‫Tudo bem, então, agora que descobrimos maneiras diferentes de avaliar nossos modelos de aprendizado de
‫máquina, sua próxima pergunta é: como podemos melhorar essas métricas?
‫E é isso que vamos cobrir na próxima seção, Seção cinco, que é o aprimoramento de um modelo.
‫Vamos fazer um cabeçalho aqui, ok?
‫Cinco, aprimorando um modelo.
‫Agora, o que devemos lembrar aqui é geralmente, na maioria das vezes, que as primeiras previsões feitas em um
‫modelo não são as últimas.
‫Direito.
‫E essas primeiras previsões são frequentemente chamadas de vamos escrever essas primeiras previsões,
‫previsões de linha de base iguais e o primeiro modelo é freqüentemente referido como modelo de linha de base.
‫O que você tentará fazer é à medida que continuar é depois de fazer algumas primeiras previsões e avaliá-las, e depois de
‫construir um primeiro modelo como um modelo de linha de base, você tenta aprimorá-lo.
‫Então, a. k. uma. melhore suas previsões e melhore seu modelo.
‫E agora, como podemos fazer isso?
‫Bem, há duas linhas principais.
‫A primeira é a partir de uma perspectiva de dados, você fará perguntas como podemos coletar mais dados?
‫Porque mais dados significa que um modelo de aprendizado de máquina pode ter mais chance de aprender padrões dentro desses
‫dados.
‫E há um ditado no aprendizado de máquina que geralmente quanto mais dados, melhor.
‫E é semelhante a como se você praticasse algo certo e praticasse um
‫pouco mais do que o normal, você poderia ficar um pouco melhor nisso, talvez não exorbitantemente melhor.
‫Mas certamente se você fizer 10 sessões de prática, você provavelmente ficará um pouco melhor se fizer uma
‫sessão de prática.
‫A mesma coisa acontece com o aprendizado de máquina, certo?
‫Se houver 10.000 exemplos em vez de 1.000 de algo, provavelmente, se houver padrões nesses dados, o modelo
‫de aprendizado de máquina os pegará.
‫A segunda é podemos melhorar nossos dados?
‫Agora, isso se você tivesse, por exemplo, no nosso problema de venda de carros, onde estamos usando a marca a cor, o hodômetro
‫e o número de portas para tentar prever o preço de venda de um carro.
‫Agora, se você recebesse essa informação, seria meio difícil prever o preço de venda desse carro.
‫Direito.
‫Portanto, o que você pesquisaria aqui são talvez mais recursos sobre cada carro, para que você tenha mais informações
‫sobre cada amostra.
‫Portanto, em vez de apenas mais amostras, você tem informações mais detalhadas em cada amostra.
‫E então o que vamos focar é na perspectiva de um modelo, e isso faz uma pergunta como,
‫há um modelo melhor que poderíamos usar?
‫Portanto, se olharmos para o mapa de aprendizado de máquina de aprendizado de circuito.
‫Já vimos um exemplo disso antes.
‫Então, por exemplo, quando seguimos adiante e começamos com um SVC linear e descobrimos
‫que esses resultados não eram muito bons em nosso problema de classificação, então subimos e tentamos um classificador
‫de ensemble.
‫E agora o que queremos dizer com isso é que eles são um modelo melhor que poderíamos usar.
‫Portanto, se você começou com um modelo simples, poderíamos usar um mais complexo?
‫E o que quero dizer com isso é que quando alguém diz modelo simples, geralmente o que você faz são os modelos.
‫Os primeiros que você encontrar aqui são relativamente simples em comparação com os que você encontrará aqui.
‫E agora você começa com um modelo mais simples porque geralmente esses modelos são mais rápidos de treinar
‫com qualquer capacidade de computação que você tenha.
‫E um classificador de conjunto, como um FORIS aleatório ou modelos de conjunto em geral, são geralmente considerados mais complexos
‫porque você está treinando um monte de pequenos modelos menores de uma vez.
