‫Laten we dus eens kijken naar verschillende manieren waarop we onze modellen kunnen verbeteren met behulp van hyperparameterafstemming.
‫De eerste is hier met de hand.
‫Dus laten we een kleine kop maken.
‫5. 1 tuning type parameters met de hand.
‫En tot nu toe hebben we het gehad over het omgaan met trainings- en testdatasets, een model wordt getraind aan de
‫trainingskant, het vindt patronen en vervolgens wordt het geëvalueerd op de testset.
‫Dus het gebruikt die patronen.
‫Maar hyperparameterafstemming introduceert een derde set, een validatieset.
‫Dus als we hier kijken, dan ziet het er zo uit als we parameters met de hand trainen.
‫Dus als we zouden beginnen met 100 patiëntendossiers in het geval van ons hartziekteprobleem.
‫Nogmaals, dit kan veranderen, afhankelijk van het probleem waarmee u werkt.
‫En ik heb gewoon het getal 100 gebruikt omdat het een gemakkelijk getal is om voor te stellen.
‫Dit zijn dus onze startgegevens en wat we zouden kunnen doen is het splitsen.
‫Dit bedoel ik met drie verschillende sets.
‫Dus splitsen we.
‫We zouden 70 tot 80 procent kunnen gebruiken.
‫Dus 70 patiëntendossiers als trainingssplitsing.
‫We kunnen 10 tot 15 procent gebruiken als validatiesplitsing en we kunnen 10 tot 15 procent gebruiken voor een testsplitsing.
‫Nu kunt u deze aantallen natuurlijk aanpassen.
‫Dit zijn slechts enkele veelvoorkomende nummers die u vaak zult zien.
‫En natuurlijk wordt het model hierop getraind, wat we eerder hebben gezien.
‫En meestal zonder de validatieset, wordt ons model hierop geëvalueerd, maar nu we een validatieset hebben, gaan we
‫hier onze modelinstellingen afstemmen, a. k. A. de hyperparameters,
‫wordt afgestemd op de validatiesplitsing en tenslotte wordt, zoals normaal, een model geëvalueerd op de testsplitsing.
‫En nu is de analogie hier, als je je helemaal bij het begin herinnert, is het belangrijkste
‫concept in machine learning de drie-set.
‫Dit was dus al in het begin.
‫Machine learning op de trainingsset is analoog om te zeggen dat je een universitaire opleiding volgt en dat je het cursusmateriaal
‫aan het leren bent.
‫In de validatieset zou je je kennis een beetje testen en kijken wat je moet aanpassen.
‫Dus je zou het oefenexamen krijgen van je professor en je probeert het uit en je gaat, Oh, wauw,
‫ik doe het vreselijk bij vraag één, twee en vier.
‫Misschien moet ik de manier waarop ik dit benader aanpassen.
‫En dan doe je weer het oefenexamen.
‫En als je eenmaal je vaardigheden op het oefenexamen hebt verbeterd, voel je je
‫een beetje zelfverzekerd en zou je jezelf eindelijk echt evalueren op het eindexamen, dat de testset is.
‫Dus hoe zouden we dit doen met code?
‫Laten we terugkomen op ons notitieboekje.
‫Trainingstype parameters met de hand, laten we drie sets maken, trainen, valideren en testen.
‫Dus wat we zullen doen, is dat we onszelf herinneren aan onze Get Prem's of onszelf
‫herinneren aan onze willekeurige bosclassificaties, basislijnparameters.
‫Dit zijn dus allemaal basislijnparameters, a. k. A. de instellingen op ons model, die we kunnen aanpassen.
‫En nu, in feite, welke gaan we aanpassen?
‫Welnu, na het lezen van de willekeurige bosdocumentatie en nogmaals, je kunt dit doen voor elke machine
‫learning-schatting of -model met cycloon, beginnen we een idee te krijgen van hoe we elke instelling kunnen aanpassen.
‫En zelfs bij sommige modellen zullen er enkele opmerkingen zijn over verschillende soorten parameters.
‫Dus ik kan niet leren voorstellen om te veranderen.
‫Dat is een beetje zoals degene die je eerst wilt veranderen om te proberen.
‫En dus na het doorlezen ervan.
‫Nadat ik dat heb doorgemaakt.
‫Dus in ons geval gaan we proberen het volgende aan te passen.
‫Dus we willen maximale diepte.
