‫Beginnen wir also mit verschiedenen Möglichkeiten, wie wir unsere Modelle mithilfe von Hyperparameter-Tuning verbessern können.
‫Der erste hier ist von Hand.
‫Machen wir also eine kleine Überschrift.
‫5. 1 Tuning-Typ von Parametern von Hand.
‫Und bisher haben wir über den Umgang mit Trainings- und Testdatensätzen gesprochen, ein Modell wird auf der Trainingsseite trainiert,
‫es findet Muster und wird dann auf dem Testdatensatz ausgewertet.
‫Es verwendet also diese Muster.
‫Aber Hyperparameter-Tuning führt einen dritten Satz ein, einen Validierungssatz.
‫Wenn wir uns also hier umschauen, sieht es so aus, wenn wir Parameter von Hand trainieren.
‫Wenn wir also bei unserem Herzproblem mit 100 Patientenakten beginnen würden.
‫Dies kann sich wiederum ändern, je nachdem, mit welchem Problem Sie arbeiten.
‫Und ich habe nur die Zahl 100 verwendet, weil es eine leicht vorstellbare Zahl ist.
‫Das sind also unsere Ausgangsdaten und wir könnten sie aufteilen.
‫Das meine ich mit drei verschiedenen Sets.
‫Also haben wir uns aufgeteilt.
‫Wir könnten 70 bis 80 Prozent verwenden.
‫Also 70 Patientenakten als Trainingssplit.
‫Wir könnten 10 bis 15 Prozent als Validierungs-Split verwenden und wir könnten 10 bis 15 Prozent für einen Test-Split verwenden.
‫Nun können Sie diese Zahlen natürlich anpassen.
‫Dies sind nur einige gängige Zahlen, die Sie verwenden werden.
‫Und so wird das Modell natürlich darauf trainiert, was wir zuvor gesehen haben.
‫Und normalerweise wird unser Modell ohne das Validierungsset anhand dieser evaluiert, aber da wir jetzt ein Validierungsset haben, werden
‫wir hier unsere Modelleinstellungen optimieren, a. k. A. die Hyperparameter,
‫auf den Validierungs-Split abgestimmt und schließlich wie gewohnt ein Modell auf dem Test-Split evaluiert.
‫Und jetzt ist die Analogie hier, wenn Sie sich gleich zu Beginn erinnern, ist das wichtigste
‫Konzept beim maschinellen Lernen die Dreiergruppe.
‫Das war also gleich am Anfang.
‫Maschinelles Lernen auf dem Trainingsset ist analog zu sagen, dass Sie an einem Universitätskurs sind und die
‫Kursmaterialien gelernt haben.
‫Im Validierungsset testen Sie Ihr Wissen ein wenig und sehen, was Sie anpassen müssen.
‫Du würdest also die Übungsprüfung von deinem Professor bekommen und du probierst es aus und du gehst: Oh, wow, bei
‫den Fragen eins, zwei und vier geht es mir furchtbar.
‫Vielleicht muss ich meine Herangehensweise anpassen.
‫Und dann machst du noch einmal die Übungsprüfung.
‫Und wenn Sie Ihre Fähigkeiten in der Übungsprüfung verbessert haben, fühlen Sie
‫sich ein wenig sicher und können sich in der Abschlussprüfung, dem Testset, endlich richtig einschätzen.
‫Wie würden wir das mit Code machen?
‫Kommen wir zurück zu unserem Notizbuch.
‫Trainingsart der Parameter mit der Hand, machen wir drei Sätze, Training, Validierung und Test.
‫Was wir also tun werden, ist, uns nur an unsere Get Prems zu erinnern oder uns
‫an unsere Random-Forest-Klassifikatoren, Basisparameter, zu erinnern.
‫Dies sind also alle Basislinienparameter, a. k. A. die Einstellungen an unserem Modell, die wir anpassen können.
‫Und welche werden wir nun tatsächlich anpassen?
‫Nun, nachdem Sie die Random Forest-Dokumentation gelesen haben und Sie dies für jede Machine-Learning-Schätzung oder jedes
‫Modell mit Cyclone tun können, beginnen wir eine Vorstellung davon zu bekommen, wie wir jede Einstellung anpassen könnten.