‫E é por isso que você ouve o termo modelo simples versus modelo complexo.
‫O EVC linear é frequentemente referido como um modelo mais simples e, em seguida, vindo aqui para gostar de classificadores
‫de conjunto porque aproveita o poder de muitos modelos diferentes, eles são chamados de mais complexos.
‫Então é isso que já tentamos.
‫Direito.
‫Começamos com um modelo mais simples e passamos para algo mais complexo com a floresta aleatória.
‫E então, se estivermos tentando algo mais complexo, como um método de conjunto, a. k. uma. usando nosso
‫classificador de floresta aleatório, poderíamos melhorar o modelo atual?
‫Agora, neste caso, se o modelo que estamos usando tem um bom desempenho direto da
‫caixa, que é o que nosso classificador de floresta aleatório faz, podemos melhorar os hiperparâmetros desse modelo para torná-lo ainda
‫melhor?
‫Agora, uma pequena observação aqui é que os padrões nos dados que você encontra e que nosso aprendizado de máquina encontra são
‫frequentemente chamados de parâmetros de dados.
‫E a diferença entre parâmetros e hiperparâmetros é que um modelo de aprendizado de máquina busca encontrar padrões
‫nos dados por conta própria.
‫Portanto, um modelo de aprendizado de máquina encontrará parâmetros nos dados por conta própria, enquanto os hiperparâmetros são configurações em um
‫modelo que você pode ajustar.
‫Então, com isso aqui, os parâmetros são iguais aos achados do modelo.
‫Esses padrões em dados e hiperparâmetros são iguais às configurações de um modelo ao qual você pode se ajustar.
‫Agora colocaremos isso entre colchetes porque este é um processo de tentativa e erro
‫para melhorar potencialmente sua capacidade de encontrar padrões.
‫Agora, cobrimos um bom terreno, não apenas nesta célula antes mesmo de ver o TIKAI, mas
‫isso é uma espécie de configuração do que vamos cobrir nos próximos dois vídeos.
‫Então, vamos colocar isso aí.
‫Bem, isso é um pouco confuso aqui.
‫Podemos colocar um pequeno título aqui, tipo de parâmetros, os parâmetros.
‫Agora, como você encontra os hiperparâmetros de um modelo?
‫Bem, essa é uma boa pergunta.
‫Vamos dar uma olhada.
‫Vamos de Escalon Ensemble classificador de floresta aleatório de importação.
‫Kjellaug igual a instanciará um classificador de floresta aleatório, classificador de floresta aleatório.
‫Maravilhoso.
‫Agora, uma vez que tenhamos um modelo instanciado, você pode encontrar seus parâmetros Hiver chamando a função nele.
‫Obtenha Perens.
‫Maravilhoso.
‫Agora, esses são todos tipos diferentes de parâmetros que podemos ajustar em nosso classificador de floresta aleatório, e agora se você
‫estiver olhando para eles e pensando, uau, isso é muito aqui, isso é muito confuso, vou mostrar
‫onde você pode descobrir mais sobre cada um.
‫Bem, vamos para Escalon.
‫Classificador de floresta aleatório.
‫Maravilhoso.
‫Então, se formos examinar esta documentação, o que veremos aqui são os parâmetros.
‫Agora, pode ser que fique confuso porque usei a palavra hiperparâmetros, mas a linha psíquica meio
‫que o define como parâmetros.
‫O motivo dos parâmetros aqui é porque, em termos de Python, cada um deles é um parâmetro que
‫você pode passar por esta função para ajustar.
‫Mas, na realidade, esses são hiperparâmetros.
‫Então é daí que vem essa lista.
‫Se tivéssemos que ler tudo isso, poderíamos acessar o site da documentação do classificador de floresta aleatório e
‫ler todos eles e descobrir o que exatamente são.
‫E se descermos aqui.
