‫好吧｡
‫既然我们已经找到了不同的方法来评估我们的机器学习模型, 你很可能｡
‫下一个问题是我们如何改进这些指标？
‫这就是我们下一节要讲的内容, 第五节, 改进模型｡
‫所以我们在这里做一个标题｡
‫我们要做五个, 改进一个模型｡
‫现在, 这里要记住的是, 通常情况下,
‫你对一个模型做出的第一个预测并不是它的最后一个正确的预测｡
‫这些第一个预测通常被称为, 让我们把它写下来,
‫第一个预测, 等于基线预测, 第一个模型通常被称为基线模型｡
‫接下来你要做的是, 一旦你做出了一些初步的预测, 并对它们进行了评估, 一旦你建立了一个初步的模型, 比如一个基线模型,
‫你就试图在此基础上进行改进｡ k､
‫a改进你的预测和模型｡
‫现在我们该怎么做呢？
‫有两种主要的方法｡
‫第一个是从数据的角度, 你会问这样的问题, 我们能收集更多的数据吗？
‫因为更多的数据意味着机器学习模型可能有更多的机会学习数据中的模式｡
‫机器学习中有一句话通常是数据越多越好｡
‫这就像你要练习一样, 如果你比平时多练习一点,
‫你可能会在那方面做得更好, 也许不是特别好, 但如果你练习十次,
‫你肯定会做得更好｡
‫如果你做一次练习｡
‫机器学习也是一样的, 对吧？
‫如果有10,000个例子而不是1000个例子, 如果数据中有模式, 机器学习模型就有可能把它们捡起来｡
‫第二个问题是, 我们能改进我们的数据吗？
‫现在, 如果你有, 例如, 在我们的汽车销售问题中,
‫我们使用颜色, 里程表和门的数量来预测一辆车的销售价格｡
‫现在, 如果你得到了这些信息, 就很难预测这辆车的销售｡
‫好吧, 我知道了
‫因此, 您在这里搜索的可能是每辆车的更多功能, 这样您就可以获得关于每个样本的更多信息｡
‫因此, 不仅仅是更多的样本, 每个样本都包含了更深入的信息｡
‫然后我们要关注的是从模型的角度来看, 这提出了一个问题, 比如,
‫有没有一个更好的模型可以使用？
‫所以如果我们看一下电路学习机器学习图｡
‫我们以前见过这样的例子｡
‫例如, 当我们从线性SVC开始研究时,
‫我们发现这些结果在分类问题中并不太好｡
‫所以我们尝试了一个集成分类器｡
‫现在我们的意思是, 有没有更好的模型可以使用？
‫所以如果你从一个简单的模型开始, 我们能用一个更复杂的模型吗？
‫我的意思是, 当有人说简单模型时, 通常你要做的是模型,
‫你在这里遇到的第一个模型与你在这里最终遇到的模型相比, 相对简单｡
‫现在, 您从一个更简单的模型开始的原因是, 通常这些模型在您拥有的任何计算能力上训练起来都更快｡
‫一般来说, 集成分类器（如随机森林或集成模型）通常被认为更复杂,
‫因为您要同时训练一堆较小的模型｡
‫这就是简单模型和复杂模型的区别｡
‫线性SVC通常被认为是一个更简单的模型, 在这里, 它像集成分类器一样,
‫因为它利用了许多不同模型的能力, 这些模型被认为是更复杂的｡
‫这是我们已经尝试过的方法, 对吧？
‫我们从一个更简单的模型开始, 然后我们转移到更复杂的随机森林模型｡
‫然后如果我们尝试更复杂的方法, 比如集合方法｡ k､
‫使用我们的随机森林分类器, 我们能改进当前的模型吗？
‫现在在这个例子中, 如果我们使用的模型在开箱即用时表现良好,
‫这就是我们的随机森林分类器所做的, 我们是否可以改进这个模型的超参数, 使其更好？
‫这里需要注意的是, 我们的机器学习发现的数据中的模式通常被称为数据参数｡
‫参数和超参数之间的区别在于机器学习模型试图自己在数据中找到模式｡
‫因此, 机器学习模型会自己在数据中找到参数, 而超级参数是模型上的设置, 你可以调整｡
‫我们在这里输入参数等于模型, 在数据中找到这些模式, 而超级参数等于模型上的设置,
‫您可以根据这些设置进行调整｡
‫现在我们把它放在括号里, 因为这是一个尝试和错误的过程,
‫可能会提高它发现模式的能力｡
‫现在, 我们已经讨论了相当多的内容, 就在这一个单元格中, 我们甚至还没有看到编码｡
‫但这是在为我们接下来几个视频中将要介绍的内容建立框架｡
‫所以我们把它放在这里｡
‫这有点让人困惑｡
‫我们可以在这里放一个小标题, 超参数对参数｡
‫现在, 你如何找到一个模型的超级参数？
‫问得好｡
‫我们去看看
‫我们将从Skyline Dot Ensemble导入随机森林分类器｡
‫Clef equals将在此处实例化一个随机森林分类器｡
‫随机森林分类器｡
‫好极了｡
‫现在, 一旦我们实例化了一个模型, 你就可以通过调用它的函数来找到它的超级参数｡
‫获取参数｡
‫好极了｡
‫现在, 这些都是不同的超参数, 我们可以在随机森林分类器上进行调整｡
‫现在如果你看着这些, 然后想, 哇, 这里有很多东西, 这是非常令人困惑的｡
‫我将向您展示在哪里可以找到关于每一个的更多信息｡
‫好, 我们去学习随机森林分类器｡
‫好极了｡
‫如果我们仔细阅读这篇文档, 我们会看到参数｡
‫现在, 这可能是它变得混乱的地方, 因为我用了超参数这个词,
‫但通灵学习有点把它们定义为参数｡
‫之所以在这里使用参数, 是因为用Python的术语来说, 每个参数都是一个参数,
‫你可以通过这个函数来调整.
