‫Oké, nu we verschillende manieren hebben bedacht om onze machine learning-modellen te evalueren, is de
‫volgende vraag waarschijnlijk hoe we deze statistieken kunnen verbeteren?
‫En dat is wat we gaan behandelen in deze volgende sectie, sectie vijf, die een model verbetert.
‫Laten we hier een kopje maken, oké?
‫Vijf, een model verbeteren.
‫Wat u hier moet onthouden, is meestal vaker wel dan niet, de eerste voorspellingen die u op een model
‫doet, zijn niet de laatste.
‫Rechts.
‫En deze eerste voorspellingen worden vaak aangeduid als laten we
‫deze eerste voorspellingen opschrijven, gelijke basislijnvoorspellingen en het eerste model wordt vaak basislijnmodel genoemd.
‫Wat je probeert te doen, is als je eenmaal wat eerste voorspellingen hebt gedaan en ze hebt geëvalueerd, en als je
‫eenmaal een eerste model hebt gebouwd, zoals een basismodel, je dat probeert te verbeteren.
‫Dus een. k. A. verbeter uw voorspellingen en verbeter uw model.
‫En hoe gaan we daar nu mee om?
‫Nou, er zijn twee hoofdlijnen.
‫De eerste is vanuit een gegevensperspectief, u zult vragen stellen zoals kunnen we meer gegevens verzamelen?
‫Omdat meer gegevens betekenen dat een machine learning-model meer kans heeft om patronen binnen die gegevens te
‫leren.
‫En er is een gezegde in machine learning: hoe meer gegevens, hoe beter.
‫En het is vergelijkbaar met hoe als je iets goed zou oefenen en als
‫je wat meer oefent dan normaal, je daar misschien een beetje beter in wordt, misschien niet exorbitant beter.
‫Maar zeker als je 10 oefensessies doet, zal je waarschijnlijk een beetje beter zijn als je één
‫oefensessie doet.
‫Hetzelfde geldt voor machine learning, toch?
‫Als er 10.000 voorbeelden zijn in plaats van 1000 voorbeelden van iets, is de kans groot dat als er patronen in
‫die gegevens zitten, het machine learning-model ze oppikt.
‫De tweede is kunnen we onze gegevens verbeteren?
‫Nu, dit is als je bijvoorbeeld in ons autoverkoopprobleem had, waar we het merk de kleur, de kilometerteller en
‫het aantal deuren gebruiken om de verkoopprijs van een auto te voorspellen.
‫Als u die informatie zou krijgen, zou het nogal moeilijk zijn om de verkoopprijs van die auto te
‫voorspellen.
‫Rechts.
‫Dus wat u hier zou zoeken, zijn misschien meer functies over elke auto, zodat u meer informatie over elk
‫monster zou hebben.
‫Dus in plaats van alleen maar meer samples, heb je meer diepte aan informatie binnen elke sample.
‫En waar we ons dan op gaan concentreren is vanuit een modelperspectief, en dit stelt een vraag als, is er
‫een beter model dat we zouden kunnen gebruiken?
‫Dus als we naar het circuit kijken, leer de machine learning-kaart.
‫We hebben hier al eerder een voorbeeld van gezien.
‫Dus, bijvoorbeeld, toen we het doorliepen en we begonnen met een lineaire SVC en we
‫ontdekten dat die resultaten niet al te goed waren in ons classificatieprobleem, dus gingen we naar boven en probeerden
‫een ensemble-classificatie.
‫En wat we hiermee bedoelen, is dat ze een beter model zijn dat we zouden kunnen gebruiken.
‫Dus als je bent begonnen met een eenvoudig model, kunnen we dan een complexer model gebruiken?
‫En wat ik hiermee bedoel, is dat wanneer iemand een eenvoudig model zegt, je meestal de modellen doet.
‫De eerste die je hier tegenkomt zijn relatief eenvoudig in vergelijking met degene die je hier zult tegenkomen.
‫En nu is de reden dat u met een eenvoudiger model begint, omdat deze modellen over het algemeen sneller te
‫trainen zijn op de rekenkracht die u heeft.
