‫Nun gut, jetzt, da wir verschiedene Möglichkeiten zur Bewertung unserer Modelle für maschinelles Lernen gefunden haben, stellt sich
‫für Sie wahrscheinlich die nächste Frage, wie wir diese Metriken verbessern können.
‫Und das ist es, was wir in diesem nächsten Abschnitt behandeln werden, Abschnitt fünf, der ein Modell verbessert.
‫Lass uns hier eine Überschrift machen, OK?
‫Fünf, ein Modell verbessern.
‫Nun, die Sache, an die Sie sich hier erinnern sollten, ist in der Regel meistens, dass die ersten Vorhersagen, die Sie zu einem
‫Modell machen, nicht die letzten sind.
‫Rechts.
‫Und diese ersten Vorhersagen werden oft als lasst uns dies
‫aufschreiben erste Vorhersagen, gleiche Basislinienvorhersagen und das erste Modell wird oft als Basislinienmodell bezeichnet.
‫Im weiteren Verlauf werden Sie versuchen, einige erste Vorhersagen zu treffen und diese auszuwerten, und sobald Sie ein
‫erstes Modell wie ein Basismodell erstellt haben, versuchen Sie, dies zu verbessern.
‫Also ein. k. A. Verbessern Sie Ihre Vorhersagen und verbessern Sie Ihr Modell.
‫Und wie können wir das jetzt angehen?
‫Nun, es gibt zwei Hauptlinien.
‫Die erste ist aus der Datenperspektive. Sie werden Fragen stellen, wie könnten wir mehr Daten sammeln?
‫Denn mehr Daten bedeuten, dass ein Modell für maschinelles Lernen möglicherweise eine größere Chance hat, Muster in diesen Daten zu
‫lernen.
‫Und beim maschinellen Lernen gilt allgemein: Je mehr Daten, desto besser.
‫Und es ist ähnlich wie wenn Sie etwas richtig üben würden und wenn Sie
‫ein bisschen mehr üben als sonst, könnten Sie darin ein bisschen besser werden, vielleicht nicht übermäßig besser.
‫Aber sicherlich, wenn Sie 10 Übungssitzungen machen, werden Sie wahrscheinlich ein bisschen besser sein, wenn Sie eine
‫Übungssitzung machen.
‫Das gleiche gilt für maschinelles Lernen, oder?
‫Wenn es 10000 Beispiele anstelle von 1000 Beispielen für etwas gibt, besteht die Möglichkeit, dass das Modell des maschinellen Lernens
‫Muster erkennt, wenn diese Daten Muster enthalten.
‫Die zweite ist, könnten wir unsere Daten verbessern?
‫Dies ist zum Beispiel bei unserem Autoverkaufsproblem der Fall, bei dem wir anhand der Marke, der Farbe, des
‫Kilometerzählers und der Anzahl der Türen versuchen, den Verkaufspreis eines Autos vorherzusagen.
‫Nun, wenn Sie diese Informationen erhalten würden, wäre es schwierig, den Verkaufspreis dieses Autos vorherzusagen.
‫Rechts.
‫Was Sie hier suchen würden, sind vielleicht mehr Funktionen zu jedem Auto, damit Sie mehr Informationen zu
‫jedem Beispiel haben.
‫Anstatt nur mehr Beispiele, haben Sie in jedem Beispiel eine größere Informationstiefe.
‫Und dann konzentrieren wir uns auf die Modellperspektive, und dies stellt eine Frage wie: Gibt es ein
‫besseres Modell, das wir verwenden könnten?
‫Wenn wir uns also die Schaltungskarte für maschinelles Lernen ansehen.
‫Ein Beispiel dafür haben wir schon einmal gesehen.
‫Als wir es zum Beispiel durchgezogen haben und mit einem linearen SVC begonnen haben
‫und wir in unserem Klassifizierungsproblem herausgefunden haben, dass diese Ergebnisse nicht allzu gut sind, haben wir es mit einem
‫Ensemble-Klassifikator versucht.
‫Und jetzt meinen wir damit, dass sie ein besseres Modell sind, das wir verwenden könnten.
‫Wenn Sie also mit einem einfachen Modell begonnen haben, könnten wir dann ein komplexeres verwenden?
‫Und was ich damit meine ist, wenn jemand einfaches Modell sagt, normalerweise tun Sie dies die Modelle.
‫Die ersten, auf die Sie hier stoßen, sind relativ einfach im Vergleich zu denen, die Sie hier finden.
‫Und jetzt beginnen Sie mit einem einfacheren Modell, weil diese Modelle im Allgemeinen mit jeder Rechenleistung,
‫die Sie haben, schneller zu trainieren sind.