‫Eigenlijk hebben we deze in de praktijk gebracht omdat we dat daar weten, dus we weten dat ze maximale diepte kunnen hebben.
‫Maximale functies.
‫Ik bedoel, monsters gaan weg als geen van deze zin heeft.
‫Onthoud dat de definitie van al deze in de documentatie voor elk model staat.
‫Dus we komen hier, gemiddelde monsters, laat het minimum aantal monsters dat nodig is om bij een bladknooppunt te zijn.
‫En u kunt meer diepgaand lezen over wat een bladknooppunt is als u enkele bronnen over een willekeurig bos grondig
‫bekijkt.
‫Maar voor nu concentreren we ons alleen op hoe we de parameters van een machine learning-model kunnen aanpassen.
‫Ik bedoel, monsters blad.
‫En gemiddelde steekproeven splitsen en een schatting is prachtig.
‫Dit zijn dus het type parameters dat we gaan aanpassen en nu gebruiken we dezelfde code
‫als voorheen, behalve dat we deze keer een trainingsvalidatie en testsplitsing moeten maken, die deze splitsingen hier alleen gebruikt.
‫Dus de trainingssplitsing wordt gemaakt met 70 procent van de gegevens, de validatie- en testsets bevatten
‫elk 15 en we krijgen enkele basisresultaten.
‫Dus we hebben ze al een beetje, maar we doen het nog een keer, krijgen wat basisresultaten en dan
‫zullen we zien hoe we de hybride parameters van het model met de hand kunnen afstemmen.
‫En aangezien we een paar modellen gaan evalueren, denk ik dat het belangrijk is dat we een evaluatiefunctie
‫creëren.
‫Dit is dus wat je zou willen doen.
‫Aan welk model je ook werkt, het is het maken van functies als je weet dat je iets meer dan eens
‫wilt doen.
‫Het bespaart dus het schrijven van veel code.
‫Maar nogmaals, dat is waarschijnlijk een beetje anders dan wat we in het verleden hebben gezien.
‫We weten dat we graag alles met de hand schrijven.
‫We laten hier gewoon een beetje afdwalen.
‫Prestatie-evaluatievergelijking over waarom echte labels, de wijdverbreide labels.
‫En nu, zoals we in de evaluatiesectie hebben gezien, is het belangrijkste dat het evaluatiemodel van het machine learning-model
‫doet, dat het zijn voorspellingen vergelijkt met de echte labels.
‫Dus dat is wat deze functie gaat doen.
‫Dus omdat we met de classifier werken, willen we nauwkeurigheid, nauwkeurigheid, score.
‫Waarom waar?
‫Waarom parades?
‫We willen ook precisie.
‫En nu kunnen we hier opmerken over ons classificatiemodel, want als we dit gebruiken om spreads
‫op een regressiemodel te evalueren, we classificatiestatistieken invoeren, krijgen we fouten omdat een
‫regressiemodel andere dingen voorspelt dan wat een classificatie model voorspelt precisie.
‫En dan zullen we het ons niet herinneren, natuurlijk, is gelijk aan de herinneringsscore.
‫En nu, nogmaals, je zou dit kunnen aanpassen, parades evalueren, functioneren voor wat je nodig hebt.
‫Maar ik ga gewoon enkele van de meest voorkomende statistieken opnemen die we hebben behandeld voor de classificatiemodellen,
‫enkele van de dingen waar u op wilt letten voor in principe al uw classificatiemodellen.
‫Waarom parades?
‫En dan maken we een woordenboek zodat het de voorspelling kan retourneren, zodat we ze
‫later kunnen vergelijken met andere voorspellingen.
‫De nauwkeurigheid gaat tot op twee cijfers achter de komma.
‫Ja, precisie, ronde precisie.
‫Naar.
‫Onthoud altijd dat als dit veel lijkt, het is omdat het in de eerste plaats nogal wat is om in
‫één klap te verwerken.
‫En het tweede is dat ik hier behoorlijk wat oefening mee heb gehad, dus ik weet van nature wat ik moet
‫gebruiken.
‫Nogmaals, ik leer altijd bij, maar ik heb net een beetje geoefend met het bouwen van dit soort specifieke systemen.
‫En deze patronen komen keer op keer terug.
‫Ga printen.
‫We willen ons een beetje een afdruk geven van wat er aan de hand is.
‫Ach, nauwkeurigheid.
