‫Trong video cuối cùng, chúng tôi đã thấy cách chúng tôi có thể tìm thấy một số thông số lai lý tưởng nhất cho khu rừng ngẫu nhiên của chúng tôi
‫cho kẻ xâm lược.
‫Nhưng chúng tôi chỉ đặt số lượng hoặc trong trường hợp của tôi, bạn có thể đã làm điều này theo cách khác.
‫Bạn có thể đã có thêm một số thời gian.
‫Nhưng về bản chất thời gian ghi những video này, tôi chỉ đặt ETA thành hai.
‫Tuy nhiên, trong một thí nghiệm trước đây a. k. Bước sáu, tôi đặt ETA thành 100 và tìm thấy một số tham số lai lý tưởng hơn
‫trong những gì chúng tôi có ở đây.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Trong video này, chúng tôi sẽ cố gắng tạo mô hình với các thông số siêu tốt nhất.
‫Và chúng tôi sẽ đưa ra một lưu ý nhỏ ở đây.
‫Chúng tôi sẽ lưu ý rằng những thứ này đã được tìm thấy sau 100 lần lặp lại tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV Và bây giờ nếu bạn làm điều gì đó như thế này, chẳng hạn như 100 lần lặp lại CV tìm kiếm ngẫu nhiên, bạn vẫn có thể tìm
‫thấy các thông số chiều cao khác nhau, các thông số chiều cao có khả năng tốt hơn.
‫Việc tìm kiếm thông số cao giống như tìm kiếm thông số chiều cao tốt nhất cho mô hình như chúng ta đã nói
‫trước đây, nó không phải là một khoa học chính xác.
‫Nó liên quan đến rất nhiều thử và sai, rất nhiều thử nghiệm.
‫Vì vậy, đối với điều này, bạn sẽ phải tin tưởng tôi rằng tôi đã chạy 100 lần lặp này.
‫Mất vài giờ trên máy Mac của tôi, vì vậy tôi sẽ chỉ cho bạn biết chúng tôi đã tìm thấy loại thông số nào
‫lý tưởng nhất.
‫Và theo cách đó, khi chúng ta đã trải qua điều gì đó như thế này, CV tìm kiếm ngẫu nhiên xác
‫định một số tham số kết hợp lý tưởng bởi vì điều này chỉ tôi cuộn qua lại ở đây vì điều này chỉ được
‫đào tạo trên 10.000 ví dụ.
‫Những gì bạn có thể làm là sử dụng CV tìm kiếm ngẫu nhiên để tìm một số siêu tham số lý tưởng trên một không gian như thế
‫này trên một tập hợp con, bởi vì nếu không sẽ mất hàng giờ đồng hồ và sau đó đào tạo lại.
‫Một mô hình trên tập dữ liệu đầy đủ, đó là những gì chúng ta sắp làm bây giờ với các siêu thông số lý tưởng
‫nhất được tìm thấy trong TV tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, hãy gọi đây là một mô hình lý tưởng và chúng tôi sẽ thiết lập nó ở đây.
‫Ngay bây giờ đối với chúng tôi, hãy thụt lùi chúng tôi.
‫Vì vậy, trong trường hợp của tôi, ước tính là 40.
‫Bây giờ, điều này là thú vị, phải không?
‫Bởi vì mặc định trong hồi quy rừng ngẫu nhiên là nếu chúng ta chuyển sang tab ở đây, mặc định là 100.
‫Vì vậy, nó thực sự là từ tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Nó thực sự thấy rằng ước tính 100 là không cần thiết.
‫Vì vậy, 40 vẫn cung cấp kết quả khá tốt.
‫Lá mẫu tối thiểu được tìm thấy là một và sau đó phân chia mẫu trung bình được tìm thấy là 14 và sau đó các đối tượng địa lý tối đa được
‫tìm thấy là 8. 5 và kết thúc công việc.
‫Tất nhiên, chúng tôi sẽ đặt thành âm vì chúng tôi muốn máy tính của mình sử dụng tất cả các quy trình
‫mà nó có.
‫Vâng, trong trường hợp của tôi, tôi làm.