‫En een ensembleclassificatie zoals een willekeurige FORIS of ensemblemodellen in het algemeen worden over het algemeen als
‫complexer beschouwd omdat je een aantal kleine kleinere modellen tegelijk traint.
‫En daarom hoor je de term eenvoudig model versus complex model.
‫Lineaire EVC wordt vaak een eenvoudiger model genoemd en komt dan hier om ensembleclassificaties leuk te vinden
‫omdat het de kracht van veel verschillende modellen benut, ze worden complexer genoemd.
‫Dus dat is een beetje wat we al hebben geprobeerd.
‫Rechts.
‫We zijn begonnen met een eenvoudiger model en we zijn overgegaan op iets complexer met het willekeurige bos.
‫En als we dan iets complexers proberen, zoals een ensemblemethode, a. k. A. kunnen we
‫het huidige model verbeteren met behulp van onze willekeurige bosclassificatie?
‫Nu, in dit geval, als het model dat we gebruiken direct goed presteert, wat
‫onze willekeurige bosclassificatie doet, kunnen we dan de hyperparameters van dit model verbeteren om het nog beter te
‫maken?
‫Een kleine opmerking hierbij is dat patronen in de gegevens die u vindt en die door onze machine learning worden
‫gevonden, vaak gegevensparameters worden genoemd.
‫En het verschil tussen parameters en hyperparameters is dat een machine learning-model zelf patronen in
‫gegevens probeert te vinden.
‫Een machine learning-model zal dus zelf parameters in gegevens vinden, terwijl hyperparameters instellingen zijn op een model
‫die u kunt aanpassen.
‫Dus hiermee zijn parameters gelijk aan modelvondsten.
‫Deze patronen in gegevens en hyperparameters zijn gelijk aan instellingen op een model waaraan u zich kunt aanpassen.
‫Nu zullen we dit tussen haakjes plaatsen omdat dit een beetje een proces van vallen en opstaan is
‫om het vermogen om patronen te vinden mogelijk te verbeteren.
‫Nu hebben we een behoorlijk stuk terrein behandeld, niet alleen in deze ene cel voordat we TIKAI zelfs maar hebben
‫gezien, maar dit is een soort kader voor wat we in de volgende paar video's gaan behandelen.
‫Dus laten we dat erbij zetten.
‫Nou, dit is een beetje verwarrend hier.
‫We zouden hier een kleine kop kunnen plaatsen type parameters, de parameters.
‫Hoe vind je nu de hyperparameters van een model?
‫Nou, dat is een goede vraag.
‫Laten we het bekijken.
‫We gaan van Escalon Ensemble om willekeurige bosclassificatie te importeren.
‫Kjellaug is gelijk aan een willekeurige bosclassificatie, een willekeurige bosclassificatie.
‫Prachtig.
‫Zodra we een model hebben geïnstantieerd, kunt u de Hiver-parameters vinden door de functie erop aan te roepen.
‫Pak Perens.
‫Prachtig.
‫Dit zijn allemaal verschillende soorten parameters die we kunnen aanpassen op onze willekeurige bosclassificatie, en als je nu naar deze kijkt en
‫denkt, wauw, dit is veel hier, dit is erg verwarrend, ik zal je laten zien waar u
‫kunt meer te weten komen over elk ervan.
‫Laten we naar Escalon gaan.
‫Willekeurige bosclassificatie.
‫Prachtig.
‫Dus als we deze documentatie zouden doornemen, zullen we hier parameters zien.
‫Dit kan zijn waar het verwarrend wordt omdat ik het woord hyperparameters heb gebruikt, maar psychische
‫lijn definieert hem als parameters.
‫De reden waarom de parameters hier zijn, is omdat in Python-termen elk een parameter is die u
‫deze functie kunt doorgeven om aan te passen.
‫Maar in werkelijkheid zijn dit hyperparameters.
‫Hier komt deze lijst dus vandaan.
‫Als we deze allemaal zouden doorlezen, zouden we naar de site met willekeurige bosclassificatiedocumentatie kunnen komen en
‫ze allemaal doorlezen en uitvinden wat ze precies zijn.
‫En als we hier komen.