‫Keer 100, en dan willen we maar twee decimalen, dat is genoeg, dan gaan
‫we naar hetzelfde als precisie.
‫Dit kan precisie zijn, we hoeven dat niet met 100 te vermenigvuldigen, dat kan gewoon op twee cijfers achter de komma blijven.
‫We hebben een string nodig voor prachtige afdrukken en we gaan ons herinneren dat dit veel is om te typen om mee te beginnen.
‫Maar omdat we het opnieuw kunnen gebruiken, zal het ons op het spoor redden.
‫En tot slot willen we Trent.
‫Als één school.
‫We maken het, we doen het eindelijk uitstekend.
‫Daar gaan we.
‫OKE.
‫En tot slot willen we onze metrische datum retourneren.
‫Wat gebeurt hier nu?
‫In wezen neemt deze functie slechts enkele echte labels en enkele voorspellingslabels van onze classificatiemodellen.
‫We kennen dit van de string hier.
‫Het gaat hier verschillende evaluatiefuncties berekenen en dan gaat het een metrisch woordenboek teruggeven, zodat we dat voor
‫later kunnen bewaren.
‫En het zal ook enkele statistieken afdrukken, zodat we een afdruk kunnen krijgen zodra we deze functie uitvoeren.
‫Het is dus slechts een evaluatiefunctie voor onze classificatiemodellen.
‫Prachtig.
‫En ik ga het notitieboekje hier bewaren, zoals altijd.
‫Hoe zouden we deze treinvalidatie- en testpilots nu precies maken?
‫Nou, onze treintest splitsfunctie die we eerder hebben gezien.
‫Herinner je je dit ene treindisplay nog?
‫Dus deze keert alleen terug, treinsplitsingen, arrays van matrices in willekeurige trein- en testsubsets.
‫Deze splitst zich alleen op in trein- en testsets.
‫Dus wat we moeten doen, is dat we onze gegevens handmatig moeten splitsen in treinvalidatie in testzin.
‫En dus om dit te doen.
‫Hoe kunnen we dit doen, want onze gegevens bevinden zich in een dataframe, hartziekte, we zouden het gewoon moeten kunnen doen met
‫behulp van wat goede oude wiskunde en indexering.
‫Laten we eens kijken hoe we van Ascalon zouden zeggen dat we eerst ons model zullen importeren, ook al hebben we al
‫een willekeurige bosclassificatie gemaakt.
‫Laten we.
‫Ga naar MPLX random seed en dan schudden we de gegevens.
‫Waarom schudden we de gegevens hier door elkaar als we ons opsplitsen in treinvalidatie en testen waar we het willen mixen, zorg ervoor dat
‫het niet gewoon hetzelfde is, de records komen in de volgorde dat ze binnenkomen.
‫Als we slicen gebruiken om onze treinvalidatie te maken en te testen, willen we zeker weten dat al deze records
‫door elkaar worden gehaald.
‫Dus dat gaan we doen.
‫We kunnen het in willekeurige volgorde afspelen met de voorbeeldfunctie van panda's of een adelaarsafbuiging voor 100 procent van de gegevens.
‫Dit gaat gewoon het hartziekte-monster nemen dat dit willekeurig is en dan het
‫hartziekte-gegevensframe opnieuw toewijzen aan zijn normale variabele.
‫Dus het zal dit voorbeeld willekeurig een aantal rijen nemen en het dan opnieuw toewijzen aan deze variabele, a. k. A.
‫het schudden van de gegevens.
‫Nu worden de gegevens geschud, gesplitst in X en Y.
‫Eigenlijk zouden we dat kunnen redden voor hartziekten.
‫Geshuffled als een beter idee.
‫X is gelijk aan deze keer, we moeten hartziekte geschud en dan laten we de doelkolom hier vallen.
‫Deze video trekt een beetje op, maar dit is een belangrijk concept, toch?
‫We gaan hier kijken.
‫Het zal het allemaal waard zijn, want we kunnen onze modellen verbeteren met
‫behulp van high performance afstemming, de datavalidatie en testsets splitsen.
‫Prachtig.
‫Dus de trein splitste zich, hoe gaan we dit doen?
‫Welnu, we moeten een nummer maken dat we kunnen gebruiken om te snijden.
‫Dus we willen 70 procent van de lengte van onze gegevens.
‫Dus je ziet wat hier gebeurt.
‫Probeer te splitsen wanneer je een nummer nodig hebt.
