‫لذلك دعونا نبدأ في الغوص في طرق مختلفة يمكننا من خلالها تحسين نماذجنا باستخدام ضبط المعلمات المفرط.
‫أول واحد هنا باليد.
‫لذلك دعونا نصنع عنوانًا صغيرًا 5. 1 ضبط المعلمات الفائقة باليد.
‫وحتى الآن تحدثنا عن التعامل مع مجموعات بيانات التدريب والاختبار.
‫يتم تدريب النموذج على مجموعة التدريب ، ويجد الأنماط ثم يتم تقييمه على مجموعة الاختبار.
‫لذلك يستخدم هذه الأنماط ، لكن ضبط المعلمة المفرط يقدم مجموعة ثالثة ، مجموعة التحقق من الصحة.
‫لذلك إذا ألقينا نظرة هنا ، هذا ما سيبدو عندما نضبط المعلمات الفائقة يدويًا.
‫لذا إذا بدأنا بسجل 100 مريض في حالة مشكلة أمراض القلب لدينا ، الآن مرة أخرى ، قد يتغير
‫هذا اعتمادًا على المشكلة التي تعمل معها.
‫ولقد استخدمت للتو عدد المائة لأنه رقم يسهل تخيله.
‫هذه هي بياناتنا الأولية ، وما يمكننا فعله هو تقسيمها.
‫هذا ما أعنيه بثلاث مجموعات مختلفة.
‫لذلك نقسم ، قد نستخدم 70 إلى 80٪.
‫لذا ، فإن 70 سجلًا للمريض كتقسيم تدريبي ، قد نستخدم 10 إلى 15٪ كتقسيم للتحقق وقد نستخدم 10 إلى
‫15٪ في تقسيم الاختبار.
‫الآن ، بالطبع ، يمكنك تعديل هذه الأرقام.
‫هذه فقط بعض الأرقام الشائعة التي تراها مستخدمة.
‫لذلك من الطبيعي أن يتم التدريب على النموذج.
‫هذا ما رأيناه من قبل.
‫وعادةً بدون مجموعة التحقق ، سيتم تقييم نموذجنا بناءً على ذلك.
‫ولكن الآن ، نظرًا لأن لدينا مجموعة تحقق من الصحة ، فهذا هو المكان الذي سنقوم فيه بضبط إعدادات نموذجنا المعروفة أيضًا باسم
‫المعلمات المفرطة.
‫كن على دراية بتقسيم التحقق ، ثم أخيرًا كالمعتاد يتم تقييم النموذج في قسم الاختبار.
‫والتشابه الآن هو ، إذا كنت تتذكر منذ البداية ، فإن أهم مفهوم في التعلم الآلي
‫هو المجموعات الثلاث.
‫لذلك كان هذا في البداية.
‫تعلم الآلة 101.
‫مجموعة التدريب مماثلة لتقول إنك كنت في دورة جامعية وكنت تتعلم مواد
‫الدورة.
‫مجموعة التحقق من الصحة هي المكان الذي ستختبر فيه معلوماتك قليلاً وترى ما تحتاج إلى تعديله.
‫لذا ستحصل على امتحان تدريبي من أستاذك وتجربه وتذهب ، أوه ، واو ، أنا أفعل بشكل
‫رهيب في الأسئلة الأول والثاني والرابع.
‫ربما أحتاج إلى تعديل الطريقة التي أتعامل بها مع هذا.
‫وبعد ذلك تقوم بالامتحان التدريبي مرة أخرى.
‫وبمجرد تحسين مهاراتك في الاختبار التدريبي ، ستشعر ببعض الثقة وستقوم
‫في النهاية بتقييم نفسك حقًا في الاختبار النهائي ، وهو مجموعة الاختبار.
‫فكيف نفعل هذا مع الكود؟
‫دعنا نعود إلى دفتر ملاحظاتنا.
‫ضبط البارامترات الفائقة باليد.
‫دعونا نجعل ثلاث مجموعات.
‫التدريب والتحقق والاختبار.