‫Các mẫu tối đa bằng không vì tại sao chúng tôi muốn đào tạo trên tất cả dữ liệu.
‫Vì vậy, chúng tôi đặt tối đa mẫu không có.
‫AKA nó sẽ đào tạo trên càng nhiều mẫu càng tốt.
‫Và bây giờ chúng ta sẽ phù hợp với mô hình lý tưởng bởi vì chúng tôi vừa trình bày ở trên mô hình lý tưởng
‫không phù hợp với dữ liệu đào tạo X train, y train.
‫Và bây giờ việc này có thể mất vài phút.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ làm, tôi sẽ chạy ô này và một lần nữa, chúng tôi sẽ du hành thời gian và khi quá trình đào tạo hoàn
‫tất, chúng tôi sẽ có thể xem nó mất bao lâu vì chúng tôi có thời gian và sau đó chúng tôi ' Sẽ đánh giá mô hình của
‫chúng tôi.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, điều đó mất khoảng một phút và 14 giây.
‫Bây giờ đó là trên toàn bộ dữ liệu.
‫Và lý do có lẽ là lý do chính là vì một ước tính là 40 chứ không phải 100.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là khu rừng ngẫu nhiên đang xây dựng 40 mô hình nhỏ hơn là 100.
‫Vì vậy, gần hai lần rưỡi ít hơn.
‫Và tôi đã quên một tham số mà có lẽ chúng ta nên đưa vào đây.
‫Trạng thái ngẫu nhiên bằng 42.
‫Tôi sẽ không chạy lại mô hình bây giờ, nhưng chỉ cần nó ở đó, tôi sẽ đưa ra một bình luận nhỏ ở đây.
‫Trạng thái ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, đây là vì vậy nếu chúng ta thiết lập một hạt giống ngẫu nhiên trọng tài, điều tương tự, trạng thái ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, kết quả của chúng tôi có thể tái tạo.
‫Điều đó có thể tái tạo được không?
‫Vâng, nó là một đẹp.
‫Vì vậy, nếu tôi chạy đi chạy lại ô này với trạng thái ngẫu nhiên được đặt thành 42, chúng tôi sẽ nhận được
‫cùng một mô hình phù hợp.
‫Nhưng điều đó mất khoảng một phút, 14 giây trên máy tính của tôi.
‫Có thể lâu hơn một chút, ngắn hơn một chút trên máy tính của bạn, tùy thuộc vào mức độ
‫xử lý của bạn.
‫Và nếu bạn đang chạy tìm kiếm ngẫu nhiên nhiều lần hơn những gì chúng tôi đã thực hiện ở đây, bạn có thể tìm thấy các
‫thông số khác với những gì tôi đã tìm thấy ở đây.
‫Và nếu bạn có, tôi khuyến khích bạn chia sẻ chúng để người khác có thể dùng thử.
‫Chúng tôi sẽ đánh giá nó để xem chúng hoạt động như thế nào, để xem thông số của ai mới là thông số thực sự tốt nhất.
‫Vì vậy, hãy kiểm tra nó với chương trình tiện dụng của chúng tôi.
‫Chức năng của điểm và chúng tôi sẽ chuyển nó vào mô hình mà chúng tôi vừa đào tạo.
‫Chuyển một kết thúc của họ.
‫Xinh đẹp.
‫Và bởi vì điều này được đào tạo trên tất cả dữ liệu, chúng tôi sẽ thấy một sự cải thiện đáng kể so với mô hình mà chúng tôi
‫đã đào tạo trước đó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi lên.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Mô hình RS.
‫Được chứ.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là mang chúng đến gần nhau hơn để chúng tôi có thể đạt được điểm số cho hình mẫu lý tưởng.
‫Được đào tạo về tất cả các dữ liệu và hãy bắt đầu ở đây.
‫Điểm trên mô hình RS chỉ được đào tạo trên 10.000 ví dụ.
‫Dòng mã giống hệt nhau.
‫Chúng tôi chạy lên một vài phòng giam.
‫Tôi chỉ làm điều đó ở đây để chúng ta có thể trực tiếp so sánh chúng.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng ta hãy nhìn vào đây.