‫We hebben 70 procent nodig.
‫Dus nul komma zeven keer de lengte van hart-en vaatziekten geschud.
‫En dit wordt 70 procent van de gegevens en dan hebben we een geldige splitsing nodig.
‫Welke gaat het worden, herinner je je nog?
‫Weet je nog wat de splitsing is, 15 procent?
‫Dat is wat we hebben afgesproken.
‫Prachtig.
‫Dus we kunnen dat op dezelfde manier doen als train split omdat we willen indexeren.
‫We willen de volgende 15 procent.
‫Dus probeer plus nul komma vijf een vijf te splitsen.
‫De lengte van onze hartziekte geschud.
‫Dataframe, dit is 15 procent van de data, prachtig, en dus wordt de X-trein Y-trein de X-data.
‫Tot aan de treinsplitsing.
‫En de waarom-gegevens tot aan de treinen zouden geweldig zijn en dan is het geldig, waarom geldig?
‫Sorry, het zijn de gegevens van de splitsing van de trein.
‫Op de geldige splitsing en hetzelfde voor waarom het de waaromgegevens van de splitsing van de trein zullen zijn.
‫Naar de geldige splitsing.
‫En dan hebben we een X-test en waarom zal de test de X-gegevens zijn vanaf de geldige
‫splitsing.
‫Dus de rest van de gegevens en waarom vanaf de geldige splitsing, wie dat tot nu toe verloren is gegaan, laten we eens kijken wat er aan de
‫hand is.
‫Goed, laten we gaan.
‫Len heeft X trein uitgeprint en dan willen we Lenn X geldig hebben.
‫En dan willen we Glenn X testen.
‫OKE.
‫Dus dat trainingscentrum heeft 70 procent van de gegevens, a. k. A. 212 rose, de validatieset
‫heeft 46 rose, 15 procent van de data en testset heeft 46 rose.
‫Dat is dus 15 procent van de gegevens.
‫Er zijn hier verschillende bedragen, zelfs die zijn allebei 15 procent omdat we Rand hebben gebruikt.
‫We hebben een oneven aantal monsters in de hartziekte, geschudde dataset.
‫Dus er zal ergens een overloop zijn van een die perfect in orde is.
‫Oké, nu hebben we onze splitsingen.
‫We kunnen CLF een willekeurige bosclassificator instantiëren.
‫En nu, omdat we hier niets hebben gepasseerd, wordt dit geconcretiseerd met de basislijnparameters.
‫Dus als we dit doen, krijgt CLF Perens niet.
‫Oh, dat is geen attribuut, dat is een functie, dus zonder iets door te geven hoor je onze willekeurige eerste classificatie en instantieert de willekeurige
‫vormclassificatie met de basislijnparameters, a. k. A. deze.
‫En dat is wat we willen, want we willen een aantal basisvoorspellingen doen.
‫Dus we gaan naar de klif, we gaan zoals gewoonlijk passen in de trainingsgegevens en dan gaan we
‫voorspellingen doen.
‫Dus waarom parades gelijk is aan Cele na voorspellen?
‫Nee, we gaan voorspellen op de validatiegegevens omdat we hier terugkomen.
‫We willen ons model afstemmen op de validatiesplitsing.
‫Dus dat is waar we onze metriek op baseren, is dat we eerst een basislijnstatistiek zullen maken, namelijk door onze evaluatiefunctie
‫uit te voeren op de validatiesplitsing, dan zullen we de hyperparameters aanpassen en ons model opnieuw proberen op
‫de validatiesplitsing en zien hoe ze vergelijken.
‫Dus laten we doorgaan en voorspellingen doen, we noemen deze baseline-voorspellingen en dan gaan we
‫de classifier evalueren op de validatieset.
‫Dus we hebben baseline-statistieken en dit is nu waar onze evaluatiefunctie van pas zal komen.
‫Metrieken Eagles evalueren rood en geldig.
‫Dus ik zie hoe we het waarom de validatieset en waarom-tarieven hebben gepost.
‫En dan willen we naar baseline-statistieken gaan.
‫Nou, wat hebben we, lokale variabele nauwkeurigheidsreferentie eerder, oh, dit is wat we hebben gemist.
‫Dit moet hier weer een nauwkeurigheidsscore van zijn.
‫Het is verschrikkelijk gedaan.
‫Wat is er hier op hetzelfde punt aan de hand met twee?