‫Então, eu poderia aprender a incluir algumas notas sobre o classificador de floresta aleatório e algumas dicas sobre
‫como podemos ajustar os parâmetros.
‫Agora, o mesmo vale para qualquer outro modelo que você escolher.
‫Se você clicar em qualquer um deles, encontrará algo semelhante a esta documentação, que lhe dirá os tipos
‫de parâmetros dos modelos que você pode ajustar.
‫OK, agora você ainda pode estar pensando que ainda não estou entendendo o conceito de hiperparâmetros, então chegamos a
‫este pequeno diagrama, que pode ajudar no seu entendimento.
‫Melhorar um modelo por meio de ajuste de hiperparâmetro.
‫Então, se imaginarmos essa fonte de alimento aqui como nossos dados e quisermos que um modelo de aprendizado de máquina faça, é descobrir os
‫padrões que ele pode usar para fazer nosso prato favorito se você estiver cozinhando seu prato favorito.
‫Isso é você cozinhando aqui, não um modelo de aprendizado de máquina.
‫O que você pode descobrir é que, se colocar o forno por uma hora a cento e oitenta
‫graus, seu prato favorito, o frango assado, não sai exatamente como você deseja.
‫Mas, depois de um pouco de prática, de um pouco de tentativa e
‫erro, você descobre que, se cozinhar a uma hora a 200 graus, seu prato sai exatamente como você deseja.
‫Perfeito.
‫Agora, a analogia aqui para entender é que, em nosso caso, ajustar hiperparâmetros é como ajustar a temperatura
‫no forno, nosso modelo inicial de aprendizado de máquina direto da caixa.
‫Talvez este forno aqui esteja cozinhando a uma hora a cento e oitenta graus, e ele pode encontrar
‫alguns padrões e como combinar esses ingredientes para obter nosso prato favorito, mas pode não ser
‫exatamente como queremos.
‫Então o que fazemos é tentar alguns parâmetros diferentes, alguns parâmetros de tipo diferentes e, eventualmente, descobrimos
‫que queremos mudar a temperatura para duzentos graus.
‫E isso traz o nosso prato perfeito do jeito que gostamos.
‫A mesma coisa acontece com nossos modelos de aprendizado de máquina.
‫Se apenas usarmos nosso classificador falso aleatório como ele é, como ele saiu da caixa com seus parâmetros padrão, esses
‫aqui, ele pode encontrar padrões em nossos dados muito bem, o que é verdade.
‫Está fazendo cerca de 85 por cento de precisão.
‫Mas o que podemos fazer é ajustá-los de maneira muito semelhante à configuração do nosso forno, de modo que ele encontre esses padrões
‫nos dados um pouco melhores do que o que faz direto da caixa.
‫Agora, novamente, há muito o que aprender, mas não se preocupe, demorei um pouco para entender esse conceito
‫também.
‫Então, veremos nos próximos vídeos três maneiras de ajustar os parâmetros.
‫O primeiro é à mão, então tentaremos ajustá-los manualmente.
‫O segundo é aleatoriamente com pesquisa aleatória S. V. , que é uma função dentro de Katleen.
‫E o terceiro é exaustivamente com economia de pesquisa de grade.
‫OK.
‫Então, eu li um pouco sobre isso.
‫Apenas leia aqui, se você ainda não entendeu totalmente, está tudo bem.
‫Mas lembre-se, isso é o que vamos cobrir nesta seção para melhorar um
‫modelo focado no ajuste de hiperparâmetros e hiperparâmetros são configurações em um modelo que você pode ajustar para melhorar
‫potencialmente sua capacidade de encontrar padrões em dados muito como .
‫Se você estiver cozinhando seu prato favorito, poderá ajustar a temperatura do forno a partir da linha de
‫base, definindo mais de 180 graus para obter o resultado perfeito do seu prato favorito.
‫Portanto, mantenha isso em mente e nos vemos no próximo vídeo.