‫Commençons donc par explorer différentes manières d'améliorer nos modèles en utilisant l'optimisation des paramètres.
‫Le premier ici est à la main.
‫Faisons donc un petit cap.
‫5. 1 type de réglage des paramètres à la main.
‫Et jusqu'à présent, nous avons parlé de la gestion des ensembles de données d'entraînement et de test, un modèle est entraîné du côté de
‫l'entraînement, il trouve des modèles, puis il est évalué sur l'ensemble de test.
‫Il utilise donc ces modèles.
‫Mais l'hyper réglage des paramètres introduit un troisième ensemble, un ensemble de validation.
‫Donc, si nous regardons ici, voici à quoi cela ressemblera lorsque nous entraînons les paramètres à la main.
‫Donc, si nous commencions avec 100 dossiers de patients dans le cas de notre problème de maladie cardiaque.
‫Maintenant, encore une fois, cela peut changer en fonction du problème avec lequel vous travaillez.
‫Et je viens d'utiliser le nombre de 100 parce que c'est un nombre facile à imaginer.
‫Ce sont donc nos données de départ et ce que nous pourrions faire, c'est les diviser.
‫C'est ce que j'entends par trois ensembles différents.
‫Alors nous nous sommes séparés.
‫Nous pourrions utiliser 70 à 80 pour cent.
‫Soit 70 dossiers de patients en tant que fractionnement de la formation.
‫Nous pourrions utiliser 10 à 15 % comme fractionnement de validation et nous pourrions utiliser 10 à 15 % sur une fraction de test.
‫Maintenant, bien sûr, vous pouvez ajuster ces chiffres.
‫Ce ne sont que quelques chiffres courants que vous verrez utilisés.
‫Et donc naturellement, le modèle est formé à cela, c'est ce que nous avons vu auparavant.
‫Et généralement sans l'ensemble de validation, notre modèle sera évalué sur ceux-ci, mais maintenant, parce que nous avons un ensemble de validation, c'est là que
‫nous allons ajuster nos paramètres de modèle, a. k. une. les hyper paramètres,
‫sont réglés sur la division de validation, puis enfin, comme d'habitude, un modèle est évalué sur la division de test.
‫Et maintenant, l'analogie ici est, si vous vous en souvenez dès le début, c'est le concept le plus important
‫dans l'apprentissage automatique est l'ensemble de trois.
‫C'était donc au tout début.
‫L'apprentissage automatique sur l'ensemble de formation revient à dire que vous suivez un cours universitaire et que vous apprenez
‫le matériel du cours.
‫L'ensemble de validation est l'endroit où vous testeriez un peu vos connaissances et verriez ce que vous devez ajuster.
‫Donc, vous receviez l'examen pratique de votre professeur et vous l'essayiez et vous vous disiez, Oh, wow, je
‫réussis très mal aux questions un, deux et quatre.
‫Peut-être que je dois ajuster ma façon d'aborder cela.
‫Et puis vous refaites l'examen pratique.
‫Et une fois que vous avez amélioré vos compétences lors de l'examen pratique, vous vous sentez
‫un peu en confiance et vous vous évaluez enfin vraiment lors de l'examen final, qui est l'ensemble de test.
‫Alors, comment ferions-nous cela avec du code?
‫Revenons à notre cahier.
‫Type d'entraînement des paramètres avec la main, faisons trois ensembles, entraînement, validation et test.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est simplement nous rappeler nos Get Prem's ou nous rappeler nos classificateurs
‫de forêts aléatoires, les paramètres de base.
‫Ce sont donc tous des paramètres de base, a. k. une. les paramètres de notre modèle, que nous pouvons ajuster.
‫Et maintenant, en effet, lesquels allons-nous ajuster ?
‫Eh bien, après avoir lu la documentation de la forêt aléatoire et encore une fois, vous pouvez le faire pour n'importe
‫quelle estimation ou modèle d'apprentissage automatique avec cyclone, nous commençons à avoir une idée de la façon dont nous pourrions ajuster chaque paramètre.
‫Et même avec certains modèles, il y aura des notes sur différents types de paramètres.
‫Je ne peux donc pas apprendre à suggérer de changer.
‫C'est un peu comme ceux que vous voulez d'abord changer pour essayer.
‫Et donc après avoir lu cela.
‫Après avoir traversé ça.
‫Donc, dans notre cas, nous allons essayer d'ajuster ce qui suit.