‫Und selbst bei einigen Modellen gibt es Hinweise zu verschiedenen Parametertypen.
‫Ich kann also nicht lernen, eine Änderung vorzuschlagen.
‫Das ist ein bisschen wie die, die Sie zuerst ändern möchten, um es zu versuchen.
‫Und so nachdem ich das durchgelesen habe.
‫Nachdem ich das durchgemacht habe.
‫In unserem Fall werden wir also versuchen, Folgendes anzupassen.
‫Wir wollen also maximale Tiefe.
‫Tatsächlich setzen wir diese in die Praxis um, weil wir wissen, dass sie dort die maximale Tiefe erreichen können.
‫Maximale Funktionen.
‫Ich meine, Proben gehen, wenn nichts davon Sinn macht.
‫Denken Sie daran, dass die Definitionen zu all diesen in der Dokumentation für jedes Modell enthalten sind.
‫Also kommen wir hierher, mittlere Samples, lassen die minimale Anzahl von Samples, die erforderlich ist, um sich an einem Blattknoten zu befinden.
‫Und Sie können genauer erfahren, was ein Blattknoten ist, wenn Sie sich einige Ressourcen in einem Random Forest genauer
‫ansehen.
‫Aber im Moment konzentrieren wir uns nur darauf, wie wir die Parameter eines Modells für maschinelles Lernen anpassen können.
‫Ich meine, Probenblätter.
‫Und durchschnittliche Stichproben werden geteilt und eine Schätzung ist wunderbar.
‫Dies sind die Parametertypen, die wir anpassen werden, und jetzt verwenden wir denselben Code wie
‫zuvor, außer dass wir dieses Mal eine Trainingsvalidierung und eine Testaufteilung erstellen müssen, die hier nur diese Aufteilungen verwendet.
‫Der Trainingssplit wird also mit 70 Prozent der Daten erstellt, die Validierungs- und Testsätze enthalten
‫jeweils 15 und wir erhalten einige Basisergebnisse.
‫Wir haben sie also schon irgendwie, aber wir werden es noch einmal tun, einige Basisergebnisse erhalten und
‫dann sehen wir, wie wir die Hybridparameter der Modelle von Hand abstimmen können.
‫Und da wir einige Modelle evaluieren werden, finde ich es wichtig, dass wir eine Bewertungsfunktion
‫erstellen.
‫Dies ist also das, was Sie möglicherweise tun möchten.
‫An welchem Modell Sie auch immer arbeiten, erstellen Sie Funktionen, wenn Sie wissen, dass Sie etwas mehr als einmal
‫tun möchten.
‫Es spart also das Schreiben von viel Code.
‫Aber auch das ist wahrscheinlich ein bisschen anders als das, was wir in der Vergangenheit gesehen haben.
‫Wir wissen, dass wir gerne alles von Hand aufschreiben.
‫Wir lassen hier nur ein wenig Doktorarbeit.
‫Vergleich der Leistungsbewertung, warum wahre Labels die weit verbreiteten Labels sind.
‫Und jetzt, wie wir im Abschnitt zur Bewertung gesehen haben, vergleicht die Bewertung des Modells für
‫maschinelles Lernen hauptsächlich seine Vorhersagen mit den wahren Labels.
‫Das ist es, was diese Funktion tun wird.
‫Da wir also mit dem Klassifikator arbeiten, wollen wir Genauigkeit, Genauigkeit, Punktzahl.
‫Warum wahr?
‫Warum Paraden?
‫Wir wollen auch Präzision.
‫Und jetzt könnten wir hier in unserem Klassifizierungsmodell tatsächlich anmerken, denn wenn wir diese Spreads auf
‫ein Regressionsmodell auswerten, geben wir Klassifizierungsmetriken ein, wir werden Fehler bekommen, weil ein
‫Regressionsmodell andere Dinge vorhersagt als eine Klassifizierung Modell sagt Präzision voraus.
‫Und dann werden wir uns natürlich nicht erinnern, entspricht dem Recall-Score.