‫إذن ما سنفعله هو أننا سنذكر أنفسنا فقط بالحصول على المعلمات أو نذكر أنفسنا بمصنفات الغابة
‫العشوائية.
‫معلمات خط الأساس.
‫إذاً هذه هي جميع المعلمات الأساسية.
‫تمام.
‫الإعدادات على نموذجنا والتي يمكننا ضبطها.
‫والآن ، في الواقع ، أي منها سنقوم بتعديله؟
‫حسنًا ، بعد قراءة وثائق Random Forest ومرة أخرى ، يمكنك القيام بذلك لأي تقدير للتعلم
‫الآلي أو نموذج مع قرض نفسي ، بدأنا في الحصول على فكرة عن كيفية تعديل كل إعداد.
‫وحتى مع بعض النماذج ، ستكون هناك بعض العقد على معلمات مفرطة مختلفة.
‫نفسية ، تعلم ، تقترح التغيير.
‫هذا نوع من مثل واحد.
‫هل تريد التغيير أولا للمحاولة.
‫وبالتالي بعد قراءة ذلك ، بعد المرور عبر هذا النطاق ، لذلك
‫في حالتنا ، سنحاول تعديل ما يلي.
‫لذلك نريد أقصى عمق.
‫في الواقع ، سنضع هذه العلامات في الخلف لأننا نعلم أنها حتى نعرف أنها خطوة كحد أقصى في
‫الكود.
‫ماكس الميزات.
‫يعني العينات.
‫إذا لم يكن أي من هذه الأمور منطقيًا ، فتذكر أن التعريف لكل هؤلاء موجود في توثيق
‫أي نموذج.
‫لذا ، إذا أتينا هنا يعني أن العينات تترك الحد الأدنى لعدد العينات المطلوبة لتكون في عقدة ورقية
‫ويمكنك قراءة المزيد بعمق في ما هي العقدة الورقية إذا قمت بفحص بعض الموارد في غابة عشوائية في العمق.
‫لكن في الوقت الحالي نحن نركز فقط على كيفية التكيف.
‫المعلمات الفائقة لنموذج التعلم الآلي تعني أوراق العينات.
‫ويعني انقسام العينات وتقدير رائع.
‫هذه هي المعايير العالية التي سنقوم بتعديلها.
‫والآن سنستخدم نفس الكود الخاص بنا كما كان من قبل ، باستثناء هذه المرة نحتاج إلى إنشاء مسار تدريبي وتحقق
‫واختبار.
‫سنستخدم هذه الانقسامات هنا.
‫لذلك سيتم إنشاء تقسيم التدريب بنسبة 70٪ من البيانات.
‫ستحتوي كل مجموعة من مجموعات التحقق من الصحة والاختبار على 15 وسوف نحصل على بعض النتائج الأساسية.
‫لقد حصلنا عليها نوعًا ما بالفعل ، لكننا سنفعلها مرة أخرى ، ونحصل على بعض النتائج
‫الأساسية ، ثم سنرى كيف يمكننا ضبط نوع النموذج من المعلمات يدويًا.
‫وبما أننا سنقوم بتقييم بعض النماذج ، أعتقد أنه من المهم أن ننشئ وظيفة
‫تقييم.
‫لذلك هذا ما قد ترغب في القيام به.
‫أيًا كان النموذج الذي تعمل عليه هو إنشاء وظائف.
‫إذا كنت تعلم أنك تريد أن تفعل شيئًا أكثر من مرة.
‫لذلك يوفر كتابة الكثير من التعليمات البرمجية.
‫لكن مرة أخرى ، ربما يكون هذا مختلفًا قليلاً عما رأيناه في الماضي.
‫الصحيح.
‫نحن نعلم أننا نحب كتابة كل شيء باليد.
‫سنترك القليل من docstring هنا.
‫يقوم بإجراء مقارنة التقييم على الملصقات الحقيقية مقابل التسميات السابقة.
‫والآن ، كما رأينا في قسم التقييم ، الشيء الرئيسي الذي يقوم به تقييم نموذج التعلم الآلي
‫هو مقارنة تنبؤاته مقابل التسميات الحقيقية.