‫Nous voulons donc une profondeur maximale.
‫En fait, nous les mettons en pratique parce que nous savons qu'ils sont là, donc nous savons qu'ils pourraient maximiser la profondeur.
‫Fonctionnalités maximales.
‫Je veux dire, les échantillons partent si rien de tout cela n'a de sens.
‫N'oubliez pas que la définition de tout cela se trouve dans la documentation de tout modèle.
‫Nous arrivons donc ici, échantillons moyens, laissons le nombre minimum d'échantillons requis pour être à un nœud feuille.
‫Et vous pouvez en savoir plus sur ce qu'est un nœud feuille si vous consultez en profondeur certaines ressources sur une forêt
‫aléatoire.
‫Mais pour l'instant, nous nous concentrons uniquement sur la façon dont nous pouvons ajuster les paramètres d'un modèle d'apprentissage automatique.
‫Je veux dire, des échantillons de feuilles.
‫Et les échantillons moyens se séparent et une estimation est merveilleuse.
‫C'est donc le type de paramètres que nous allons ajuster et maintenant nous allons utiliser notre même code
‫qu'avant, sauf que cette fois nous devons créer une validation d'entraînement et une division de test, qui utilise simplement ces divisions ici.
‫Ainsi, la division d'entraînement créera avec 70 % des données, les ensembles de validation et de test en contiendront
‫chacun 15 et nous obtiendrons des résultats de base.
‫Nous les avons donc en quelque sorte déjà, mais nous allons le refaire, obtenir des résultats de base et
‫ensuite nous verrons comment nous pouvons ajuster les paramètres hybrides des modèles à la main.
‫Et puisque nous allons évaluer quelques modèles, je pense qu'il est important que nous créions une fonction
‫d'évaluation.
‫C'est donc ce que vous voudrez peut-être faire.
‫Quel que soit le modèle sur lequel vous travaillez, créez des fonctions si vous savez que vous voulez faire quelque chose plus
‫d'une fois.
‫Cela évite donc d'écrire beaucoup de code.
‫Mais encore une fois, c'est probablement un peu différent de ce que nous avons vu dans le passé.
‫Nous savons que nous aimons tout écrire à la main.
‫Nous laissons juste un peu de docteur ici.
‫Comparaison de l'évaluation des performances sur le pourquoi des vrais labels, les labels répandus.
‫Et maintenant, comme nous l'avons vu dans la section d'évaluation, la principale chose à faire pour évaluer le modèle
‫d'apprentissage automatique est de comparer ses prédictions avec les vraies étiquettes.
‫C'est donc ce que cette fonction va faire.
‫Donc, parce que nous travaillons avec le classificateur, nous voulons de la précision, de l'exactitude, un score.
‫Pourquoi vrai ?
‫Pourquoi des défilés ?
‫On veut aussi de la précision.
‫Et maintenant, nous pouvons en fait noter ici sur notre modèle de classification, car si nous utilisons cette évaluation des écarts sur
‫un modèle de régression, nous mettons des métriques de classification, nous allons obtenir des erreurs car un modèle
‫de régression prédit des choses différentes de ce qu'est une classification le modèle prédit la précision.
‫Et puis nous ne nous souviendrons pas, bien sûr, égal au score de rappel.
‫Et maintenant, encore une fois, vous pouvez ajuster cela, évaluer les parades, fonctionner pour ce dont vous avez besoin.
‫Mais je vais juste inclure certaines des métriques les plus courantes que nous avons couvertes pour les modèles de
‫classification, certaines des choses auxquelles vous voulez prêter attention pour pratiquement tous vos modèles de classification.
‫Pourquoi des défilés ?
‫Et puis nous allons créer un dictionnaire afin qu'il puisse renvoyer la prédiction afin que nous puissions
‫les comparer avec d'autres prédictions plus tard.
‫La précision ira à deux décimales.
‫Ouais, précision, précision ronde.
‫À.
‫Maintenant, rappelez-vous toujours, si cela semble beaucoup, c'est parce que, tout d'abord, c'est en quelque sorte beaucoup à encaisser en
‫un seul coup.
‫Et la deuxième chose est que j'ai eu pas mal de pratique avec ça, donc je sais intrinsèquement quoi
‫utiliser.
‫Encore une fois, j'apprends toujours, mais je viens de m'entraîner un peu à construire ces types de systèmes spécifiques.
‫Et ces modèles reviennent maintes et maintes fois.
‫Allez imprimer.