‫Und jetzt könntest du dies wieder anpassen, Paraden auswerten, funktionieren für das, was du brauchst.
‫Aber ich werde nur einige der gängigsten Metriken einschließen, die wir für die Klassifizierungsmodelle behandelt haben,
‫einige der Dinge, auf die Sie im Grunde bei allen Ihren Klassifizierungsmodellen achten sollten.
‫Warum Paraden?
‫Und dann erstellen wir ein Wörterbuch, damit es die Vorhersage zurückgeben kann, damit wir sie
‫später mit anderen Vorhersagen vergleichen können.
‫Die Genauigkeit beträgt zwei Dezimalstellen.
‫Ja, Präzision, runde Präzision.
‫Zu.
‫Denken Sie immer daran, wenn Ihnen das viel vorkommt, dann deshalb, weil es zuallererst viel ist, wenn Sie einen
‫Treffer einstecken müssen.
‫Und das zweite ist, dass ich damit ziemlich viel Erfahrung habe, also weiß ich von Natur aus, was ich verwenden
‫muss.
‫Auch hier lerne ich immer dazu, aber ich habe gerade ein bisschen geübt, diese speziellen Arten von Systemen zu bauen.
‫Und diese Muster tauchen immer wieder auf.
‫Gehen Sie drucken.
‫Wir wollen uns nur einen kleinen Ausdruck dessen geben, was vor sich geht.
‫Ach, Genauigkeit.
‫Mal 100, und dann wollen wir nur noch zwei Nachkommastellen, die reichen, dann gehen wir zum selben
‫Punkt, wenn es um Genauigkeit geht.
‫Dies kann Präzision sein, wir müssen das nicht mit 100 multiplizieren, die nur bei zwei Dezimalstellen bleiben können.
‫Wir brauchen eine Zeichenfolge für einen wunderbaren Druck und wir werden uns daran erinnern, dass dies zu Beginn viel zu tippen ist.
‫Aber weil wir es wiederverwenden können, wird es uns auf der Strecke retten.
‫Und schließlich wollen wir Trent.
‫Wenn eine Schule.
‫Wir schaffen es, wir machen es endlich vorzüglich.
‫Na, bitte.
‫OK.
‫Und schließlich möchten wir unser metrisches Datum zurückgeben.
‫Nun, was passiert hier?
‫Nun, im Wesentlichen verwendet diese Funktion nur einige echte Labels und einige Vorhersagelabels aus unseren Klassifizierungsmodellen.
‫Wir kennen das von der Zeichenfolge hier.
‫Es wird hier verschiedene Auswertungsfunktionen berechnen und dann ein Metrik-Wörterbuch zurückgeben, damit wir das für
‫später speichern können.
‫Und es druckt auch einige Metriken aus, damit wir einen Ausdruck erhalten, sobald wir diese Funktion ausführen.
‫Es ist also nur eine Bewertungsfunktion für unsere Klassifizierungsmodelle.
‫Wunderbar.
‫Und ich werde das Notizbuch hier speichern, wie immer.
‫Wie genau würden wir nun diese Zugvalidierungs- und Testpiloten erstellen?
‫Nun, unsere Zugtest-Split-Funktion, die wir bereits gesehen haben.
‫Erinnern Sie sich an diese eine Zuganzeige?
‫Dieser gibt also nur zurück, trainiert Splits, Arrays von Matrizen in zufällige Train- und Test-Teilmengen.
‫Dieser teilt sich nur in Zug- und Testsätze auf.
‫Was wir also tun müssen, ist, unsere Daten im Sinne des Tests manuell in die Zugvalidierung aufzuteilen.
‫Und dies zu tun.
‫Wie können wir das tun, weil unsere Daten in einem Datenrahmen sind, Herzkrankheiten, wir sollten es nur mit
‫guter alter Mathematik und Indizierung tun können.
‫Sehen wir uns an, wie wir von Ascalon aus sagen würden, dass wir zuerst unser Modell importieren, obwohl wir bereits einen
‫zufälligen Waldklassifizierer instanziiert haben.
‫Lasst uns.
‫Gehen Sie auf MPLX Random Seed und dann werden wir die Daten mischen.