‫هذا ما ستفعله هذه الوظيفة.
‫لذلك لأننا نعمل مع مصنف ، نريد الدقة والدقة والنتيجة y هوامش حقيقية.
‫نريد أيضا الدقة.
‫والآن قد نلاحظ هنا في نموذج التصنيف الخاص بنا ، لأننا إذا استخدمنا فروق التقييم هذه على
‫نموذج الانحدار ، فإننا نضع مقاييس التصنيف ، وسوف نحصل على أخطاء لأن نموذج
‫الانحدار يتنبأ بأشياء مختلفة عن التصنيف. نموذج يتوقع الدقة.
‫ثم نريد أن نتذكر ، بالطبع ، درجة الاسترجاع.
‫والآن مرة أخرى ، يمكنك ضبط هذا ، وتقييم دالة فريد لما تحتاجه.
‫لكنني سأقوم فقط بتضمين بعض المقاييس الأكثر شيوعًا التي غطيناها لنماذج التصنيف
‫، وبعض الأشياء التي تريد الانتباه إليها بشكل أساسي لجميع نماذج التصنيف الخاصة
‫بك ، وينتشر Y ، ثم سننشئ قاموس حتى يتمكن من إرجاع التنبؤات ، حتى نتمكن من مقارنتها بالتنبؤات
‫الأخرى.
‫دقة الجولة اللاحقة.
‫سنذهب إلى منزلتين عشريتين.
‫نعم.
‫دقة.
‫دقة دائرية.
‫إلى.
‫الآن ، تذكر دائمًا ، إذا كان هذا يبدو كثيرًا ، فذلك لأنه ، أولاً وقبل كل شيء ، هناك الكثير مما يجب القيام
‫به في ضربة واحدة.
‫والشيء الثاني هو أنني أمتلك قدرًا معقولًا من التدريب على هذا ، لذا فأنا أعرف بطبيعتي ما يجب استخدامه.
‫مرة أخرى ، أنا أتعلم دائمًا ، ولكن لدي القليل من التدريب على بناء هذه الأنواع المحددة من الأنظمة
‫، وهذه الأنماط تظهر مرارًا وتكرارًا.
‫نذهب للطباعة.
‫نريد فقط أن نعطينا القليل من نسخة مطبوعة عما يحدث.
‫Ach ، سنذهب بدقة.
‫الوقت هو 100 ثم نريد فقط منزلتين عشريتين.
‫سيكون ذلك كافيا.
‫ثم سنذهب إلى نفس الشيء إذا كانت الدقة.
‫يمكن أن يكون هذا دقّة.
‫لن نحتاج إلى مضاعفة ذلك بمقدار 100.
‫يمكن أن يبقى فقط في منزلتين عشريتين.
‫حسنًا ، نحن بحاجة إلى سلسلة Ender.
‫طباعة رائعة.
‫ثم سنذهب للاستدعاء.
‫يجب أن نبدأ بكتابة هذا كثيرًا ، ولكن نظرًا لأننا سنتمكن من إعادة استخدامه ، فسوف ينقذنا
‫ذلك المسار.
‫ثم في النهاية نريد الطباعة.
‫إذا كانت مدرسة واحدة.
‫نحن نصنعها.
‫نحن أخيرًا نصنعها.
‫جهد ممتاز.
‫هناك نذهب.
‫وأخيرًا ، نريد إرجاع المقياس عند انخفاضه.
‫الآن ، ماذا يحدث هنا؟
‫حسنًا ، بشكل أساسي ، تأخذ هذه الوظيفة بعض الملصقات الحقيقية وبعض تسميات التنبؤ من نماذج التصنيف الخاصة
‫بنا.
‫نحن نعرف هذا من السلسلة هنا.
‫ستقوم بحساب وظائف تقييم مختلفة هنا ، ومن ثم ستعيد قاموسًا متريًا حتى نتمكن من
‫حفظه لوقت لاحق.