‫Hebben we dit goed gedaan?
‫O, daar gaan we.
‫Daarom hebben we onze originele C gebruikt die zo was.
‫We moeten shuffle voor hart- en vaatziekten gebruiken omdat ons model anders de oorspronkelijke labels voorspelde in plaats
‫van nu labels te shufflen.
‫Dus dat is wat we hebben gemist op de.
‫Ze hebben een man die dus we krijgen deze waarschuwing hier dat de waarde van een schatting zal veranderen
‫van 10 inversie, nul komma twee naar honderd en punt naar twee.
‫Dit zijn dus onze basisstatistieken.
‫Wat we hebben gedaan, is dat we een treinvalidatie en testsplitsing hebben gemaakt.
‫We hebben het geïnstantieerd en gemodelleerd, net als we het eerder hadden gedaan op de trainingsgegevens hier.
‫En dan hebben we de basislijnparameters, het basislijntype van parameters op de validatieset geëvalueerd en
‫deze statistieken verkregen.
‫Dus als we zouden proberen onze resultaten te verbeteren, als we zouden proberen onze modellen aan te passen, hyperparameters.
‫Deze hier in ons willekeurige bos met de hand, want dat is wat deze sectie is, parameters handmatig
‫afstemmen.
‫Hoe zouden we dat doen?
‫Laten we deze waarschuwing als voorbeeld nemen voor het wijzigen van een hyperparameter.
‫Laten we het weer veranderen.
‫Als je psychedelica gebruikt en hierboven een tour aanwijst, krijg je deze waarschuwing niet.
‫Maar aangezien we deze waarschuwing krijgen, gaan we proberen ons aan te passen.
‫Onze hybride parameters zullen veranderen.
‫Een schatting is welke is deze hier?
‫We veranderen het van de basislijn van 10 naar 100 en kijken
‫of we een andere score krijgen op de validatieset, geweldig willekeurig zaad, willekeurig zaad 40 wat we gaan doen is een tweede
‫classificatie maken met een ander type parameters want onthoud.
‫Door onze willekeurige eersteklas-brand hier te instantiëren, niets door te geven, wordt de classifier geïnstantieerd met de
‫baseline-hyperparameters waarmee hij direct uit de doos wordt geleverd.
‫Dus zoals het gebruik van de vooraf gedefinieerde instellingen van uw Arvind wanneer deze uit de doos komt om uw favoriete gerecht te bereiden.
‫Deze scholen helpen ons hier niet echt.
‫We willen dat een beter model ook CLF creëert, en we gaan de hyperparameters aanpassen zoals
‫je je oven zou aanpassen om te proberen die favoriete heerlijke gebraden kipschotel die je maakt te verbeteren.
‫Misschien bereid je je voor op een groot feest waar jij of je vrienden komen en je hebt ze een
‫geweldig gerecht beloofd.
‫Dus je probeert het te perfectioneren.
‫Dat is wat we doen met ons machine learning-model.
‫Dus nogmaals, hetzelfde, dezelfde gegevens pasten op de trainingsgegevens.
‫Maar deze keer hebben we CLF twee, die een schatting gebruikt van 100 in plaats van 10.
‫En nu, nogmaals, we zouden verschillende instellingen kunnen proberen voor al deze functies hier, degene die
‫we gaan proberen en aanpassen, maar we kunnen beginnen met slechts één, een voorbeeld ervan bekijken, en dan gaan we
‫maken voorspellingen.
‫Dus waarom ook parades, want we gebruiken onszelf voor onszelf om te helpen voorspellen.
‫Het is geldig.
‫We doen hier hetzelfde, de basisvoorspellingen staan op de validatieset en
‫maken nu voorspellingen met verschillende parameters.
‫Op dezelfde dag is er een ander model, dezelfde gegevens, en nu gaan we de tweede classificatie
‫evalueren.
‫Ze liet twee statistieken achter, Eagles, we gebruiken onze waarderingsfunctie al weer, degene die we eerder hebben gemaakt, en
‫we besparen een flink aantal regels code door het gewoon zo te trekken.
‫Oke.
‫Laten we het nu eens bekijken.
‫Ah, OK, dus als we nu vergelijken met behulp van de baseline hyperparameters waarmee ons model kwam, wat kunnen we dan zeggen dat
‫hier anders is?