‫Nous voulons juste nous donner un petit aperçu de ce qui se passe.
‫Ach, précision.
‫Fois 100, et puis on veut seulement deux décimales ça suffira, alors on reviendra à
‫la même chose si précision.
‫Cela peut être une précision, nous n'aurons pas besoin de multiplier par 100 cela peut simplement rester à deux décimales.
‫Nous avons besoin d'une chaîne dans une impression merveilleuse et nous allons nous rappeler que c'est beaucoup à taper pour commencer.
‫Mais parce que nous pourrons le réutiliser, cela va nous sauver sur la piste.
‫Et puis finalement, nous voulons Trent.
‫Si une école.
‫Nous le faisons, nous le faisons enfin un excellent effort.
‫On y va.
‫D'ACCORD.
‫Et enfin, nous voulons retourner notre date métrique.
‫Maintenant, que se passe-t-il ici ?
‫Eh bien, essentiellement, cette fonction prend juste quelques vraies étiquettes et quelques étiquettes de prédiction de nos modèles de
‫classification.
‫Nous le savons grâce à la chaîne ici.
‫Il va calculer différentes fonctions d'évaluation ici, puis il va retourner un dictionnaire métrique afin que nous puissions le
‫sauvegarder pour plus tard.
‫Et il imprimera également certaines métriques afin que nous puissions obtenir une impression dès que nous exécuterons cette fonction.
‫Il s'agit donc simplement d'une fonction d'évaluation pour nos modèles de classification.
‫Merveilleux.
‫Et je vais sauvegarder le cahier ici, comme toujours.
‫Maintenant, comment créerions-nous exactement ces pilotes de validation et d'essai de train ?
‫Eh bien, notre fonction de fractionnement de test de train que nous avons déjà vue.
‫Vous vous souvenez de cet affichage de train ?
‫Ainsi, celui-ci ne renvoie que des fractionnements de train, des tableaux de matrices en train aléatoire et des sous-ensembles de test.
‫Celui-ci se divise uniquement en ensembles de train et de test.
‫Donc, ce que nous devons faire, c'est diviser manuellement nos données en une validation de train dans le sens du test.
‫Et donc pour faire ça.
‫Nous pouvons comment pouvons-nous faire cela parce que nos données sont dans un bloc de données, les maladies cardiaques, nous devrions simplement pouvoir le faire
‫en utilisant de bonnes vieilles mathématiques et de l'indexation.
‫Voyons comment nous dirions à partir d'Ascalon, nous importerons d'abord notre modèle, même si nous avons déjà instancié un
‫classificateur de forêt aléatoire.
‫Allons.
‫Allez MPLX au hasard, puis nous mélangerons les données.
‫Pourquoi mélangeons-nous les données ici si nous nous séparons en validation de train et testons où nous voulons les mélanger, assurez-vous que
‫ce n'est pas la même chose, les enregistrements arrivent dans l'ordre qu'ils arrivent.
‫Si nous utilisons le slicing pour créer notre validation de train et tester ce que nous voulons nous assurer que tous
‫ces enregistrements sont mélangés.
‫C'est donc ce que nous allons faire.
‫Nous pouvons le mélanger à l'aide de la fonction d'échantillonnage des pandas ou diffracter celle des aigles pour 100 % des données.
‫Cela va simplement prendre l'échantillon de maladie cardiaque qu'il s'agit de manière aléatoire, puis réaffecter la trame
‫de données de maladie cardiaque à sa variable normale.
‫Il va donc simplement prendre cet échantillon sur un tas de lignes au hasard, puis le réaffecter à cette variable, a. k. une.
‫mélanger les données.
‫Maintenant, les données sont mélangées et seront divisées en X et Y.
‫En fait, nous pourrions sauver cela des maladies cardiaques.
‫Mélange comme une meilleure idée.
‫X est égal cette fois, nous avons besoin d'une maladie cardiaque mélangée, puis nous allons supprimer la colonne cible ici.
‫Cette vidéo s'inspire un peu, mais c'est un concept important, non ?
‫On va voir ici.
‫Tout cela en vaudra la peine, car nous pourrons améliorer nos modèles à l'aide d'un réglage
‫haute performance, diviser la validation des données et les ensembles de tests.
‫Merveilleux.
‫Alors le train s'est séparé, comment allons-nous faire cela ?
‫Eh bien, nous devons créer un nombre que nous pouvons utiliser pour le découpage.
