫เนื่องจากค่าเริ่มต้นในการถดถอยของฟอเรสต์แบบสุ่มคือถ้าเราไปที่นี่แท็บ shift ค่าเริ่มต้นคือ 100
‫อันที่จริงแล้วมาจากการค้นหาแบบสุ่ม
‫พบว่าจริง ๆ แล้วไม่จำเป็นต้องประมาณ 100
‫ดังนั้น 40 ยังคงให้ผลลัพธ์ที่ค่อนข้างดี
‫พบว่าแผ่นตัวอย่างขั้นต่ำเป็นหนึ่งเดียว จากนั้นพบว่าตัวอย่างแบ่งค่ามัธยฐานเป็น 14 และพบว่าคุณสมบัติสูงสุดคือ
‫8 5 และจบงาน
‫แน่นอน เราจะตั้งค่าเป็นค่าลบเพราะเราต้องการให้คอมพิวเตอร์ของเราใช้กระบวนการทั้งหมดที่มีอยู่
‫ในกรณีของฉันฉันทำ
‫ตัวอย่างสูงสุดมีค่าเท่ากับไม่มี เพราะเหตุใดเราจึงต้องการฝึกกับข้อมูลทั้งหมด
‫ดังนั้นเราจึงตั้งค่าตัวอย่างสูงสุดเป็น none
‫AKA จะฝึกตัวอย่างให้ได้มากที่สุด
‫และตอนนี้เรากำลังจะปรับโมเดลในอุดมคติให้พอดี เพราะเราเพิ่งสร้างตัวอย่างเหนือโมเดลในอุดมคติที่ไม่เข้ากับข้อมูลการฝึก
‫X train, y train
‫และตอนนี้อาจใช้เวลาสองสามนาที
‫สิ่งที่เราจะทำคือ ผมจะดูแลเซลล์นี้ และเราจะเดินทางข้ามเวลาอีกครั้ง และเมื่อการฝึกเสร็จสิ้น
‫เราจะสามารถเห็นได้ว่าต้องใช้เวลานานแค่ไหน เพราะเรามีเวลาและจากนั้นเรา' จะประเมินแบบจำลองของเรา
‫สวยงาม.
‫ใช้เวลาประมาณ 1 นาที 14 วินาที
‫ตอนนี้อยู่ในข้อมูลทั้งหมด
‫และเหตุผลน่าจะเป็นเหตุผลหลักเพราะค่าประมาณที่เท่ากับ 40 แทนที่จะเป็น 100
‫นั่นหมายความว่า ป่าสุ่มกำลังสร้างแบบจำลองขนาดเล็กกว่า 40 ตัว แทนที่จะเป็น 100 ตัว
‫น้อยกว่านั้นเกือบสองเท่าครึ่ง
‫และฉันก็ลืมพารามิเตอร์ตัวหนึ่งที่เราน่าจะใส่ไว้ตรงนี้
‫สถานะสุ่มเท่ากับ 42
‫ฉันจะไม่เรียกใช้โมเดลซ้ำในตอนนี้ แต่เพื่อให้มีอยู่แล้ว ฉันจะใส่ความคิดเห็นเล็กน้อยที่นี่
‫สถานะสุ่ม
‫นี่จึงเป็นอย่างนี้ถ้าเราจะตั้งเมล็ดสุ่มผู้ตัดสิน สิ่งเดียวกัน สถานะสุ่ม
‫ผลลัพธ์ของเราจึงสามารถทำซ้ำได้
‫ทำซ้ำได้อย่างนั้นเหรอ?
‫ใช่มันเป็นที่สวยงาม
‫ดังนั้นถ้าฉันจะเรียกใช้เซลล์นี้ซ้ำแล้วซ้ำอีกโดยตั้งค่าสถานะสุ่มเป็น 42 เราก็จะได้โมเดลเดียวกันพอดี
‫แต่นั่นใช้เวลาประมาณ 1 นาที 14 วินาทีบนคอมพิวเตอร์ของฉัน
‫อาจใช้เวลานานขึ้นเล็กน้อย สั้นลงเล็กน้อยบนคอมพิวเตอร์ของคุณ ขึ้นอยู่กับว่าคุณมีกำลังในการประมวลผลมากน้อยเพียงใด
‫และถ้าคุณใช้การค้นหาแบบสุ่มหลายครั้งมากกว่าที่เราได้ทำไปแล้ว คุณอาจพบพารามิเตอร์ต่างๆ
‫กับสิ่งที่ฉันพบที่นี่
‫และถ้าคุณมี ฉันแนะนำให้คุณแบ่งปันเพื่อให้คนอื่นๆ ได้ทดลองใช้และ
‫เราจะประเมินเพื่อดูว่าพวกเขาไปอย่างไร เพื่อดูว่าพารามิเตอร์ใดเป็นพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดอย่างแท้จริง
‫ลองมาดูด้วยการแสดงที่มีประโยชน์ของเรา
‫ฟังก์ชั่นคะแนนและเราจะส่งต่อแบบจำลองของเราที่เราเพิ่งฝึก
‫เปลี่ยนจุดจบของพวกเขา
‫สวยงาม.
‫และเนื่องจากสิ่งนี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลทั้งหมด เราจึงควรเห็นการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญเหนือแบบจำลองที่เราฝึกฝนมาก่อน
‫งั้นขึ้นไปกันเลย
‫ไปเลย.
‫รุ่นอาร์เอส
‫ตกลง.
