‫رائع.
‫لقد رأينا كيفية التعرف بسرعة على كيفية أداء نموذج التعلم الآلي الخاص بنا
‫وتقييمه باستخدام طريقة النقاط ، وهذا سيعيد مقياس التقييم الافتراضي
‫اعتمادًا على المشكلة التي نعمل عليها في الانحدار ، ويعود إلى معامل التحديد وفي التصنيف يعيد
‫متوسط الدقة.
‫ومع ذلك ، عندما تتعمق في مشكلة ما ، فمن المحتمل أنك تريد البدء في استخدام بعض المقاييس
‫الأكثر قوة لتقييم أداء نموذجك.
‫وبطبيعة الحال ، فإن الخطوة التالية من استخدام الدرجة هي استخدام معلمة تسجيل مخصصة.
‫إذا رأينا هنا ، فقد نظرنا في هذا التقدير الواحد ، طريقة الدرجات ، والآن سنلقي
‫نظرة على استخدام أدوات تقييم نموذج معلمة التسجيل ، باستخدام التحقق المتقاطع.
‫كل ما علينا أن نرى ما هذا.
‫لذلك دعونا نتعمق فيه.
‫مرحبًا ، ما سنفعله هو حل هذا الأمر.
‫الآن ، عليك أن تتحمل معي في مقاطع الفيديو القليلة التالية لأننا سنغطي قليلاً هنا.
‫والسبب هو أن تقييم نموذج التعلم الآلي يعد خطوة مهمة.
‫إنه شيء واحد أن نسميه دالة مناسبة في بعض البيانات ، لكن الشيء التالي الأكثر أهمية هو الذهاب ، مرحبًا
‫، هل هذا النموذج يعمل بالفعل؟
‫هل هو تعلم شيء ما؟
‫هل يمكننا استخدام ذلك للتنبؤ في المستقبل؟
‫ولهذا السبب أتأكد من أننا نغطي الكثير من الأرض هنا.
‫اذا هيا بنا نبدأ.
‫ما سنفعله هو الانتقال من المقياس ، وتعلم اختيار النموذج ، والاستيراد المتقاطع ، ودرجة الحروف المتحركة.
‫وكالعادة ، سنقوم بتشغيل الكود أولاً قبل الغوص في ما يحدث بالفعل.
‫وما نحتاجه هو بعض كود التصنيف.
‫إذن ما سنفعله ، يمكننا نسخ هذا.
‫يمكنك نسخ هذا ، بالمناسبة ، لأننا كتبناه عدة مرات الآن.
‫الشيء الوحيد المختلف هنا عما فعلناه هو أننا استوردنا نقاط الحروف المتحركة المتقاطعة من الأعاصير ، واختيار
‫النموذج.
‫الآن الشيء التالي الذي سنفعله لأننا أطلقنا عليه الملاءمة هناك ، لقد وضعنا فاصلة منقوطة
‫صغيرة حتى لا نحصل على ناتج كبير.
‫أتعلم؟
‫يستمر هذا التحذير في الظهور ، لذلك قد نستمر في تغيير ذلك.
‫التقدير يساوي 100 رائع.
‫وبالتالي ، فإن نقاط العلة المتقاطعة ، تحتوي على درجة الكلمة ، لكننا رأيناها.
‫ماذا يفعل هذا حرف العلة؟
‫حسنًا ، دعنا نلقي نظرة.
‫لذا اذهب وانظر درجاتنا.
‫سنقوم بإجراء بيانات الاختبار أولاً حتى نتمكن من المقارنة ثم سنفعل الشيء نفسه.
‫ولكن هذه المرة باستخدام نقاط العلة المتقاطعة ، ونقاط حرف العلة المتقاطعة ونقاط حرف العلة المتقاطعة يأخذ المصنف لدينا.
‫يأخذ بيانات x ويأخذ بيانات Y وليس الاختبار.
‫وليس القطار.
‫سنرى ما يحدث في ثانية.
‫هاه؟
‫ماذا يحصل هنا؟
‫ومرة أخرى ، نتلقى تحذيرًا آخر.
‫هذا فقط للقول إن القيمة الافتراضية ل CVE ستتغير من 3 إلى 5.
‫لذلك إذا ألقينا نظرة على علامة تبويب التحول هذه.
‫دعنا نقرأ docstring.
‫تقييم النتيجة عن طريق التحقق من الصحة.
‫ما هو حتى التحقق من الصحة؟
‫ولذا فإن السيرة الذاتية ستعطينا تحذيرًا.
‫هذا هو المكان الذي يأتي منه هذا التحذير.
‫إذا قمنا بتغيير هذا من السيرة الذاتية يساوي ، الافتراضي هو ثلاثة.