‫Warum mischen wir die Daten hier, wenn wir in Zugvalidierung und Tests aufteilen, wo wir sie vermischen möchten, stellen Sie sicher, dass es
‫nicht nur dasselbe ist, die Datensätze kommen in der Reihenfolge, in der sie eingehen.
‫Wenn wir Slicing verwenden, um unsere Zugvalidierung zu erstellen und zu testen, was wir wollen, stellen Sie sicher, dass alle
‫diese Datensätze durcheinander sind.
‫Das werden wir also tun.
‫Wir können es mit der Panda-Sample-Funktion oder der Beugungs-Adler-Funktion für 100 Prozent der Daten mischen.
‫Dies wird nur die Herzkrankheitsstichprobe nehmen, die zufällig ist, und dann den
‫Herzkrankheitsdatenrahmen seiner normalen Variablen neu zuweisen.
‫Es wird also einfach zufällig eine Reihe von Zeilen für dieses Beispiel genommen und es dann dieser Variablen neu zugewiesen, a. k. A.
‫die Daten mischen.
‫Jetzt werden die Daten gemischt, werden in X und Y aufgeteilt.
‫Eigentlich könnten wir das auf Herzkrankheiten retten.
‫Als bessere Idee gemischt.
‫X ist diesmal gleich, wir müssen die Herzkrankheiten neu mischen und dann werden wir die Zielspalte hier fallen lassen.
‫Dieses Video greift ein wenig auf, aber das ist ein wichtiges Konzept, oder?
‫Wir werden hier sehen.
‫Es wird sich lohnen, denn wir werden in der Lage sein, unsere Modelle
‫durch High-Performance-Tuning zu verbessern, die Datenvalidierungs- und Test-Sets aufzuteilen.
‫Wunderbar.
‫Der Zug hat sich geteilt, wie sollen wir das machen?
‫Nun, wir müssen eine Nummer erstellen, die wir zum Schneiden verwenden können.
‫Wir wollen also 70 Prozent der Länge unserer Daten.
‫Sie sehen also, was hier passiert.
‫Versuchen Sie zu teilen, wenn Sie eine Nummer benötigen.
‫Wir brauchen 70 Prozent.
‫Also null Komma siebenmal so lang wie die Herzkrankheit.
‫Und das werden 70 Prozent der Daten sein und dann brauchen wir eine gültige Aufteilung.
‫Was wird sein, erinnerst du dich?
‫Erinnern Sie sich an die Aufteilung, 15 Prozent?
‫Darauf haben wir uns geeinigt.
‫Wunderbar.
‫Wir können dies also auf die gleiche Weise wie bei der Zugaufteilung tun, weil wir indizieren möchten.
‫Wir wollen die nächsten 15 Prozent.
‫Versuchen Sie also, plus null Komma fünf eins fünf aufzuteilen.
‫Die Länge unserer Herzkrankheit rutschte ab.
‫Datenrahmen, das sind 15 Prozent der Daten, wunderbar, und so werden X-Zug Y-Zug die X-Daten sein.
‫Bis zur Zugteilung.
‫Und die Warum-Daten bis zu den Zügen wären wunderbar und dann sind sie gültig, warum gültig?
‫Entschuldigung, das sind die Daten aus der Zugaufteilung.
‫Auf die gültige Aufteilung und das gleiche für das Warum werden die Warum-Daten aus der Aufteilung des Zuges sein.
‫Zum gültigen Split.
‫Und dann haben wir X-Test und warum Test die X-Daten ab dem gültigen Split sein
‫werden.
‫Also die restlichen Daten und warum ab dem gültigen Split, wer das bisher verloren hat, mal sehen, was los
‫ist.
‫Richtig, lass uns gehen.
‫Len hat X Zug ausgedruckt und dann wollen wir Lenn X gültig haben.
‫Und dann wollen wir Glenn X testen.
‫OK.
‫Damit das Schulungszentrum 70 Prozent der Daten hat, a. k. A. 212 Rose, der Validierungssatz
‫hat 46 Rose, 15 Prozent der Daten und der Testsatz hat 46 Rose.
‫Das sind also 15 Prozent der Daten.