‫สิ่งที่เราควรทำคือนำสิ่งเหล่านี้เข้ามาใกล้กันมากขึ้นเพื่อให้เราสามารถให้คะแนนสำหรับโมเดลในอุดมคติได้
‫ฝึกฝนข้อมูลทั้งหมดแล้วไปที่นี่
‫คะแนนในโมเดล RS ได้รับการฝึกฝนจากตัวอย่าง 10,000 ตัวอย่างเท่านั้น
‫โค้ดบรรทัดเดียวกันเป๊ะๆ
‫เราวิ่งไปสองสามเซลล์
‫ฉันแค่ทำมันที่นี่เพื่อให้เราสามารถเปรียบเทียบได้โดยตรง
‫ไม่เป็นไร.
‫ลองดูที่นี่
‫อาวุธที่ถูกต้อง อาลี น่าจะเป็นอาวุธที่เราอยากให้ความสำคัญมากที่สุด
‫อย่างที่คุณเห็น ด้วยโมเดลในอุดมคติของเรา ในหนึ่งนาที 14 วินาทีของการฝึก
‫มันผ่านไป 400 แถวหรือมากกว่านั้น และลดแขนที่ใช้ได้
‫ลี อาร์มส์.
‫LEE ใช่ พูดได้เต็มปากว่า 0 ประมาณเท่าไหร่ 8.
‫นั่นก็สวย -- ดี
‫และถ้าเราเห็นสิ่งนี้ เราก็ทำได้ดีในการแข่งขันกับรุ่นดั้งเดิมของเรา
‫มาดูกันว่าอันไหนที่ปรับปรุงใหม่ของเรา ซึ่งเป็นโมเดลในอุดมคติของเรา
‫เรากำลังดูสิ่งนี้ที่นี่ ค่าเฉลี่ยรูทที่ถูกต้อง ข้อผิดพลาดของบันทึกกำลังสอง จุดสอง สี่ หก
‫ที่ทำให้เราอยู่บนลีดเดอร์บอร์ด? 246.
‫ไม่เป็นไร.
‫วนเวียนอยู่ตรงนั้น
‫ดังนั้น 30.
‫ดังนั้นเราจึงเกือบอยู่ใน 30 อันดับแรกบนกระดานผู้นำ Kaggle เพียงในรูปแบบที่ใช้เวลาสักครู่ในการทำงาน
‫และเมื่อผ่านไปที่นี่ นี่คือป่าสุ่ม
‫ถดถอยตรงจากการเรียนรู้กายสิทธิ์
‫สวยมาก -- น่าประทับใจ
‫และเรายังไม่ได้จัดการข้อมูลจำนวนมากอย่างไม่น่าเชื่อ
‫เราได้เปลี่ยนข้อมูลของเราเป็นตัวเลข เราเติมค่าที่ขาดหายไปแล้ว
‫แต่เราได้รับผลลัพธ์ที่เหลือเชื่ออยู่แล้ว
‫สิ่งที่เราน่าจะทำคือปล่อยให้โมเดลในอุดมคติของเราอยู่ที่นั่น
‫เราสามารถค้นหาได้นานขึ้นด้วย CV การค้นหาแบบสุ่มบนนี้
‫และค้นหาพารามิเตอร์ระดับสูงที่ดีกว่า และอาจปรับปรุงโมเดลของเราให้ดียิ่งขึ้นไปอีกเล็กน้อย
‫อาจจะดันเราเข้า 25 อันดับแรก
‫มันคงเจ๋งมาก
‫แต่สิ่งที่เราสามารถทำได้ในตอนนี้คือดูว่าเราจะยอมจำนนต่อ Kaggle ได้อย่างไร
‫แล้วนี่หมายความว่าอย่างไร?
‫แล้วถ้าเรามาที่นี่ คุณจะอยู่บนลีดเดอร์บอร์ดได้อย่างไร?
‫ถ้าเราไปที่ Data
‫เพื่อเข้าสู่ลีดเดอร์บอร์ด
‫เราต้องทำการคาดการณ์บางอย่างเกี่ยวกับการทดสอบ CSV
‫ดังนั้นตอนนี้การคาดการณ์ของเราจึงไม่ถูกต้อง
‫ซีเอสวี
‫แต่คะแนนเหล่านี้ทั้งหมดบนกระดานผู้นำ
‫จริงๆ แล้ว เราแค่คาดเดาว่าเราจะจบลงที่ใด
‫เพราะเรากำลังคาดการณ์ CAC ที่ถูกต้องในขณะนี้ เรากำลังประเมินแบบจำลองของเราในชุดการตรวจสอบ
‫แต่ถ้าเรากลับมาที่ภาพรวมและการประเมิน สิ่งที่เราต้องทำคือส่งไฟล์ยื่น
‫ดังนั้นไฟล์ส่ง OC ควรมีรูปแบบดังนี้ ราคาขายรหัสขาย
‫นั่นคือสิ่งที่เราอาจจะทำ
‫ตอนนี้ เราอาจนำเข้าชุดข้อมูลทดสอบและจัดรูปแบบในลักษณะเพื่อให้เราสามารถใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกับมัน
‫และสร้างตัวอย่างการส่งในรูปแบบที่ Kaggle ร้องขอจากเรา
‫ฟังดูเหมือนเป็นแผนที่ดี
‫ตอนนี้เรามีโมเดลในอุดมคติแล้ว
‫เราจะใช้สิ่งนั้นเพื่อคาดการณ์ชุดข้อมูลทดสอบ