‫In Ordnung, in Ordnung, in Ordnung, Modeling, Teil drei Tuning.
‫Sobald Sie mit der anfänglichen Leistung Ihres Modells in Ihrem Trainingsdatensatz zufrieden sind, besteht der nächste Schritt darin, zu versuchen,
‫es zu verbessern.
‫Wie wir in der letzten Lektion gesagt haben, wie ein Auto auf verschiedene Fahrstile abgestimmt werden kann,
‫kann ein Modell auf verschiedene Datentypen abgestimmt werden, insbesondere auf Ihre Daten.
‫Normalerweise findet dieses Training auf einem Validierungsdatensplit statt.
‫Wenn Sie jedoch aufgrund Ihrer Trainings-, Validierungs- und Testdaten keinen Zugriff auf einen Validierungssatz
‫haben, kann dies auch bei den Trainingsdaten vieler Modelle passieren, die unterschiedliche Hyperparameter haben, die angepasst
‫werden können.
‫Sie können sich diese wie die Wählscheiben eines Ofens vorstellen, wenn
‫Sie beispielsweise lernen, Ihr Lieblingshühnchengericht zuzubereiten, dieses köstliche, süße Honig-Senf-Gericht.
‫Ich werde hungrig, wenn ich diese Vorlesungen mache.
‫Sie bemerken, dass das Kochen bei 180 Grad für eine Stunde bedeutet, dass es etwas roh herauskommt, nicht ideal.
‫Ich möchte, dass dieses Hühnchen schön knusprig ist, aber bei zweihundert Grad bekommen wir dann den Ruhm.
‫Das sind zweihundert Grad für eine Stunde mit Hühnchen kam genau richtig heraus.
‫Also wie ein kleines Zifferblatt hier.
‫So können Sie Ihren Backofen tunen.
‫Sie können ihn von einhundertneunzig Grad auf zweihundert Grad ändern, wenn Sie ihn auf einhundertachtzig Grad
‫belassen.
‫Hühnchen wird nicht gut, wenn Sie es auf 100 Grad bringen.
‫Hühnchen wird gut.
‫Je nachdem, welche Art von Modell Sie verwenden, hängt davon ab, welche Art von Hyperparametern Sie auswählen können.
‫Mit einem Random Forest können Sie beispielsweise die Anzahl der Bäume in diesem anpassen.
‫Wir haben drei Bäume und das hier haben wir fünf Bäume.
‫Keine Sorge, wir schauen uns den Random Forest an.
‫Dies ist eine Art maschineller Lernalgorithmus.
‫Wir werden dies in der nächsten Lektion überprüfen.
‫Und ein neuronales Netz ermöglicht es Ihnen, die Anzahl der Schichten wieder anzupassen.
‫Nun, wir werden uns in der nächsten Lektion ein neuronales Netzwerk ansehen.
‫Ich gebe nur ein Beispiel für verschiedene Hyperparameter, wie die Temperatur in einem Ofen.
‫Sie können nur auf verschiedene Arten von Algorithmen zugreifen.
‫Sie sollten sich vor allem daran erinnern, dass Modelle für maschinelles Lernen Hyperparameter haben, die Sie anpassen können.
‫Je nachdem, welches Modell Sie verwenden möchten, sind die Hyperparameter jedoch unterschiedlich.
‫Das Ziel der Optimierung von Highbaugh-Parametern besteht darin, die Leistung Ihres Modells zu verbessern, und Sie
‫sollten die Modelloptimierung für Ihre Trainings- und/oder Validierungssätze durchführen, d. h. Sie trainieren ein Modell mit einem anfänglichen Satz von
‫Hyperparametern.
‫Dies können die Standardeinstellungen sein, wie zum Beispiel, Sie geben Ihre Hühnchenzutaten in
‫den Ofen, Sie drücken Hühnchenbraten auf den Ofen und es geht eine Stunde lang auf die Standardeinstellungen des Ofens.
‫Und dann stellen Sie fest, dass es nicht so wird, wie Sie es haben möchten.
‫Sie können währenddessen einige Anpassungen vornehmen.
‫Genau das tun Sie mit einem Modell für maschinelles Lernen.
‫Sie können ein Modell für maschinelles Lernen mit einem anfänglichen Satz von Hyperparametern, dem Standard, ausprobieren.
‫Und es stellt sich heraus, dass es in Ordnung ist, aber nicht genau so, wie Sie es möchten.
‫Sie können also versuchen, es zu verbessern, indem Sie einige der Hyperparameter anpassen.
‫Als nächstes haben wir einen Modellvergleich.
‫Dies geschieht nun während Ihres Experimentierens, sodass Sie mehrere verschiedene Modelle mit demselben Datensatz
‫trainiert haben.
‫Wir werden uns ansehen, wie Sie diese vergleichen können.
‫Und dies geschieht anhand der Testdaten.
‫Also machen wir's.