‫Nous voulons donc 70 pour cent de la longueur de nos données.
‫Alors vous voyez ce qui se passe ici.
‫Essayez de diviser lorsque vous avez besoin d'un numéro.
‫Nous avons besoin de 70 pour cent.
‫Donc zéro virgule sept fois la durée de la maladie cardiaque mélangée.
‫Et cela représentera 70 % des données et nous aurons alors besoin d'une répartition valide.
‫Qu'est-ce qui va être vous souvenez-vous?
‫Vous souvenez-vous de la répartition, 15 % ?
‫C'est ce sur quoi nous nous sommes mis d'accord.
‫Merveilleux.
‫Nous pouvons donc le faire de la même manière que le train sera divisé parce que nous voulons indexer.
‫Nous voulons les 15 pour cent suivants.
‫Alors essayez de diviser plus zéro virgule cinq un cinq.
‫La durée de notre maladie cardiaque a été mélangée.
‫Trame de données, c'est 15 pour cent des données, merveilleux, et donc X train Y train va être les données X.
‫Jusqu'à la scission du train.
‫Et le pourquoi les données jusqu'aux trains seraient merveilleuses et alors c'est valable, pourquoi valable ?
‫Désolé, ça va être les données de la division du train.
‫À la division valide et la même chose pour le pourquoi ce sera le pourquoi des données de la division du train.
‫À la scission valide.
‫Et puis nous aurons le test X et pourquoi le test sera les données X à partir de la
‫division valide.
‫Donc, le reste des données et pourquoi à partir de la séparation valide, qui a été perdu jusqu'à présent, voyons simplement ce qui se
‫passe.
‫Bon, allons-y.
‫Len a imprimé X train et ensuite nous voulons que Lenn X soit valide.
‫Et puis nous voulons le test Glenn X.
‫D'ACCORD.
‫Donc, ce centre de formation a 70 pour cent des données, a. k. une. 212 rose, l'ensemble de validation
‫a 46 rose, 15 pour cent des données et l'ensemble de test a 46 rose.
‫C'est donc 15 pour cent des données.
‫Il y a des montants différents ici même qui sont tous les deux de 15 pour cent parce que nous avons utilisé Rand.
‫Nous avons un nombre impair d'échantillons dans l'ensemble de données sur les maladies cardiaques.
‫Il va donc y avoir un débordement d'un quelque part qui est parfaitement bien.
‫Bon, maintenant nous avons nos divisions.
‫Nous pouvons faire CLF instancier un classificateur de forêt aléatoire.
‫Et maintenant, parce que nous n'avons rien passé ici, cela va l'instancier avec les paramètres de base.
‫Donc si on fait ça, CLF n'aura pas Perens.
‫Oh, ce n'est pas un attribut, c'est une fonction, donc sans rien passer pour entendre notre premier classificateur aléatoire et instancier le classificateur de forme aléatoire
‫avec les paramètres de base, a. k. une. cette.
‫Et c'est ce que nous voulons parce que nous voulons faire des prévisions de base.
‫Nous allons donc au sommet d'une falaise, nous allons nous adapter aux données d'entraînement comme d'habitude, puis nous allons faire
‫des prédictions.
‫Alors pourquoi parades égale Cele après prédire ?
‫Non, on va prédire sur les données de validation car on revient ici.
‫Nous voulons ajuster notre modèle sur la division de validation.
‫C'est donc sur quoi nous basons notre métrique, nous allons d'abord créer une métrique de base, qui consiste à exécuter notre fonction
‫d'évaluation sur la division de validation, puis nous ajusterons les hyper paramètres et réessayerons notre modèle sur la division de
‫validation et voir comment ils se comparent.
‫Alors allons-y et faisons des prédictions, nous appellerons ces prédictions de base, puis nous allons évaluer
‫le classificateur sur l'ensemble de validation.
‫Nous avons donc obtenu des mesures de base et c'est maintenant là que notre fonction d'évaluation sera utile.
‫Les métriques Eagles évaluent les rouges et sont valides.
‫Je vois donc comment nous avons posté le pourquoi de l'ensemble de validation et le pourquoi des tarifs.
‫Et puis nous voulons passer aux métriques de base.
‫Eh bien, qu'avons-nous, une référence de précision de variable locale avant, oh, c'est ce que nous avons manqué.
‫Cela doit être à nouveau un score de précision à partir de cela.
‫C'est terrible.