‫Es gibt hier unterschiedliche Beträge, auch wenn beide 15 Prozent betragen, weil wir Rand verwendet haben.
‫Wir haben eine ungerade Anzahl von Proben im Herzkrankheits-, gemischten Datensatz.
‫Es wird also irgendwo einen Überlauf geben, der vollkommen in Ordnung ist.
‫Okay, jetzt haben wir unseren Spagat.
‫Wir können mit CLF einen zufälligen Gesamtstrukturklassifizierer instanziieren.
‫Und da wir hier nichts übergeben haben, wird es mit den Basisparametern instanziiert.
‫Wenn wir dies tun, bekommt CLF Perens nicht.
‫Oh, das ist kein Attribut, das ist eine Funktion, also ohne etwas weiterzugeben, um unseren zufälligen ersten Klassifizierer zu hören und den Zufallsformklassifizierer mit
‫den Basisparametern zu instanziieren, a. k. A. Dies.
‫Und das ist es, was wir wollen, weil wir einige grundlegende Vorhersagen machen wollen.
‫Wir gehen also auf die Klippe, passen uns wie gewohnt den Trainingsdaten an und machen dann
‫Vorhersagen.
‫Warum also Paraden gleich Cele sind, nachdem vorhergesagt wurde?
‫Nein, wir werden anhand der Validierungsdaten Vorhersagen treffen, weil wir hierher zurückkommen.
‫Wir wollen unser Modell auf den Validierungssplit abstimmen.
‫Darauf basieren unsere Metriken, wir erstellen zuerst eine Basismetrik, indem wir unsere Bewertungsfunktion auf dem Validierungssplit ausführen,
‫dann passen wir die Hyperparameter an und versuchen unser Modell erneut auf dem Validierungssplit
‫und sehen wie sie vergleichen.
‫Machen wir also Vorhersagen, nennen wir diese Basisvorhersagen und bewerten dann den
‫Klassifikator auf dem Validierungssatz.
‫Wir haben also Basismetriken und hier kommt unsere Bewertungsfunktion zum Einsatz.
‫Metriken Eagles bewerten Rottöne als gültig.
‫Ich sehe also, wie wir das Warum des Validierungssets und die Warum-Raten gepostet haben.
‫Und dann wollen wir zu den Basismetriken gehen.
‫Nun, was haben wir schon einmal, eine Referenz für die Genauigkeit lokaler Variablen, oh, das haben wir verpasst.
‫Dies muss wieder der Genauigkeitswert sein.
‫Es ist schrecklich gemacht.
‫Nun, was ist hier an der gleichen Stelle zu zweien los?
‫Haben wir das richtig gemacht?
‫Ach, los geht's.
‫Deshalb haben wir unser ursprüngliches C verwendet, das so war.
‫Wir müssen Herzkrankheiten-Shuffle verwenden, da unser Modell ansonsten die ursprünglichen Labels vorhersagte und
‫nicht jetzt Shuffle-Labels.
‫Das haben wir also verpasst.
‫Sie haben einen Typen, der hier die Warnung bekommt, dass sich der Wert einer Schätzung von 10
‫Inversion, null Komma zwei auf hundert und Komma auf zwei ändert.
‫Das sind also unsere Basiskennzahlen.
‫Jetzt haben wir eine Zugvalidierung und eine Testaufteilung erstellt.
‫Wir haben instanziiert und modelliert, wenn wir es zuvor mit den Trainingsdaten hier getan hätten.
‫Und dann haben wir die Basisparameter und den Basistyp der Parameter im Validierungssatz ausgewertet und
‫diese Metriken erhalten.
‫Wenn wir also versuchen würden, unsere Ergebnisse zu verbessern, wenn wir versuchen würden, unsere Modelle anzupassen, Hyperparameter.
‫Diese hier in unserem Random Forest von Hand, denn darum geht es in diesem Abschnitt, Parameter von Hand
‫abzustimmen.
‫Wie würden wir das tun?
‫Nehmen wir diese Warnung als Beispiel für das Ändern eines Hyperparameters.
‫Lass es uns noch einmal ändern.