‫وستقوم أيضًا بطباعة بعض المقاييس.
‫لذلك نحصل على نسخة مطبوعة بمجرد تشغيل هذه الوظيفة.
‫لذا فهي مجرد وظيفة تقييم لنماذج التصنيف الخاصة بنا.
‫رائع.
‫وسأقوم بحفظ دفتر الملاحظات هنا ، كما هو الحال دائمًا.
‫الآن ، كيف يمكننا بالضبط إنشاء هذه التحقق من صحة القطار واختبار الانقسامات؟
‫حسنًا ، وظيفة الانقسام في اختبار القطار لدينا التي رأيناها من قبل ، هل تتذكر هذه الوظيفة؟
‫تدريب على الانقسام.
‫إذاً هذا يعود فقط ، ينقسم القطار ، مصفوفات من المصفوفات إلى قطار عشوائي ومجموعات فرعية للاختبار.
‫لذلك هذا واحد ينقسم فقط إلى مجموعات القطار والاختبار.
‫لذا ما يتعين علينا القيام به هو تقسيم بياناتنا يدويًا إلى مجموعات التحقق من صحة القطار واختباره.
‫و لذلك افعل هذا
‫نحن نقدر.
‫كيف يمكننا عمل ذلك؟
‫لأن بياناتنا موجودة في إطار بيانات.
‫مرض قلبي.
‫يجب أن نكون قادرين على القيام بذلك باستخدام بعض الحسابات القديمة الجيدة والفهرسة.
‫دعونا نرى كيف سنفعل.
‫لذلك من Skyline ، سنقوم باستيراد نموذجنا أولاً ، على الرغم من أننا قمنا بالفعل بإنشاء مثيل لمصنف غابة
‫عشوائي.
‫دعونا.
‫اذهب إلى EMP العشوائي ثم سنقوم بترتيب البيانات.
‫لماذا نخلط البيانات هنا؟
‫إذا كنا ننقسم إلى التحقق من صحة القطار واختبار الانقسام.
‫نريد مزجها.
‫تأكد من أنه ليس هو نفسه فقط.
‫السجلات تأتي من أجل أن تأتي.
‫إذا كنا نستخدم التقطيع لإنشاء خط التحقق من صحة القطار واختباره ، فنحن نريد التأكد من خلط
‫كل هذه السجلات.
‫لذلك هذا ما سنفعله.
‫يمكننا خلطها باستخدام وظيفة عينة PANDAS.
‫سنفعل frac يساوي واحدًا لـ 100٪ من البيانات.
‫هذا سيأخذ فقط مرض القلب ، عينة منه.
‫يتم هذا بشكل عشوائي ثم إعادة تعيين إطار بيانات أمراض القلب إلى متغيره الطبيعي.
‫لذلك سيأخذ هذه العينة مجموعة من الصفوف عشوائيًا ثم يعيد تعيينها إلى هذا المتغير ، أ. ك. أ.
‫خلط البيانات.
‫الآن ، تم خلط البيانات ، سيتم تقسيمها إلى x و Y.
‫في الواقع ، قد ننقذ ذلك لأمراض القلب.
‫هذه فكرة أفضل.
‫X يساوي.
‫هذه المرة نحتاج إلى تبديل أمراض القلب ومن ثم سنقوم بإسقاط العمود الهدف هنا.
‫هذا الفيديو يتأخر قليلاً ، لكن هذا مفهوم مهم ، أليس كذلك؟
‫سنرى هنا.
‫سيكون الأمر يستحق كل هذا العناء لأننا سنكون قادرين على تحسين نماذجنا باستخدام انخفاض حرارة
‫الجسم لضبط وتقسيم التحقق من صحة البيانات ومجموعات الاختبار.
‫رائع.
‫لذا انقسم القطار.
‫كيف نحن ذاهبون للقيام بذلك؟
‫حسنًا ، نحتاج إلى إنشاء رقم يمكننا استخدامه للتقطيع.
‫لذلك نريد 70٪ من طول بياناتنا.
‫حتى ترى ما يحدث هنا.