‫إذا غيرناه إلى خمسة ، فسيختفي هذا التحذير.
‫والآن سنستعيد مصفوفة من خمس درجات مختلفة.
‫همم.
‫لذلك ربما يكون هذا هو الاختلاف الأول الذي ستلاحظه.
‫تُرجع نقاط العلة المتقاطعة مصفوفة ، بينما تُرجع النتيجة رقمًا واحدًا فقط.
‫تمام.
‫فكيف يمكننا معرفة ذلك؟
‫نحتاج إلى معرفة المقصود بالتحقق المتبادل لأن هذا ، بعد كل شيء ، هو ما تفعله نقاط العلة المتقاطعة.
‫عد إلى docstring.
‫قم بتقييم النتيجة عن طريق التحقق المتقاطع على Lucky.
‫هذا شيء أعددته سابقًا لإثباته.
‫وكالعادة ، أفهم الأشياء بشكل أفضل.
‫بصريًا ، يمكنك أن تفعل الشيء نفسه لتوضيح ما يفعله التحقق المتبادل.
‫إذن ما فعلناه من قبل في تدريبنا العادي وتقسيم الاختبار.
‫لذلك قمنا بتقسيم بياناتنا إلى تدريب.
‫لذلك يمكن أن تكون هذه إقامة.
‫بدأنا بـ 100 سجل مريض.
‫قمنا بتقسيمها إلى قسم تدريب.
‫في حالتنا ، استخدمنا 80٪ وسيحتوي هذا على X train وقمنا بتدريب 80 عينة واستخدمت الرقم
‫100 هنا.
‫لدينا بالفعل أكثر من ذلك.
‫لكن هذا فقط لأن الأرقام تعمل بشكل أفضل بصريًا هنا.
‫وفي مجموعة بيانات الاختبار الخاصة بنا ، لدينا 20٪ من البيانات التي قد تحتوي على اختبار X ونختبره.
‫الآن الاختلاف هنا مع التحقق المتقاطع وفي حالتنا ، توضح هذه الصورة هنا التحقق من
‫صحة خمسة أضعاف.
‫ما سترى على الأرجح التحقق المتقاطع المشار إليه هو K أضعاف حيث K هو رقم تعسفي.
‫والسبب في استخدامنا للخمسة هو أننا إذا عدنا إلى هنا ، فإن السيرة الذاتية تساوي خمسة.
‫هذا يعني عبر التحقق من الصحة.
‫وهذا ما أتحدث عنه ، تقسيم بياناتنا إلى تدريب واختبار باستخدام 20٪ لحجم الاختبار.
‫وهذا يعني بطبيعة الحال أن الـ 80٪ الأخرى تذهب إلى بيانات التدريب ، ومن هنا يأتي هذا الانقسام
‫الصغير.
‫الآن ، ما يفعله التحقق المتقاطع هو إجراء خمسة تقسيمات مختلفة ، لذلك سيستخدم أول 20٪.
‫انظر كيف هنا هذا نوع من استخدام آخر ذيل 20٪ هنا.
‫لذلك ستنشئ هنا مجموعة بيانات اختبار ومجموعة بيانات تدريب هنا.
‫ثم سينتقل إلى هنا ويستخدم هذا كمجموعة بيانات اختبار.
‫ثم مرارا وتكرارا.
‫وما يحدث هو أن التحقق المتقاطع يدرب خمسة إصدارات مختلفة من النموذج ، ثم يقيّم أن تلك
‫النماذج مدربة على كل بيانات تدريب على خمسة إصدارات مختلفة من بيانات الاختبار.
‫إذن ما هو الغرض من هذا؟
‫حسنًا ، كما يمكنك أن تتخيل ، إذا كنا ندرب نموذجًا واحدًا فقط ، فقد يكون تقسيمًا محظوظًا ، مثل ، قل هذا ، 80٪ من الصفوف
‫تقول أن لديها مجموعة كاملة من المعلومات وكان النموذج قادرًا على التعلم جيدًا حقًا هذه
‫الصفوف الـ 80 ، في سجلات المرضى الـ 80 هذه.
‫وبعد ذلك حصلت على درجة جيدة حقًا في مجموعة الاختبار هذه.
‫هل هذا انعكاس حقيقي لكيفية فهم نموذجنا للبيانات أو اكتشاف الأنماط في البيانات؟
‫حسنًا ، ليس حقًا.
‫صحيح ، لأنه مجرد حظ ، أليس كذلك؟
‫إذا قمنا فقط بتقسيم هذا بشكل عشوائي وبطريقة ما حصلت على مجموعة من سجلات المرضى السهلة هنا وحددت النماذج
‫أنماطًا معينة وانتقلت إلى مجموعة بيانات الاختبار هذه.