‫Het enige dat we hebben veranderd, is een schatting die gelijk is aan 100, dus we hebben één wijzerplaat op ons model aangepast.
‫Dus zoals het aanpassen van één draaiknop op uw oven, kunnen we een lichte verhoging van de nauwkeurigheid zien op dezelfde gegevens.
‫Dus CAFTA heeft een iets hogere nauwkeurigheid.
‫Het gaat naar een hogere precisie.
‫Maar een lagere recall en op dezelfde F één school.
‫Hmm, OK, dat geeft ons een klein vermoeden dat als we door zouden gaan met verschillende hoge parameters, we zouden blijven
‫proberen ze aan te passen.
‫Met de hand zouden we deze statistieken uiteindelijk hopelijk blijven verbeteren.
‫Dus wat denk je dat we zouden doen als we hier naar boven gaan?
‫Misschien hebben we geprobeerd de maximale diepte te wijzigen.
‫Dus wat is de standaard maximale diepte?
‫We vinden het hier, Max.
‫Diepte is geen.
‫Dus misschien zouden we naar de documentatie kijken en naar de verschillende variabelen gaan die de maximale lengte kan hebben, zodat er
‫gehele getallen of geen kunnen zijn.
‫Standaard is geen.
‫De maximale diepte van de boom en tijdens ons onderzoek, het lezen van documentatie, zien we een aantal verschillende waarden
‫voor de maximale diepte.
‫Dus dan zouden we teruggaan naar ons model hier en misschien creëren we zelf drie is gelijk aan willekeurige bosclassificatie.
‫Deze keer houden we een schatting omdat hetzelfde gelijk is aan honderd en dan veranderen we de maximale diepte van negen in
‫gelijk aan 10.
‫Ik heb dit nummer niet verzonnen, ik heb wat onderzoek gedaan, de documentatie gelezen en verschillende ideeën bedacht voor
‫maximale diepte, en dan zouden we hetzelfde kunnen doen als wat we hier hebben gedaan.
‫Evalueer onze derde classifier, zoals je misschien al geraden had, zoals je misschien dacht, als
‫we deze allemaal met de hand doornemen en aanpassen, en alle knoppen met de hand aanpassen, zal dat behoorlijk
‫wat werk vergen.
‫Rechts.
‫Dus net zoals je je gerecht in het echte leven perfectioneert, alsof je je favoriete kipgerecht maakt, iedereen komt eten,
‫probeer je de instellingen van je oven aan te passen.
‫Mogelijk moet u een beetje vallen en opstaan.
‫Rechts.
‫Je zou het een keer kunnen koken en dan is het niet zo goed.
‫En dan tegen de tiende keer begin je echt goed te worden.
‫Maar dat kan veel langer duren met wat we hier proberen te doen.
‫Code schrijven, als we al deze verschillende instellingen hier hebben, proberen deze te veranderen, proberen de
‫beste instellingen te vinden die veel langer kunnen duren dan wat we hebben.
‫En de regel is in code, herhaal jezelf niet.
‫Dus je had het misschien al geraden.
‫Dus ik kan niet leren heeft een manier, een ingebouwde methode die dit voor ons kan doen.
‫Probeer een heleboel verschillende instellingen voor ons.
‫En dat is willekeurig zoeken c. v.
‫Daar gaan we in de volgende video naar kijken.
‫Deze wordt al veel te lang.
‫Maar de belangrijkste conclusie hier is dat wanneer we een modeltype parameters afstemmen, u de
‫trainingsset kunt zien als het cursusmateriaal waarin u de basisgegevens leert.
‫Dat is de trainingsset.
‫En dan verfijn je op het oefenexamen wat je weet.
‫Dus je hebt alle basislijnpatronen al geleerd, zoals ons model.
‫En met de validatieset passen we de instelling aan.
‫Dus we verfijnen wat het model weet, hoe het verschillende dingen leert voordat we onszelf testen op
‫het eindexamen.
‫Dus.
‫Oké, voordat we ons model evalueren op de testset.
‫Maak je geen zorgen, als je je een beetje overweldigd voelt, ga dan terug door de code die we
‫hebben geschreven en bekijk het eens.
‫Je zou kunnen proberen om zelf een paar verschillende parameters aan te passen, maar maak je geen zorgen.
‫We gaan in de volgende video zien hoe we een module in Saikat kunnen gebruiken, leren om verschillende soorten parameters voor ons
‫uit te proberen.