‫Wenn Sie Psychedelia verwenden und oben auf Tour zeigen, erhalten Sie diese Warnung nicht.
‫Aber da wir es sind, bekommen wir diese Warnung, wir werden versuchen, uns anzupassen.
‫Unsere Hybridparameter werden sich ändern.
‫Eine Schätzung ist, was ist das hier?
‫Wir ändern es von der Basislinie von 10 auf 100 und
‫sehen, ob wir eine andere Punktzahl im Validierungssatz erhalten, großartiger zufälliger Seed, zufälliger Seed 40, bis wir einen zweiten Klassifikator
‫mit anderen Parametertypen erstellen werden denn erinnere dich.
‫Wenn wir unser zufälliges First-Class-Feuer hier instanziieren, nichts übergeben, wird der Klassifikator mit den grundlegenden
‫Hyperparametern instanziiert, die er direkt nach dem Auspacken mitbringt.
‫Verwenden Sie also zum Beispiel die vordefinierten Einstellungen Ihres Arvind, wenn er aus der Verpackung kommt, um Ihr Lieblingsgericht zuzubereiten.
‫Diese Schulen helfen uns hier nicht wirklich weiter.
‫Wir möchten, dass ein besseres Modell auch CLF erstellt, und wir werden die Hyperparameter so anpassen,
‫wie Sie Ihren Ofen anpassen würden, um zu versuchen, Ihr köstliches Lieblingsgericht mit Brathähnchen zu verbessern, das Sie zubereiten.
‫Vielleicht bereiten Sie sich auf eine große Feier vor, zu der Sie oder Ihre Freunde kommen, und Sie haben ihnen ein
‫tolles Gericht versprochen.
‫Du versuchst es also zu perfektionieren.
‫Genau das machen wir mit unserem Machine-Learning-Modell.
‫Also wieder das Gleiche, die gleichen Daten paßten auf die Trainingsdaten.
‫Aber dieses Mal haben wir CLF zwei, was eine Schätzung von 100 anstelle von 10 verwendet.
‫Und jetzt könnten wir hier wieder verschiedene Einstellungen für all diese Funktionen ausprobieren, die wir
‫ausprobieren und anpassen werden, aber wir könnten mit nur einer beginnen, ein Beispiel dafür sehen und dann machen wir
‫es Vorhersagen.
‫Warum also auch Paraden, weil wir uns selbst verwenden, um Vorhersagen zu treffen.
‫Es ist gültig.
‫Wir machen hier oben dasselbe, die Basisvorhersagen befinden sich im Validierungssatz und
‫machen jetzt Vorhersagen mit anderen Parametern.
‫Am selben Tag gibt es ein anderes Modell, dieselben Daten, und jetzt werden wir den zweiten Klassifikator
‫auswerten.
‫Sie hinterließ zwei Metriken, Eagles, wir verwenden unsere Bewertungsfunktion bereits wieder, die wir zuvor erstellt haben, und
‫wir sparen ein paar Zeilen Code, indem wir sie einfach so ziehen.
‫Gut.
‫Lassen Sie es uns jetzt überprüfen.
‫Ah, OK, wenn wir nun die Basislinien-Hyperparameter verwenden, mit denen unser Modell geliefert wurde, was können wir dann sagen, dass es hier
‫anders ist?
‫Alles, was wir geändert haben, ist eine Schätzung von 100, also haben wir ein Zifferblatt an unserem Modell angepasst.
‫Wie bei der Einstellung eines Einstellrads an Ihrem Ofen können wir bei denselben Daten eine leichte Verbesserung der Genauigkeit feststellen.
‫CAFTA hat also eine etwas höhere Genauigkeit.
‫Es geht um höhere Präzision.
‫Aber ein geringerer Rückruf und gleichzeitig eine F-Schule.
‫Hmm, OK, das gibt uns eine kleine Ahnung, dass wir vielleicht, wenn wir mit verschiedenen hohen Parametern weitermachen, immer
‫wieder versuchen, sie anzupassen.
‫Von Hand würden wir diese Metriken schließlich hoffentlich weiter verbessern.
‫Was denkst du also, was wir als nächstes tun würden, wenn wir hier hochgehen?