‫حاول الانقسام.
‫نحن بحاجة لرقم.
‫نحتاج 70٪.
‫إذن 0. تم خلط 7 أضعاف طول أمراض القلب وسيشكل هذا 70٪ من البيانات.
‫ثم نحتاج إلى تقسيم صحيح.
‫الذي سيكون.
‫هل تذكر؟
‫هل تتذكر ما هو الانقسام؟
‫15٪.
‫هذا ما اتفقنا عليه.
‫رائع.
‫لذلك يمكننا فعل ذلك بنفس الطريقة.
‫سيكون ذلك قطارًا منقسمًا لأننا نريد الفهرسة.
‫نريد الـ 15٪ القادمة.
‫حتى القطار سبليت زائد 0. 515.
‫خلط طول مرض القلب لدينا.
‫داتافريم.
‫هذا هو 15٪ من البيانات.
‫رائع.
‫وهكذا ، فإن قطار س ، سيكون قطار ص هو بيانات س.
‫حتى القطار الانقسام.
‫وسبب انقسام البيانات حتى القطار.
‫رائع ، ثم ex valid y ، آسف ستكون بيانات x من القطار المنقسم إلى الانقسام الصحيح.
‫والشيء نفسه بالنسبة لـ y سيكون بيانات y من انقسام القطار.
‫إلى الانقسام الصحيح.
‫وبعد ذلك سيكون لدينا اختبار X وسيكون اختبار y هو بيانات X من الانقسام الصحيح فصاعدًا.
‫إذن باقي البيانات.
‫ثم لماذا من الانقسام الصحيح فصاعدًا.
‫يا للعجب ، لقد ضاع هذا حتى الآن.
‫دعنا فقط نرى ما يحدث.
‫حسنًا ، دعنا نذهب ، لين ، اطبعها.
‫القطار السابق وبعد ذلك نريد لين السابقين صالح.
‫وبعد ذلك نريد لين السابق الاختبار.
‫تمام.
‫لذا فإن مجموعة التدريب تحتوي على 70٪ من البيانات ، ويعرف أيضًا باسم 212 صفًا.
‫تحتوي مجموعة التحقق من الصحة على 46 صفًا ، و 15٪ من البيانات ، ومجموعة الاختبار بها 46 صفًا.
‫هذا يمثل 15٪ من البيانات.
‫هناك كميات مختلفة هنا ، على الرغم من أن كلاهما 15٪ لأننا استخدمنا الجولة ، لدينا
‫عدد فردي من العينات في مجموعة بيانات خلط أمراض القلب.
‫لذلك سيكون هناك تداعيات على أحدهما في مكان ما.
‫هذا جيد تمامًا.
‫حسنًا ، لدينا الآن انشقاقات.
‫يمكننا عمل KLF ، سنقوم بإنشاء مثيل لمصنف غابة عشوائي.
‫والآن ، نظرًا لأننا لم نمرر أي شيء هنا ، فسيؤدي ذلك إلى إنشاء مثيل له باستخدام معلمات الخط الأساسي.
‫لذلك إذا قمنا بعمل هذا CLF ، نحصل على المعلمات.
‫أوه ، هذه ليست سمة.
‫هذه وظيفة.
‫لذلك بدون تمرير أي شيء إلى هنا لدينا مصنف الغابة العشوائي وإنشاء مثيل لمصنف المزرعة العشوائي باستخدام
‫معلمات خط الأساس المعروف أيضًا باسم هذا.
‫وهذا ما نريده لأننا نريد عمل تنبؤات أساسية.
‫لذلك نذهب لنرى اليسار مناسبا.
‫سنقوم بتلائمها مع بيانات التدريب كالمعتاد وبعد ذلك سنقوم بالتنبؤات.
‫لذا فإن الفوارق السعرية y تساوي التنبؤ الذاتي.
‫لا ، سوف نتنبأ ببيانات التحقق لأننا نعود إلى هنا ، نريد ضبط نموذجنا على تقسيم التحقق
‫من الصحة.