‫Und ein Ensemble-Klassifikator wie ein zufälliges FORIS oder Ensemble-Modelle im Allgemeinen werden im Allgemeinen als
‫komplexer angesehen, da Sie eine Reihe kleinerer Modelle gleichzeitig trainieren.
‫Aus diesem Grund hört man den Begriff einfaches Modell versus komplexes Modell.
‫Lineares EVC wird oft als einfacheres Modell bezeichnet und wird hier als Ensemble-Klassifikator bezeichnet, da
‫es die Leistungsfähigkeit vieler verschiedener Modelle nutzt. Sie werden als komplexer bezeichnet.
‫So etwas haben wir schon probiert.
‫Rechts.
‫Wir haben mit einem einfacheren Modell angefangen und sind mit dem Random Forest zu etwas komplexerem übergegangen.
‫Und wenn wir dann etwas Komplexeres ausprobieren, wie eine Ensemble-Methode, a. k. A. Können
‫wir das aktuelle Modell mithilfe unseres Random Forest-Klassifikators verbessern?
‫Können wir in diesem Fall die Hyperparameter dieses Modells verbessern, um es noch besser
‫zu machen, wenn das von uns verwendete Modell direkt nach dem Auspacken gut funktioniert, was unser Random Forest-Klassifikator
‫tut?
‫Ein kleiner Hinweis hier ist, dass Muster in den Daten, die unser maschinelles Lernen findet, oft
‫als Datenparameter bezeichnet werden.
‫Der Unterschied zwischen Parametern und Hyperparametern besteht darin, dass ein Modell für maschinelles Lernen versucht, selbst Muster
‫in Daten zu finden.
‫Ein Modell für maschinelles Lernen findet Parameter in Daten also selbst, während Hyperparameter Einstellungen in einem Modell sind,
‫die Sie anpassen können.
‫Hier sind also Parameter gleich Modellfunden.
‫Diese Muster in Daten- und Hyperparametern entsprechen den Einstellungen eines Modells, an das Sie sich anpassen können.
‫Jetzt setzen wir dies in Klammern, da dies ein bisschen ein Trial-and-Error-Prozess ist, um möglicherweise
‫die Fähigkeit zum Auffinden von Mustern zu verbessern.
‫Jetzt haben wir ein ganzes Stück Boden abgedeckt, nicht nur in dieser einen Zelle, bevor wir TIKAI überhaupt gesehen haben,
‫sondern dies ist eine Art Rahmen für das, was wir in den nächsten Videos behandeln werden.
‫Also legen wir das dort hin.
‫Nun, das ist hier etwas verwirrend.
‫Wir könnten hier eine kleine Überschrift über die Art der Parameter setzen, die Parameter.
‫Wie finden Sie nun die Hyperparameter eines Modells?
‫Nun, das ist eine gute Frage.
‫Lass es uns überprüfen.
‫Wir gehen von Escalon Ensemble aus, um zufällige Waldklassifizierer zu importieren.
‫Kjellaug equals instanziiert einen zufälligen Waldklassifizierer, einen zufälligen Waldklassifizierer.
‫Wunderbar.
‫Sobald wir ein Modell instanziiert haben, können Sie seine Hiver-Parameter finden, indem Sie die entsprechende Funktion aufrufen.
‫Holen Sie sich Perens.
‫Wunderbar.
‫Das sind alles verschiedene Arten von Parametern, die wir an unserem Random Forest-Klassifikator anpassen können, und wenn Sie sich diese
‫jetzt ansehen und denken, wow, das ist hier viel, das ist sehr verwirrend, ich zeige Ihnen
‫wo Sie können mehr über jeden erfahren.
‫Gehen wir nach Escalon.
‫Zufälliger Waldklassifizierer.
‫Wunderbar.
‫Wenn wir also diese Dokumentation durchgehen, sehen wir hier Parameter.
‫Das kann jetzt verwirrend werden, weil ich das Wort Hyperparameter verwendet habe, aber die psychische Linie
‫definiert ihn irgendwie als Parameter.
‫Der Grund, warum die Parameter hier sind, liegt darin, dass in Python-Begriffen jeder dieser Parameter ein Parameter ist,
‫den Sie dieser Funktion übergeben können, um ihn anzupassen.
‫Aber in Wirklichkeit sind dies Hyperparameter.
‫Von daher stammt diese Liste.
‫Wenn wir all dies durchlesen würden, könnten wir zu der Dokumentation der zufälligen Waldklassifizierung der Site kommen,
‫sie alle durchlesen und herausfinden, was genau sie sind.
‫Und wenn wir hier runter kommen.
‫So konnte ich lernen, ein paar Anmerkungen zum Random Forest-Klassifikator und ein paar Tipps zur
‫Anpassung der Parameter hinzuzufügen.