‫Maintenant, que se passe-t-il ici au même point à deux ?
‫Avons-nous fait cela correctement?
‫Oh, on y va.
‫C'est pourquoi nous avons utilisé notre C d'origine qui était comme ça.
‫Nous devons utiliser le mélange des maladies cardiaques, car sinon notre modèle prédisait les étiquettes d'origine plutôt
‫que maintenant les étiquettes.
‫C'est donc ce que nous avons raté.
‫Ils ont un gars qui, nous recevons cet avertissement ici, que la valeur d'une estimation passera de
‫10 inversion, zéro virgule deux à cent et virgule à deux.
‫Il s'agit donc de nos mesures de base.
‫Maintenant, ce que nous avons fait, c'est que nous avons créé une validation de train et une division de test.
‫Nous avons instancié et modélisé juste si nous l'avions fait auparavant sur les données d'entraînement ici.
‫Et puis nous avons évalué les paramètres de base, le type de paramètres de base sur l'ensemble de validation
‫et obtenu ces métriques.
‫Donc si nous devions essayer d'améliorer nos résultats, si nous devions essayer d'ajuster nos modèles, les hyper paramètres.
‫Ceux-ci ici sur notre forêt aléatoire à la main, car c'est ce qu'est cette section, régler les paramètres à la
‫main.
‫Comment le ferions-nous?
‫Prenons cet avertissement comme exemple de modification d'un hyper paramètre.
‫Changeons-le encore.
‫Si vous utilisez du psychédélisme et que vous pointez vers la tournée ci-dessus, vous ne recevrez pas cet avertissement.
‫Mais puisque nous le sommes, nous recevons cet avertissement, nous allons essayer de nous ajuster.
‫Nos paramètres hybrides vont changer.
‫Une estimation est qui est celui-ci ici?
‫Nous allons le changer de la ligne de base de 10 à 100 et voir
‫si nous obtenons un score différent sur l'ensemble de validation, une bonne graine aléatoire, une graine aléatoire 40 à ce que nous allons faire est de créer
‫un deuxième classificateur avec différents types de paramètres parce que rappelez-vous.
‫L'instanciation de notre tir aléatoire de première classe ici, sans rien passer, instancie le classificateur avec les hyper paramètres de
‫base avec lesquels il est livré dès la sortie de la boîte.
‫Ainsi, utilisez les paramètres prédéfinis de votre Arvind à la sortie de la boîte pour cuisiner votre plat préféré.
‫Ces écoles ne nous aident pas vraiment ici.
‫Nous voulons qu'un meilleur modèle créera également des CLF, et nous allons ajuster les hyper paramètres
‫comme vous ajusteriez votre four pour essayer d'améliorer ce délicieux plat de poulet rôti préféré que vous préparez.
‫Peut-être vous préparez-vous pour une grande réception à laquelle vos amis ou vos amis viennent et vous leur avez promis
‫un bon plat.
‫Alors vous essayez de le perfectionner.
‫C'est ce que nous faisons avec notre modèle d'apprentissage automatique.
‫Donc, encore une fois, même chose, mêmes données ajustées sur les données d'entraînement.
‫Mais cette fois, nous avons CLF deux, qui utilise une estimation de 100 au lieu de 10.
‫Et maintenant, encore une fois, nous pourrions essayer différents paramètres pour toutes ces fonctionnalités ici,
‫ceux que nous allons essayer d'ajuster, mais nous pourrions commencer par un seul, voir un exemple, puis nous allons
‫faire prédictions.
‫Alors pourquoi les parades, aussi, parce que nous utilisons de soi à soi pour aider à prédire.
‫C'est valable.
‫Nous faisons la même chose ici, les prédictions de base sont sur l'ensemble de validation
‫et font maintenant des prédictions avec différents paramètres.
‫Le même jour, il y a un modèle différent, les mêmes données, et maintenant nous allons évaluer le
‫deuxième classificateur.
‫Elle a laissé deux métriques, Eagles, nous utilisons déjà à nouveau notre fonction d'évaluation, celle que nous avons créée
‫auparavant, et nous économisons quelques lignes de code en la tirant comme ça.
‫Très bien.
‫Voyons maintenant.
‫Ah, d'accord, alors maintenant, si nous comparons en utilisant les hyper paramètres de base avec lesquels notre modèle est fourni, que pouvons-nous dire de
‫différent ici ?
‫Tout ce que nous avons changé est une estimation égale à 100, nous avons donc ajusté un cadran sur notre modèle.