‫إذن ، هذا ما نبني عليه المقياس هو إنشاء مقياس أساسي أولاً ، وهو عن طريق تشغيل وظيفة التقييم الخاصة بنا
‫على قسم التحقق من الصحة ، ثم سنقوم بتعديل المعلمات الفائقة ونحاول نموذجنا مرة أخرى على
‫تقسيم التحقق ونرى كيف يقارنون.
‫لذلك دعنا نذهب هنا.
‫لذا قم بعمل تنبؤات.
‫سوف نسمي هذه التنبؤات الأساسية ثم سنقوم بتقييم المصنف على مجموعة التحقق من الصحة.
‫لذلك سنذهب إلى المقاييس الأساسية.
‫والآن هذا هو المكان الذي ستأتي فيه وظيفة التقييم لدينا في مقاييس مفيدة تساوي تقييم فروق الأسعار y الصالحة ، لذا انظر
‫كيف نجتازها.
‫لماذا مجموعة التحقق ولماذا Preds.
‫وبعد ذلك نريد أن نذهب إلى المقاييس الأساسية.
‫حسنا ماذا لدينا؟
‫دقة المتغير المحلي.
‫المرجع من قبل.
‫أوه.
‫هذا ما فوتناه.
‫هذا يجب أن يكون درجة الدقة من هذا مرة أخرى.
‫لقد تم الأمر بشكل رهيب الآن.
‫ما الذي يجري هنا؟
‫نقطة الدقة 22.
‫هل فعلنا هذا بشكل صحيح؟
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫لهذا السبب استخدمنا الأصل.
‫انظر ، كان ذلك من هذا القبيل.
‫نحن بحاجة إلى استخدام أسلوب تعديل أمراض القلب لأنه بخلاف ذلك كان نموذجنا يتنبأ بالتسميات الأصلية بدلاً
‫من التسميات التي تم خلطها.
‫هذا كل ما فاتنا هناك.
‫هناك نذهب.
‫وو!
‫نحصل على هذا التحذير هنا بأن قيمة التقدير ستتغير من عشرة
‫انعكاس ، 0. 20 إلى 100. 22.
‫إذن هذه هي مقاييسنا الأساسية.
‫الآن ، ما فعلناه هو أننا أنشأنا اختبارًا للتحقق من صحة القطار وتقسيمًا للاختبار.
‫لقد قمنا بإنشاء مثيل للنموذج فقط إذا قمنا به من قبل ، فنحن نلائمه مع بيانات التدريب هنا.
‫ثم قمنا بتقييم المعلمات الأساسية ، والمعلمات الأساسية للخط الأساسي في مجموعة التحقق وحصلنا
‫على هذه المقاييس.
‫لذا ، إذا حاولنا تحسين نتائجنا ، إذا حاولنا تعديل المعلمات الفائقة للنموذج.
‫هؤلاء الموجودون هنا في غابتنا العشوائية يدويًا ، لأن هذا هو هذا القسم.
‫ضبط أعلى المعلمات باليد.
‫كيف سنفعل ذلك؟
‫لنأخذ هذا التحذير كمثال لتغيير معلمة مفرطة.
‫دعونا نتغير.
‫ومرة أخرى ، إذا كنت تستخدم القرض النفسي 0. 2 ، اثنان أو أعلى ، لن تحصل على هذا التحذير.
‫ولكن نظرًا لأننا نتلقى هذا التحذير ، فسنحاول التعديل.
‫ستغير معلماتنا الفائقة تقديرًا لنا وهو هذا هنا.
‫سنقوم بتغييره من خط الأساس 10 إلى 100 ونرى ما إذا كنا سنحصل على درجة مختلفة في مجموعة التحقق من الصحة.
‫اصنع بذرة عشوائية.
‫42- ندى.
‫ما سنفعله هو إنشاء مصنف ثانٍ بمعلمات فرط مختلفة لأن تذكر.
‫يتم الآن إنشاء مصنف الغابة العشوائي هنا.
‫لا يمر عليه شيء.