‫但实际上, 这些都是超参数｡
‫这就是这份名单的来源｡
‫如果我们要通读所有这些, 我们可以来到套接字, 学习随机森林, 分类文档,
‫并通读所有这些, 并找出它们到底是什么｡
‫如果我们来到这里, 我可以学习所有的内容, 包括一些关于随机森林分类器的注意事项,
‫以及关于如何调整超参数的小提示｡
‫现在, 同样的情况也适用于您可能选择的任何其他模型｡
‫如果你点击其中任何一个, 你会遇到类似的东西, 比如这个文档, 它会告诉你你可以调整的模型,
‫超参数｡
‫好吧, 我会的
‫现在, 你可能还在想, 我还没有理解超参数的概念｡
‫所以我们来看看这个小图表｡
‫这可能有助于你的理解｡
‫通过超参数调整改进模型｡
‫所以如果我们把这里的食物来源想象成我们的数据, 我们希望机器学习模型做的是找出它可以用来做我们最喜欢的菜的模式｡
‫如果你在做你最喜欢的菜, 如果这是你在这里做的, 而不是一个机器学习模型｡
‫你可能会发现, 如果你把烤箱在180度的温度下烤一个小时, 你最喜欢的菜, 烤鸡,
‫并没有完全按照你想要的样子烤出来｡
‫但经过一点练习,
‫经过一点尝试和错误, 你会发现如果你在200度的温度下煮一个小时, 你的菜就完全符合你的要求｡
‫好极了｡
‫现在, 这里要理解的类比是, 在我们的情况下, 调整超参数就像调整烤箱的温度｡
‫我们最初的机器学习模型是直接从盒子里拿出来的, 也许这个烤箱在180度的温度下烹饪一个小时｡
‫而且它可能会发现一些模式, 在如何联合收割机这些成分组合在一起, 得到我们最喜欢的菜｡
‫但这可能并不完全是我们想要的｡
‫所以我们要做的就是尝试几个不同的参数, 几个不同的超参数,
‫最终我们发现我们想把温度改变到200度｡
‫这道菜就是我们最喜欢的｡
‫我们的机器学习模型也是如此｡
‫如果我们直接使用我们的随机森林分类器, 就像它自带的默认参数一样, 这些参数,
‫它可能会很好地在我们的数据中找到模式, 它确实是这样｡
‫它的准确率是85%
‫但是我们可以做的是调整这些, 就像我们在烤箱上的设置一样, 这样它就可以在数据中找到这些模式,
‫比直接从盒子里拿出来的好一点｡
‫现在, 再一次, 这是一个很大的吸收, 但不用担心, 它花了我一段时间来理解这个概念｡
‫接下来的几个视频中, 我们将介绍三种调整超高参数的方法｡
‫第一个是手动的, 所以我们将尝试手动调整它们｡
‫第二个是随机搜索CV, 它是第二行中的函数｡
‫第三种方法是采用网格搜索法进行穷举搜索｡
‫简历
‫好吧, 我会的
‫所以我们先来看看这个｡
‫把这里读一遍｡
‫如果你还没有完全掌握它, 那完全没关系｡
‫但请记住,
‫这是我们在本节中将要讨论的内容, 我们将改进一个侧重于超参数调整的模型, 而超参数是模型上的设置,
‫您可以调整这些设置, 以潜在地提高其在数据中发现模式的能力｡
‫如果你正在烹饪你最喜欢的菜, 你可以从180度的基准设置调整烤箱的温度｡
‫才能得到你最喜欢的菜的完美结果｡
‫所以请记住这一点, 我们将在下一个视频中再见｡