‫Das gleiche gilt nun für jedes andere Modell, das Sie wählen könnten.
‫Wenn Sie auf eines davon klicken, stoßen Sie auf etwas Ähnliches wie diese Dokumentation, die Ihnen die Parametertypen
‫des Modells mitteilt, die Sie anpassen können.
‫OK, jetzt denken Sie vielleicht immer noch, dass ich das Konzept der Hyperparameter immer noch nicht verstehe, und so kommen wir
‫zu diesem kleinen Diagramm, das Ihnen beim Verständnis helfen kann.
‫Verbessern eines Modells durch Hyperparameter-Tuning.
‫Wenn wir uns diese Nahrungsquelle hier als unsere Daten vorstellen und wir möchten, dass ein Modell für maschinelles Lernen funktioniert, müssen wir
‫die Muster herausfinden, die es verwenden kann, um unser Lieblingsgericht zuzubereiten, wenn Sie Ihr Lieblingsgericht kochen.
‫Hier kochen Sie, kein Modell für maschinelles Lernen.
‫Was Sie vielleicht feststellen werden, ist, dass Ihr Lieblingsgericht, das Brathähnchengericht, nicht ganz so herauskommt, wie Sie
‫es möchten, wenn Sie den Ofen eine Stunde lang bei einhundertachtzig Grad anstellen.
‫Aber nach ein wenig Übung, nach ein wenig Ausprobieren, stellen Sie fest,
‫dass Ihr Gericht, wenn Sie eine Stunde bei 200 Grad kochen, genau so herauskommt, wie Sie es möchten.
‫Perfekt.
‫Nun, die hier zu verstehende Analogie ist, dass die Anpassung von Hyperparametern in unserem Fall wie die Anpassung der Temperatur
‫am Ofen ist, unserem ersten Modell für maschinelles Lernen, das sofort einsatzbereit ist.
‫Vielleicht kocht dieser Ofen hier bei einer Stunde bei einhundertachtzig Grad, und er findet vielleicht einige Muster und wie man
‫diese Zutaten miteinander kombiniert, um unser Lieblingsgericht zu erhalten, aber es ist vielleicht nicht genau so, wie
‫wir es uns wünschen.
‫Was wir also tun, ist, ein paar verschiedene Parameter auszuprobieren, ein paar verschiedene Typenparameter, und schließlich finden wir heraus,
‫dass wir die Temperatur auf zweihundert Grad ändern wollen.
‫So entsteht unser perfektes Gericht ganz nach unserem Geschmack.
‫Das Gleiche gilt für unsere Machine-Learning-Modelle.
‫Wenn wir nur unseren zufälligen falschen Klassifikator so verwenden, wie er mit seinen Standardparametern, diesen hier, herausgekommen ist,
‫kann er Muster in unseren Daten ziemlich gut finden, was auch so ist.
‫Es tut ungefähr 85 Prozent Genauigkeit.
‫Aber was wir vielleicht tun können, ist, diese ähnlich wie unsere Einstellung an unserem Ofen anzupassen, damit er diese Muster in den Daten
‫ein bisschen besser findet als das, was er direkt aus der Box tut.
‫Auch hier gibt es viel zu beachten, aber keine Sorge, ich habe auch eine Weile gebraucht, um dieses Konzept zu
‫verstehen.
‫In den nächsten Videos werden wir uns also drei Möglichkeiten zum Anpassen von Parametern ansehen.
‫Die erste ist von Hand, also werden wir versuchen, sie von Hand zu stimmen.
‫Die zweite ist zufällig mit Zufallssuche S. V. , eine Funktion in Katleen.
‫Und der dritte ist erschöpfend mit der Rastersuche.
‫OK.
‫Also habe ich ein bisschen darüber gelesen.
‫Einfach hier durchlesen, wenn du es noch nicht ganz verstanden hast, ist das völlig in Ordnung.
‫Aber denken Sie daran, dass dies, was wir in diesem Abschnitt behandeln werden, ein Modell verbessern
‫wird, das sich auf die Optimierung von Hyperparametern konzentriert, und Hyperparameter sind Einstellungen für ein Modell, das Sie anpassen können, um
‫seine Fähigkeit, Muster in Daten zu finden, zu verbessern, ähnlich wie .
‫Wenn Sie Ihr Lieblingsgericht kochen, können Sie die Temperatur Ihres Ofens von der Grundtemperatur aus auf
‫über hundert 180 Grad einstellen, um das perfekte Ergebnis Ihres Lieblingsgerichts zu erzielen.
‫Also behalte das im Hinterkopf und wir sehen uns im nächsten Video.