‫或Rado Rado Rak造型第三部分调音｡
‫一旦您对模型在训练数据集上的初始性能感到满意, 下一步就是尝试并改进它｡
‫就像我们在上一课中讲的, 如何根据不同的驾驶风格调整汽车｡
‫可以针对不同类型的数据（特别是您的数据）优化模型｡
‫通常, 该培训将在验证数据拆分时进行｡
‫但是, 如果由于您的训练､ 验证和测试数据拆分方式而无法访问验证集,
‫则训练数据也可能会发生这种情况｡
‫许多模型都有不同类型的参数可供调整｡
‫你可以把这些想象成烤箱上的多尔｡
‫比如, 当你在学做你最喜欢的鸡肉菜的时候, 哦, 那道美味的, 甜甜的蜂蜜芥末菜｡
‫做这些演讲我都饿了｡
‫你注意到在180度下煮一个小时意味着它出来的时候有点生｡
‫不理想, 对吧？
‫我们想让鸡肉又香又脆, 但在200度的温度下, 这才是我们的荣耀所在｡
‫一小时200度｡
‫这只鸡刚出炉｡
‫所以, 就像这里的一个小表盘｡
‫这就是如何调整烤箱｡
‫你可以把它从180度改变成b 200度｡
‫如果你让它保持180度, 鸡肉就不好吃了｡
‫如果你把它加热到200度, 鸡肉确实会变好｡
‫取决于您使用的模型类型, 将取决于您可以调整的超级参数类型｡
‫例如, 一个随机森林将允许您调整树的数量｡
‫在这张图中, 我们有三棵树｡
‫而这一个我们有五棵树｡
‫别担心我会的
‫我们来看看随机森林｡
‫这是一种机器学习算法, 我们会在以后的课程中看到｡
‫而神经网络可以让你调整层数｡
‫我们将在以后的课程中再次讨论神经网络｡
‫只是举一个不同超参数的例子, 比如烤箱的温度｡
‫您可以调整不同种类的算法｡
‫你要记住的主要事情是机器学习模型有超参数｡
‫你可以调整｡
‫但是, 根据您要使用的模型, 超级参数将有所不同｡
‫优化混合参数的目的是提高模型的性能,
‫您应该对训练集和/或验证集进行模型优化, 这意味着您使用初始的一组超级参数来训练模型｡
‫这些可能是默认设置, 比如说,
‫你把鸡肉原料放在烤箱里, 你按下鸡肉, 在烤箱里烤鸡肉, 烤箱的默认设置会持续一个小时｡
‫然后你发现事情并不是你想要的那样｡
‫你可能会调整一些, 因为你去｡
‫这正是你要用机器学习模型做的事情｡
‫你可能会尝试一个机器学习模型, 它有一组初始的超参数, 这是默认的, 结果它做得很好,
‫但并不完全是你想要的｡
‫所以你可以试着通过调整一些超级参数来改善它｡
‫接下来, 我们将进行模型比较｡
‫这是在你的实验过程中发生的｡
‫因此, 您已经在同一数据集上训练了多个不同的模型｡
‫我们来看看你会如何比较它们｡
‫这是在测试数据上完成的｡
‫那就开始吧｡