‫Son videoda, saldırgan için rastgele ormanımız için en ideal hibrit parametrelerden bazılarını nasıl bulabileceğimizi
‫gördük.
‫Ama biz sadece sayısını belirledik ya da benim durumumda siz bunu farklı şekilde yapmış olabilirsiniz.
‫Biraz daha zamanın olabilirdi.
‫Ancak bu videoları kaydetmek için zamanın özünde, yalnızca iki ETA belirledim.
‫Bununla birlikte, önceki bir deneyde a. k. a Altıncı adımda, ETA'yı 100'e ayarladım ve burada sahip olduğumuzda daha ideal
‫bazı hibrit parametreler buldum.
‫Biz de öyle yapacağız.
‫Bu videoda en iyi hiper parametrelerle modelleme yapmaya çalışacağız.
‫Ve buraya küçük bir not koyacağız.
‫Bunların rastgele aramanın 100 iterasyonundan sonra bulunduğunu not edeceğiz.
‫CV Ve şimdi böyle bir şey yaparsanız, örneğin 100 iterasyon rastgele arama CV'si, yine de farklı yükseklik parametreleri,
‫potansiyel olarak daha iyi yükseklik parametreleri bulabilirsiniz.
‫Yüksek parametre aramanın, model için en iyi yükseklik parametrelerini bulmak gibi olduğunu daha
‫önce konuşmuştuk, bu kesin bir bilim değildir.
‫Çok fazla deneme yanılma, çok fazla deney içerir.
‫Bu yüzden bunun için, bunu 100 kez tekrarladığım konusunda bana güvenmeniz gerekecek.
‫Mac'imde birkaç saatimi aldı, bu yüzden size en ideal parametre türünü bulduklarımızı göstereceğim.
‫Ve bu şekilde, bunun gibi bir şeyden geçtikten sonra, rastgele bir arama CV'si bazı ideal
‫hibrit parametreleri tanımlar çünkü bu sadece 10.000 örnek üzerinde eğitildiği için burada ileri
‫geri kaydırıyorum.
‫Muhtemelen yapacağınız şey, bir alt kümede bunun gibi bir uzayda bazı ideal hiper parametreleri bulmak için rastgele arama CV'sini
‫kullanmaktır, çünkü aksi takdirde saatler ve saatler ve saatler sürer ve sonra yeniden eğitilir.
‫Tüm veri seti üzerinde bir model, ki şimdi rastgele arama TV'sinde bulunan en ideal hiper parametrelerle
‫yapmak üzere olduğumuz şey budur.
‫O halde buna ideal model diyelim ve buraya kuralım.
‫Şu anda bizim için, bizi gerilet.
‫Yani benim durumumda tahmini olarak 40 yaşındaydım.
‫Şimdi, bu ilginç, değil mi?
‫Çünkü rastgele orman regresyonundaki varsayılan değer, buraya shift sekmesine gidersek, varsayılan değer 100'dür.
‫Yani aslında rastgele aramadan geliyor.
‫Aslında 100 tahminin gerekli olmadığı tespit edilmiştir.
‫Yani 40 hala oldukça iyi sonuçlar veriyor.
‫Min örneklem yaprağı bir olarak bulunmuş ve daha sonra medyan örneklem bölünmesi 14 ve daha sonra maksimum özellikler 8 olarak
‫bulunmuştur. 5 ve son işler.
‫Elbette negatif bir olarak ayarlayacağız çünkü bilgisayarımızın sahip olduğu tüm işlemleri kullanmasını
‫istiyoruz.
‫Benim durumumda öyle.
‫Maksimum örnekler hiçbirine eşit değildir çünkü neden tüm veriler üzerinde eğitim yapmak istiyoruz.
‫Bu yüzden maksimum örnekleri sıfır olarak ayarladık.
‫AKA mümkün olduğunca çok örnek üzerinde çalışacaktır.
‫Ve şimdi ideal modele uyacağız çünkü yukarıda ideal modelin eğitim verilerine uymadığını
‫örnekledik X train, y train.
‫Ve şimdi bu birkaç dakika sürebilir.
‫Yapacağımız şey, bu hücreyi çalıştıracağım ve yine zaman yolculuğu yapacağız ve eğitim tamamlandığında,
‫ne kadar sürdüğünü görebileceğiz çünkü zamanımız var ve sonra modelimizi değerlendireceğiz.
‫Çok güzel.
‫Bu da yaklaşık bir dakika 14 saniye sürdü.
‫Şimdi bu tüm veriler üzerinde.
‫Bunun nedeni de muhtemelen 100 yerine 40 gibi bir tahminde bulunulmasıdır.
‫Yani bu, rastgele ormanın 100 yerine 40 küçük model oluşturduğu anlamına geliyor.
‫Yani neredeyse iki buçuk kat daha az.
‫Ve muhtemelen buraya koymamız gereken bir parametreyi unuttum.
‫Rastgele durum 42'ye eşittir.
‫Şimdi modeli yeniden çalıştırmayacağım, ancak sadece orada olması için buraya küçük bir yorum koyacağım.
‫Rastgele durum.
‫Yani bu, bir hakem rastgele tohum ayarlarsak, aynı şey, rastgele durum.
‫Yani sonuçlarımız tekrarlanabilir.
‫Bu kadar tekrarlanabilir mi?
‫Evet, çok güzel.