‫Vielleicht haben wir versucht, die maximale Tiefe zu ändern.
‫Was ist also die standardmäßige maximale Tiefe?
‫Wir finden es hier drin, Max.
‫Tiefe ist keine.
‫Vielleicht schauen wir uns die Dokumentation an und gehen zu den verschiedenen Variablen, die die maximale Länge aufnehmen kann, damit sie
‫ganze Zahlen oder keine annehmen kann.
‫Standard ist keiner.
‫Die maximale Tiefe des Baums und bei unserer Recherche und beim Lesen der Dokumentation sehen wir einige unterschiedliche Werte
‫für die maximale Tiefe.
‫Dann kehren wir hier zu unserem Modell zurück und erstellen vielleicht selbst drei gleich zufällige Waldklassifizierer.
‫Dieses Mal werden wir eine Schätzung beibehalten, da dieselbe gleich einhundert ist, und dann ändern wir die maximale Tiefe von neun
‫auf gleich 10.
‫Nun, ich habe mir diese Zahl nicht ausgedacht, ich habe ein wenig recherchiert, die Dokumentation gelesen und
‫verschiedene Ideen für die Max-Tiefe herausgefunden, und dann könnten wir dasselbe tun wie hier.
‫Bewerten Sie unseren dritten Klassifikator, wie Sie vielleicht vermutet haben, wie Sie vielleicht gedacht
‫haben, wenn wir all dies von Hand durchgehen und einstellen, alle Knöpfe von Hand einstellen, wird das einiges
‫an Arbeit erfordern.
‫Rechts.
‫So wie Sie Ihr Gericht im wirklichen Leben perfektionieren, wenn Sie beispielsweise Ihr Lieblingsgericht mit Hühnchen zubereiten und alle
‫zum Abendessen kommen, versuchen Sie, die Einstellungen Ihres Ofens anzupassen.
‫Möglicherweise müssen Sie ein wenig Trial-and-Error durchlaufen.
‫Rechts.
‫Sie können es einmal kochen und dann ist es nicht so gut.
‫Und beim zehnten Mal fängt man an, richtig gut zu werden.
‫Aber das könnte bei dem, was wir hier versuchen, viel länger dauern.
‫Schreiben von Code, wenn wir all diese verschiedenen Einstellungen hier oben haben, versuchen, diese zu ändern, versuchen, die
‫besten Einstellungen zu finden, die viel länger dauern können als die, die wir haben.
‫Und die Regel ist im Code, wiederholen Sie sich nicht.
‫Sie haben es vielleicht erraten.
‫Ich kann also nicht lernen, dass es einen Weg gibt, eine eingebaute Methode, die dies für uns tun kann.
‫Probieren Sie eine Reihe verschiedener Einstellungen für uns aus.
‫Und das ist randomisierte Suche c. V.
‫Das schauen wir uns im nächsten Video an.
‫Dieser wird schon viel zu lang.
‫Aber die wichtigste Erkenntnis hier ist, dass Sie sich beim Anpassen eines Modelltyps von Parametern das
‫Trainingsset wie die Kursmaterialien vorstellen können, in denen Sie die Grundlagendaten lernen.
‫Das ist das Trainingsset.
‫Und dann verfeinern Sie in der praktischen Prüfung, was Sie wissen.
‫Sie haben also bereits alle Basismuster wie unser Modell gelernt.
‫Und dann passen wir mit dem Validierungsset die Einstellung an.
‫Also verfeinern wir, was das Modell weiß, wie es verschiedene Dinge lernt, bevor wir uns in der
‫Abschlussprüfung testen.
‫So.
‫Okay, bevor wir unser Modell am Testset evaluieren.
‫Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie sich ein wenig überfordert fühlen, gehen Sie den Code, den wir geschrieben haben, noch
‫einmal durch und überprüfen Sie ihn.
‫Sie könnten versuchen, einige verschiedene Parameter selbst anzupassen, aber wenn Sie sich keine Sorgen machen.
‫Wir werden im nächsten Video sehen, wie wir ein Modul in Saikat verwenden können, lernen, verschiedene Arten von Parametern
‫für uns auszuprobieren.