‫Dus ik zou kunnen leren om een paar opmerkingen over de willekeurige bosclassificatie op te nemen en een paar tips over
‫hoe we de parameters kunnen aanpassen.
‫Hetzelfde geldt voor elk ander model dat u zou kunnen kiezen.
‫Als u op een van deze klikt, komt u iets soortgelijks tegen zoals deze documentatie, die u het type parameters
‫van het model zal vertellen dat u kunt aanpassen.
‫OK, nu denk je misschien nog steeds dat ik het concept van hyperparameters nog steeds niet begrijp, en dus komen we bij
‫dit kleine diagram, dit kan je helpen het te begrijpen.
‫Een model verbeteren via hyperparameterafstemming.
‫Dus als we ons deze voedselbron hier voorstellen als onze gegevens en we willen dat een machine learning-model dat doet, is het uitzoeken van de
‫patronen die het kan gebruiken om ons favoriete gerecht te maken als je je favoriete gerecht kookt.
‫Dit ben jij die hier kookt, geen machine learning-model.
‫Wat je zou kunnen vinden is dat als je de oven een uur aanzet op honderdtachtig graden, je
‫favoriete gerecht, de gebraden kipschotel, er niet helemaal uit komt zoals je wilt.
‫Maar na een beetje oefenen, na een beetje vallen en opstaan, merk je
‫dat als je een uur kookt op 200 graden, je gerecht er precies uit komt zoals je het wilt.
‫Perfect.
‫De analogie die we hier moeten begrijpen, is dat in ons geval het aanpassen van hyperparameters hetzelfde is als het aanpassen
‫van de temperatuur in de oven, ons eerste machine learning-model, direct uit de doos.
‫Misschien kookt deze oven hier op één uur op honderdtachtig graden, en vindt hij misschien wat patronen en hoe we
‫deze ingrediënten kunnen combineren om ons favoriete gerecht te krijgen, maar het is misschien niet precies
‫hoe we het willen.
‫Dus wat we doen is een paar verschillende parameters proberen, een paar verschillende type parameters, en uiteindelijk komen we
‫erachter dat we de temperatuur willen veranderen naar tweehonderd graden.
‫En dat brengt ons perfecte gerecht precies zoals we het graag hebben.
‫Hetzelfde geldt voor onze machine learning-modellen.
‫Als we zojuist onze willekeurige valse classificatie hebben gebruikt zoals deze is zoals deze uit de doos kwam met zijn
‫standaardparameters, deze hier, kan het patronen in onze gegevens redelijk goed vinden, wat het is.
‫Het doet ongeveer 85 procent nauwkeurigheid.
‫Maar wat we misschien kunnen doen, is deze aanpassen zoals onze instelling op onze oven en zodat het deze patronen in de
‫gegevens een beetje beter vindt dan wat het direct uit de doos doet.
‫Nogmaals, er is veel om in je op te nemen, maar maak je geen zorgen, het kostte me een tijdje om dit concept ook te
‫begrijpen.
‫Dus we gaan in de komende video's kijken naar drie manieren om parameters aan te passen.
‫De eerste is met de hand, dus we zullen proberen ze met de hand af te stemmen.
‫De tweede is willekeurig met willekeurig zoeken S. V. , wat een functie is in Katleen.
‫En de derde is uitputtend met het opslaan van rasterzoekopdrachten.
‫OKE.
‫Dus ik heb er een beetje over gelezen.
‫Lees hier maar eens door, als je het nog niet helemaal begrijpt, is dat helemaal goed.
‫Maar onthoud, dit is wat we in deze sectie gaan behandelen, het gaat een model verbeteren
‫dat is gericht op het afstemmen van hyperparameters en hyperparameters zijn instellingen voor een model dat u kunt aanpassen om mogelijk het
‫vermogen ervan om patronen in gegevens te vinden te verbeteren, net zoals .
‫Als je je favoriete gerecht aan het koken was, zou je de temperatuur van je oven kunnen aanpassen vanaf de basislijn, door
‫meer dan honderd 180 graden in te stellen om het perfecte resultaat van je favoriete gerecht te krijgen.
‫Dus houd daar rekening mee en dan zie ik je in de volgende video.