‫قم بتجسيد المصنف باستخدام معلمات الخط الأساسي الفائقة التي تأتي مباشرة من خارج الصندوق.
‫لذلك مثل استخدام إعدادات فرنك المحددة مسبقًا عندما يخرج من العلبة لطهي طبقك المفضل.
‫هذه النتائج لا تساعدنا حقًا هنا.
‫نريد نموذج أفضل.
‫سنقوم بإنشاء CLF اثنان وسنقوم بتعديل المعلمات الفائقة كما لو كنت ستضبط فرنك لمحاولة
‫تحسين طبق الدجاج المشوي اللذيذ الذي تصنعه.
‫ربما كنت تستعد لمهمة كبيرة سيأتي إليها جميع أصدقائك وقد وعدتهم بطبق
‫رائع ، لذا فأنت تحاول إتقانها.
‫هذا ما نفعله مع نموذج التعلم الآلي الخاص بنا.
‫مرة أخرى ، نفس الشيء ، نفس البيانات مثبتة على بيانات التدريب ، لكن هذه المرة لدينا CLF 2 ، والتي
‫تستخدم ما يقدر بـ 100 بدلاً من عشرة.
‫والآن مرة أخرى ، يمكننا تجربة إعدادات مختلفة لكل هذه الميزات هنا ، تلك التي
‫سنحاول تعديلها.
‫لكن قد نبدأ بواحد فقط ، ونرى مثالاً له ، ثم نبدأ في عمل تنبؤات.
‫فلماذا بريدز أيضًا؟
‫لأننا نستخدم CLF إلى CLF للتنبؤ.
‫X صالح.
‫نحن نفعل نفس الشيء هنا.
‫تنبؤات خط الأساس موجودة في مجموعة التحقق من الصحة والآن قم بعمل تنبؤات باستخدام معلمات مفرطة مختلفة.
‫على نفس البيانات.
‫نماذج مختلفة ، نفس البيانات.
‫والآن سنقيم المصنف الثاني.
‫ترك المدير التنفيذي مقياسين يساويان أننا نستخدم وظيفة التقييم الخاصة بنا مرة أخرى بالفعل الذي أنشأناه من قبل
‫ونحفظ بضعة أسطر قليلة من الكود بمجرد تسميته بهذا الشكل.
‫حسنًا ، دعنا الآن نتحقق من ذلك.
‫آه.
‫تمام.
‫والآن ، إذا قارنا استخدام المعلمات الفائقة الأساسية التي جاء بها نموذجنا ، فما الذي يمكننا رؤيته
‫المختلف هنا؟
‫كل ما قمنا بتغييره هو تقدير يساوي 100.
‫لذلك قمنا بتعديل قرص واحد على نموذجنا.
‫لذلك مثل ضبط قرص واحد على فرنك ، يمكننا أن نرى زيادة طفيفة في الدقة على نفس البيانات.
‫لذا فإن CLF 2 تتمتع بدقة أعلى قليلاً.
‫لديها دقة أعلى.
‫لكن استدعاء أقل وفي نفس النتيجة و درجة واحدة.
‫همم.
‫تمام.
‫هذا يعطينا القليل من المعرفة أنه ربما إذا واصلنا استخدام معايير عالية
‫مختلفة ، فقد واصلنا محاولة تعديلها يدويًا.
‫نأمل في النهاية أن نستمر في تحسين هذه المقاييس.
‫إذن ما الذي تعتقد أننا سنفعله بعد ذلك؟
‫إذا صعدنا إلى هنا ، ربما نحاول تغيير الحد الأقصى للعمق.
‫إذن ما هو الحد الأقصى الافتراضي للعمق؟
‫نجده هنا.
‫العمق الأقصى لا شيء.
‫لذلك ربما ننظر إلى الوثائق وننتقل إلى المتغيرات المختلفة التي يمكن أن يستغرقها الحد الأقصى للطول حتى يمكن
‫أن يستغرق عددًا صحيحًا أو لا شيء.
‫الافتراضي هو لا شيء.