‫Cánh tay hợp lệ, Ali, có lẽ là thứ chúng tôi muốn chú ý nhất.
‫Như bạn có thể thấy, với mô hình lý tưởng của chúng tôi, trong một phút, 14 giây thời gian đào
‫tạo, nó đã trải qua 400 hoặc hơn hàng nghìn hàng và giảm các cánh tay hợp lệ.
‫LEE Arms.
‫LEE Yep, đó là một cái miệng bởi nó là gì về con số 0. số 8.
‫Vì vậy, đó là khá - tốt.
‫Và nếu chúng tôi thấy điều này, chúng tôi đã làm tốt trong cuộc cạnh tranh với mô hình ban đầu của chúng tôi.
‫Hãy xem đâu là cái mới và cái cải tiến của chúng tôi, đâu là hình mẫu lý tưởng của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi đang xem xét điều này ở đây ở đây lỗi bản ghi bình phương căn bậc hai hợp lệ điểm hai, bốn, sáu.
‫Điều đó đưa chúng ta lên bảng thành tích ở đâu? 246.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, một vòng về đó.
‫Vì vậy, 30.
‫Vì vậy, chúng tôi gần như nằm trong top 30 trên bảng xếp hạng Kaggle, chỉ trong một mô hình mất một phút để chạy.
‫Và đi qua đây, đây là một khu rừng ngẫu nhiên.
‫Thoái lui ngay khỏi việc học ngoại cảm.
‫Thật là đẹp - ấn tượng.
‫Và chúng tôi chưa thực sự thực hiện nhiều thao tác dữ liệu đáng kinh ngạc.
‫Chúng tôi đã biến dữ liệu của mình thành số, chúng tôi đã
‫lấp đầy giá trị còn thiếu, nhưng chúng tôi đã nhận được một số kết quả đáng kinh ngạc.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể sẽ làm là để hình mẫu lý tưởng của chúng tôi ở đó.
‫Chúng tôi có thể tìm kiếm lâu hơn với CV tìm kiếm ngẫu
‫nhiên ở đây và tìm thấy một số thông số cao tốt hơn và có thể cải thiện một chút mô hình của chúng tôi hơn nữa.
‫Có thể đẩy chúng tôi vào ngay top 25.
‫Điều đó sẽ khá tuyệt.
‫Nhưng những gì chúng ta có thể làm bây giờ là xem chúng ta sẽ làm thế nào để phục tùng Kaggle.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là gì?
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đến đây, làm thế nào để bạn thậm chí có được trên bảng xếp hạng?
‫Chà, nếu chúng ta đến đây để Dữ liệu.
‫Để có được trên bảng xếp hạng.
‫Chúng tôi phải đưa ra một số dự đoán về CSV thử nghiệm.
‫Vì vậy, ngay bây giờ các dự đoán của chúng tôi không hợp lệ.
‫CSV.
‫Nhưng tất cả những điểm số này trên bảng xếp hạng.
‫Vì vậy, thực sự chúng tôi chỉ đang phỏng đoán xem chúng
‫tôi sẽ kết thúc ở đâu bởi vì chúng tôi đang dự đoán trên CAC hợp lệ vào lúc này, chúng tôi đang đánh giá mô hình của mình trên một tập hợp xác thực.
‫Nhưng nếu quay lại tổng quan và đánh giá thì việc chúng ta phải làm là gửi hồ sơ trình.
‫Vì vậy, tệp gửi OC nên được định dạng như sau giá bán ID bán hàng.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta có thể làm.
‫Bây giờ, chúng tôi có thể nhập
‫tập dữ liệu thử nghiệm và được định dạng theo cách để chúng tôi có thể sử dụng mô hình học máy của mình trên đó và tạo một ví dụ gửi theo định dạng mà Kaggle đang yêu cầu chúng tôi.
‫Vì vậy, đó có vẻ là một kế hoạch tốt.
‫Bây giờ chúng ta đã có một hình mẫu lý tưởng.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng điều đó để đưa ra dự đoán về tập dữ liệu thử nghiệm.