‫Ainsi, comme pour ajuster un cadran sur votre four, nous pouvons constater une légère amélioration de la précision sur les mêmes données.
‫CAFTA a donc une précision légèrement supérieure.
‫Il va à une plus grande précision.
‫Mais un rappel inférieur et au même F une école.
‫Hmm, d'accord, cela nous donne une petite idée que peut-être que si nous continuions avec différents paramètres élevés, nous continuerions à
‫essayer de les ajuster.
‫À la main, nous pourrions éventuellement continuer à améliorer ces mesures.
‫Alors, que penseriez-vous que nous ferions ensuite si nous montions ici ?
‫Peut-être avons-nous essayé de changer la profondeur maximale.
‫Alors, quelle est la profondeur maximale par défaut ?
‫On le trouve ici, Max.
‫La profondeur est nulle.
‫Alors peut-être que nous examinerions la documentation et que nous allions aux différentes variables que la longueur maximale peut prendre afin qu'elle
‫puisse prendre des entiers ou aucun.
‫La valeur par défaut est aucun.
‫La profondeur maximale de l'arbre et en faisant nos recherches, en lisant la documentation, nous voyons différentes valeurs
‫pour la profondeur maximale.
‫Alors, nous reviendrons à notre modèle ici et peut-être que nous créerons un classificateur de forêt aléatoire auto-trois égaux.
‫Cette fois, nous conserverons une estimation car la même est égale à cent, puis nous modifierons la profondeur maximale de neuf à
‫égale à 10.
‫Maintenant, je n'ai pas inventé ce nombre, j'ai fait des recherches, lu la documentation et trouvé différentes idées pour la
‫profondeur maximale, puis nous pourrions faire la même chose que ce que nous avons fait ici.
‫Évaluez notre troisième classificateur, comme vous l'avez peut-être deviné, comme vous l'avez peut-être pensé, si nous passons
‫en revue et ajustons tout cela à la main, ajustant tous les boutons à la main, cela va demander pas
‫mal de travail.
‫À droite.
‫Donc, tout comme pour perfectionner votre plat dans la vraie vie, comme si vous prépariez votre plat de poulet préféré, que tout le
‫monde venait dîner, vous essayez de régler les paramètres de votre four.
‫Vous devrez peut-être passer par quelques essais et erreurs.
‫À droite.
‫Vous pouvez le cuisiner une fois et ce n'est pas si bon que ça.
‫Et puis à la dixième fois, vous commencez à devenir vraiment bon.
‫Mais cela pourrait prendre beaucoup plus de temps avec ce que nous essayons de faire ici.
‫Écrire du code, si nous avons tous ces différents paramètres ici, essayer de les modifier, essayer de trouver
‫les meilleurs paramètres qui pourraient prendre beaucoup plus de temps que ce que nous avons.
‫Et la règle est dans le code, ne vous répétez pas.
‫Alors vous avez peut-être deviné.
‫Je ne peux donc pas apprendre d'une manière, d'une méthode intégrée qui peut le faire pour nous.
‫Essayez un tas de paramètres différents pour nous.
‫Et c'est la recherche aléatoire c. v.
‫On va voir ça dans la prochaine vidéo.
‫Celui-ci est déjà beaucoup trop long.
‫Mais le principal point à retenir ici est que lorsque nous ajustons un type de modèle de paramètres, vous pouvez
‫considérer l'ensemble de formation comme le matériel de cours où vous apprenez les données de base.
‫C'est l'ensemble d'entraînement.
‫Et puis lors de l'examen pratique, vous peaufinez ce que vous savez.
‫Vous avez donc déjà appris tous les modèles de base comme notre modèle.
‫Et puis avec l'ensemble de validation, nous ajustons le paramètre.
‫Nous affinons donc ce que le modèle sait, comment il apprend différentes choses avant de nous tester
‫à l'examen final.
‫Alors.
‫D'accord, avant d'évaluer notre modèle sur l'ensemble de test.
‫Maintenant, ne vous inquiétez pas, si vous vous sentez un peu dépassé, revoyez le code que
‫nous avons écrit, vérifiez-le.
‫Vous pouvez essayer de régler vous-même quelques paramètres différents, mais sinon, ne vous inquiétez pas.
‫Nous allons voir dans la prochaine vidéo comment nous pouvons utiliser un module dans Saikat, apprendre à essayer différents types de
‫paramètres pour nous.