‫Dolayısıyla, bu hücreyi rastgele durum 42'ye ayarlanmış olarak tekrar tekrar çalıştırırsam, aynı modelin
‫uydurulduğunu göreceğiz.
‫Ama bu bilgisayarımda yaklaşık bir dakika 14 saniye sürdü.
‫Ne kadar işlem gücüne sahip olduğunuza bağlı olarak bilgisayarınızda biraz daha uzun, biraz daha
‫kısa sürebilir.
‫Ve burada yaptığımızdan birkaç kat daha fazla sayıda rastgele arama yapıyorsanız, potansiyel olarak burada
‫bulduğumdan farklı parametreler bulabilirsiniz.
‫Eğer varsa, başkalarının da deneyebilmesi için paylaşmanızı tavsiye ederim.
‫Nasıl gittiklerini görmek, kimin parametrelerinin gerçekten en iyileri olduğunu görmek için değerlendireceğiz.
‫O halde kullanışlı programımıza bir göz atalım.
‫Scores işlevini kullanacağız ve az önce eğittiğimiz modelimizi ona aktaracağız.
‫Onlara bir son ver.
‫Çok güzel.
‫Ve bu tüm veriler üzerinde eğitildiği için, daha önce eğittiğimiz modele göre önemli bir gelişme
‫görmeliyiz.
‫O zaman yukarı çıkalım.
‫İşte başlıyoruz.
‫RS modeli.
‫Tamam.
‫Yapabileceğimiz şey bunları birbirine yaklaştırmaktır, böylece ideal model için puanlama yapabiliriz.
‫Tüm veriler üzerinde eğitildi ve buraya gidelim.
‫Sadece 10.000 örnek üzerinde eğitilmiş RS modelindeki puanlar.
‫Tam olarak aynı kod satırı.
‫Birkaç hücreyi yukarı çıkardık.
‫Bunu burada yapıyorum ki doğrudan karşılaştırabilelim.
‫Tamam.
‫Şimdi şuraya bakalım.
‫Geçerli silahlar, Ali, muhtemelen en çok dikkat etmemiz gereken silahlardır.
‫Gördüğünüz gibi, ideal modelimizle, bir dakika 14 saniyelik eğitim süresinde,
‫400 bin kadar satırı inceledi ve geçerli kolları azalttı.
‫LEE Arms.
‫LEE Evet, bu 0 ile ilgili bir ağız dolusu. 8.
‫Yani bu oldukça iyi.
‫Ve bunu gördüğümüzde, orijinal modelimizle rekabette zaten iyi gidiyorduk.
‫İdeal modelimiz olan yeni ve geliştirilmiş modelimizin nerede olduğunu görelim.
‫Yani burada iki, dört, altı numaralı geçerli kök ortalama kare log hata noktasına bakıyoruz.
‫Bu bizi liderlik tablosunda nereye getirir? 246.
‫Tamam.
‫Yani yuvarlak bir bakış açısı.
‫Yani 30.
‫Yani çalıştırması bir dakika süren bir modelle Kaggle liderlik tablosunda neredeyse ilk 30'a girdik.
‫Ve buradan geçerken, bu bir rastgele orman.
‫Psişik öğrenmenin dışına çıkıyor.
‫Bu oldukça etkileyici.
‫Ve gerçekten inanılmaz miktarda veri manipülasyonu yapmadık.
‫Verilerimizi sayılara dönüştürdük, eksik değerleri
‫tamamladık ve şimdiden inanılmaz sonuçlar elde etmeye başladık.
‫Bu yüzden muhtemelen yapacağımız şey ideal modelimizi orada bırakmak olacaktır.
‫Burada rastgele arama CV'si ile daha uzun süre arama yapabilir
‫ve bazı daha iyi yüksek parametreler bulabilir ve muhtemelen modelimizi biraz daha geliştirebiliriz.
‫Belki bizi ilk 25'e sokar.
‫Bu çok güzel olurdu.
‫Ancak şimdi yapabileceğimiz şey, Kaggle'a nasıl bir başvuru yapacağımızı görmek.
‫Peki bu ne anlama geliyor?
‫Peki buraya gelirsek, liderlik tablosuna nasıl gireceksin?
‫Data'ya gidersek.
‫Liderlik tablosuna girmek için.
‫Test CSV'si üzerinde bazı tahminler yapmamız gerekiyor.
‫Yani şu anda tahminlerimiz geçersiz.
‫CSV.
‫Ama tüm bu skorlar liderlik tablosunda.
‫Bu nedenle, şu anda geçerli CAC üzerinde
‫tahmin yaptığımız için, modelimizi bir doğrulama seti üzerinde değerlendiriyoruz.
‫Ancak inceleme ve değerlendirmeye geri dönecek olursak, yapmamız gereken şey bir başvuru dosyası sunmaktır.
‫Bu nedenle OC gönderim dosyası aşağıdaki gibi biçimlendirilmelidir satış kimliği satış fiyatı.
‫Yani muhtemelen yapabileceğimiz şey bu.
‫Şimdi test veri setini içe aktarabilir
‫ve üzerinde makine öğrenimi modelimizi kullanabileceğimiz ve Kaggle'ın bizden istediği formatta örnek bir gönderim oluşturabileceğimiz şekilde biçimlendirebiliriz.
‫Bu iyi bir plana benziyor.
‫Şimdi ideal bir modelimiz var.
‫Bunu test veri seti üzerinde tahminler yapmak için kullanacağız.