‫أقصى عمق للشجرة وإجراء بحثنا وقراءة الوثائق ، نرى بعض القيم المختلفة
‫لأقصى عمق.
‫ثم نعود إلى نموذجنا هنا وربما ننشئ المفتاح الموسيقي ثلاثة يساوي مصنف الغابة العشوائي.
‫هذه المرة سنحتفظ بتقدير كما هو يساوي 100 ثم سنغير أقصى عمق من لا شيء إلى يساوي
‫عشرة.
‫حاليا.
‫أنا لم أختلق هذا الرقم.
‫لقد أجريت بعض الأبحاث ، وقرأت الوثائق وتوصلت إلى أفكار مختلفة لـ Max Depth ، وبعد ذلك قد نفعل
‫نفس الشيء مثل ما فعلناه هنا.
‫قم بتقييم المصنف الثالث الخاص بنا ، كما قد تكون خمنت ، أو كما كنت تعتقد
‫، إذا كنا نمر ونعدل كل هذه الأشياء يدويًا ، وضبط كل المقابض يدويًا ، فسيستغرق ذلك القليل
‫من العمل.
‫حق؟
‫لذلك تمامًا مثل إتقان طبقك في الحياة الواقعية ، مثل إذا كنت تقوم بإعداد طبق دجاج مفضل ، يأتي
‫الجميع لتناول العشاء ، وتحاول ضبط الإعدادات في فرنك.
‫قد تضطر إلى إجراء القليل من التجربة والخطأ ، أليس كذلك؟
‫قد تطهوها مرة واحدة ثم لا تكون جيدة.
‫وبعد ذلك بحلول المرة العاشرة ، تبدأ في التحسن حقًا.
‫ولكن قد يستغرق ذلك وقتًا أطول مع ما نحاول القيام به هنا ، كتابة التعليمات البرمجية ، إذا كان
‫لدينا كل هذه الإعدادات المختلفة هنا ، في محاولة لتغييرها ، ومحاولة العثور على أفضل الإعدادات ، فقد يستغرق الأمر
‫وقتًا أطول بكثير مما لدينا .
‫والقاعدة في الكود.
‫لا تكرر نفسك.
‫لذلك ربما تكون قد خمنت أن التعلم النفسي له طريقة ، طريقة تحمل في ثناياه عوامل يمكنها القيام بذلك من أجلنا.
‫جرب مجموعة من الإعدادات المختلفة لنا وهذا البحث العشوائي حفظ ولكننا سنلقي نظرة على ذلك في الفيديو
‫التالي.
‫هذا بالفعل يستغرق وقتًا طويلاً جدًا ، ولكن المهم هنا هو أنه عندما نقوم بضبط المعلمات المفرطة للنموذج
‫، يمكنك التفكير في مجموعة التدريب على أنها مثل مواد الدورة التدريبية حيث تتعلم
‫بيانات الأساس ، وهذا مجموعة التدريب.
‫ثم في الامتحان التدريبي ، تقوم بتنقيح ما تعرفه.
‫لقد تعلمت بالفعل كل الأنماط الأساسية مثل نموذجنا.
‫وبعد ذلك مع مجموعة التحقق ، نقوم بتعديل الإعدادات.
‫لذلك نحن نقوم بتحسين ما يعرفه النموذج ، وكيف يتعلم أشياء مختلفة قبل أن نختبر أنفسنا في الاختبار
‫النهائي.
‫لذلك في. ك. أ قبل أن نقيم نموذجنا على مجموعة الاختبار.
‫الآن ، لا تقلق.
‫إذا كنت تشعر ببعض الإرهاق ، فارجع إلى الكود الذي كتبناه.
‫تحقق من ذلك.
‫يمكنك محاولة تعديل بعض المعايير المختلفة بنفسك ، ولكن إذا لم يكن الأمر كذلك ، فلا داعي للقلق.
‫سنرى في الفيديو التالي كيف يمكننا استخدام وحدة في نفسية.
‫تعلم أن تجرب معلمات هايبر مختلفة بالنسبة لنا.