‫وقد حصلت على نتيجة مذهلة.
‫يمكن أن نخدع أنفسنا.
‫يمكن أن نخدع أنفسنا للاعتقاد بأن نموذجنا أفضل بكثير مما هو عليه في الواقع.
‫هذا هو المكان الذي يلعب فيه التحقق المتقاطع.
‫يهدف إلى توفير حل لعدم التدريب على جميع البيانات وتجنب الحصول على تلك النتائج المحظوظة على جزء
‫واحد فقط من البيانات.
‫لذلك ستخلق خمسة انقسامات مختلفة.
‫وبغض النظر عن أي شيء ، فإن نموذجنا سوف يتدرب على جميع البيانات ويتم تقييمه على جميع البيانات.
‫ولهذا السبب إذا عدنا.
‫لرؤية نقاط العلة المتقاطعة.
‫هذا هو السبب في أنه يعيدنا خمس درجات مختلفة هنا.
‫أوه ، لقد بدأ هذا منطقيًا.
‫لذلك إذا استدعينا معلمة النتيجة على بيانات اختبار X الخاصة بنا وبيانات اختبار Y الخاصة بنا فقط ، فسوف نعيد درجة
‫واحدة.
‫ولكن إذا استدعينا نقاط العلة المتقاطعة لأننا نعود إلى الرسم هنا ، فسيتم عمل خمسة تقسيمات
‫مختلفة.
‫وتذكر أن الخمسة أضعاف هي مجرد رقم عشوائي.
‫يمكنك أن تفعل عشرة أضعاف ، يمكنك أن تفعل ثلاثة أضعاف.
‫يمكنك حتى أن تفعل 100 ضعف.
‫لكن خمسة أضعاف هو الافتراضي للمكتبة وعادة ما يكون جيدًا اعتمادًا على حجم بياناتك.
‫لذلك سنستخدم خمسة أضعاف للتوضيح هنا.
‫فقط لإثبات ذلك لك.
‫يمكننا الدخول هنا.
‫عبر نقاط العلة.
‫يمكننا حتى عمل عشرة.
‫هذا يعني أنها ستقوم بعمل عشرة تقسيمات مختلفة تمامًا مثل هذا.
‫ثم يتم إرجاع عشر درجات مختلفة.
‫ترون هنا ، هذا مثال رائع على الجزء الأول ، لقد حصل على درجة 0. 9 ، لذلك يمكن أن يكون 90٪
‫، وهو أعلى هنا.
‫لكن عند الانقسام اللاحق ، حصل على شيء أقل بكثير ، 72.
‫ولذا فإن ما نفعله هنا هو اكتشاف مقياس أداء أو مقياس تقييم أكثر مثالية لنموذجنا
‫هو أنه يمكننا أخذ متوسط هذه الدرجات الخمس.
‫دعونا نرى ذلك يحدث.
‫سنفعل كل ذلك في خلية واحدة ، بذرة عشوائية.
‫وما سنفعله هو الحصول على تدريب واحد واختبار الدرجة.
‫سوف أتأكد من أن النتيجة الفردية لـ CLF تساوي اختبار CLF درجة X.
‫سيستخدم نفس البيانات هنا اختبار Y.
‫رائع.
‫وبعد ذلك سنأخذ متوسط درجات التحقق من الصحة ذات خمسة أضعاف.
‫تساوي درجة حرف العلة Clef Cross vowel np ، ثم نحتاج إلى نقاط حرف العلة المتقاطعة x oh لا نحتاج
‫إلى اجتيازها المصنف x y وسنستخدم CV يساوي خمسة ثم بعد ذلك.
‫قارن بين الاثنين.
‫لذلك سنشاهد أغنية واحدة حية.
‫المدرسة ثم مدرسة SEAL F Cross Val.
‫بايرن إذن ماذا نرى هنا؟
‫حسنًا ، في حالتنا.
‫النتيجة الفردية الأصلية ، الموجودة بالأسفل هنا ، هي نفس الرقم بالضبط لأننا نستخدم
‫بذرة عشوائية باستخدام نفس بيانات الاختبار.
‫درجتنا الفردية هي 0. 85.
‫لكن عندما نستخدم التحقق المتقاطع ، عندما نستخدم خمسة تقسيمات لأن KV يساوي خمسة ، نحصل على
‫درجة 0. 82.
‫لذا فهو أقل قليلاً.
‫ولكن في هذه الحالة ، إذا طُلب منك الإبلاغ عن دقة نموذجك ، على الرغم من أنها
‫أقل ، فإنك تفضل مقياس التحقق المتبادل على مقياس التحقق غير المتقاطع.
‫ماذا الآن؟
‫لم نستخدم حتى معلمة التسجيل على الإطلاق.
‫حسنًا ، هذا لأنه افتراضيًا ، يتم تعيينه على لا شيء.
‫لنلقي نظرة.
‫تم تعيين معلمة التسجيل إلى لا شيء.
‫بشكل افتراضي.
‫لذا ، إذا أطلقنا على درجة حرف العلة المتقاطعة C ، l ، f ، x ، y ، السيرة الذاتية ، يمكننا تمرير التسجيل هنا وسيتم تعيينه على
‫لا شيء.
‫لذا إذا قمنا بتبديل علامة التبويب على هذا ، كيف أعرف ذلك؟
‫حسنًا ، لحسن الحظ ، فإن docstring يأتي في متناول اليد.
‫C بشكل افتراضي يتم تعيينه على لا شيء.
‫لذلك إذا واصلنا التمرير لأسفل.
‫قم بتحريك دفتر الملاحظات الخاص بنا بحيث تكون سلسلة التسجيل قابلة للاستدعاء أو لا شيء افتراضي اختياري لا شيء هو OC سلسلة وثائق تقييم
‫نموذج C.
‫هذا ما ألقينا نظرة عليه هنا.
‫أو النتيجة هي دالة مائلة للكائن قابلة للاستدعاء مع درجة توقيع مقدرة بـ x
‫y والتي يجب أن تُرجع قيمة واحدة فقط إذا لم يكن التقدير هو المُسجل الافتراضي إذا كان متاحًا.
‫R حسنًا ، هذا هو السبب في أننا نعلم أن هذه دقة ، لأنه إذا كانت معلمة تسجيل نقاط Crosswell
‫لا شيء ، فإنها تستخدم معلمة التسجيل الافتراضية لتقديرنا في حالة بومة.
‫ما هذا؟
‫معامل
‫التسجيل الافتراضي للمصنف يعني الدقة.
‫وأين رأينا ذلك قبل أن نرى ذلك في الفيديو الأخير؟
‫عندما نذهب لرؤية النتيجة الحية ونضغط على علامة تبويب shift ، تُرجع الدقة الرئيسية لبيانات الاختبار المحددة والتسمية.
‫وهذا يعني أنه عندما يكون لدينا نتيجة مضبوطة على لا شيء ، فسيستخدم مقياس التقييم الافتراضي للتحقق
‫المتبادل من المصنف الخاص بنا.
‫لذلك إذا ضربنا التحول ودخلنا.
‫ستعيد نفس القيم.
‫أو قد يكون مختلفًا قليلاً ، أليس كذلك؟
‫لأننا لم نقم بإعداد بذرة في هذه الخلية.
‫لذلك ستكون هذه القيم مختلفة عن درجة الخلايا المتقاطعة التي نراها هناك.
‫إذا قمنا بتشغيله هنا ، فقد رأينا قيمًا مماثلة.
‫ماذا غطينا هنا؟
‫حسنًا ، كما قد تكون خمنت ، يمكن تغيير معلمة التسجيل.
‫حق؟
‫لذا يمكننا ، كما تقول docstring ، أن نستورد معلمة التسجيل الخاصة بنا هنا.
‫يمكننا تغيير هذا إلى شيء آخر غير لا شيء.
‫هذا ما سنبدأ في تغطيته ، أليس كذلك؟
‫سنلقي نظرة على مقاطع الفيديو القليلة التالية ، بعض مقاييس تقييم نموذج التصنيف الأخرى
‫التي يمكننا استخدامها مع التحقق من الصحة.
‫وهكذا بينما نستخدم التحقق المتقاطع ، حسنًا ، كما رأينا.
‫في الصورة.
‫يهدف التحقق المتقاطع إلى حل مشكلة عدم التدريب على جميع البيانات.
‫الصحيح.
‫لذلك نحن نقوم بإنشاء خمسة نماذج وينتهي بنا الأمر إلى امتلاك نموذج تم تدريبه على جميع البيانات وتجنب الحصول
‫على درجات الحظ.
‫لذا تدرب على شق واحد.
‫ورأينا ذلك في العمل.
‫مع الحصول على درجة الانقسام الفردي لدينا هنا على درجة أعلى قليلاً من درجة التحقق من الصحة المتقاطعة.
‫واو!
‫هذا كثير.
‫الآن ، لا يزال لدينا المزيد لنذهب إليه.
‫دعنا نحصل على بعض مقاييس التصنيف المتعمقة تحدث.
‫سأراك في الفيديو التالي.