‫Jadi mari kita mulai menyelami berbagai cara untuk meningkatkan model kita menggunakan penyetelan parameter hiper.
‫Yang pertama di sini adalah dengan tangan.
‫Jadi mari kita membuat heading kecil.
‫5. 1 jenis penyetelan parameter dengan tangan.
‫Dan sejauh ini, kita telah berbicara tentang menangani set data pelatihan dan pengujian, model dilatih di sisi pelatihan,
‫ia menemukan pola dan kemudian dievaluasi pada set pengujian.
‫Jadi itu menggunakan pola-pola itu.
‫Tapi penyetelan parameter hiper memperkenalkan set ketiga, set validasi.
‫Jadi jika kita lihat di sini, inilah yang akan terlihat saat kita melatih parameter dengan tangan.
‫Jadi jika kita memulai dengan 100 catatan pasien dalam kasus masalah penyakit jantung kita.
‫Sekarang, sekali lagi, ini dapat berubah tergantung pada masalah yang Anda tangani.
‫Dan saya hanya menggunakan angka 100 karena itu angka yang mudah untuk digambar.
‫Jadi ini adalah data awal kami dan yang mungkin kami lakukan adalah membaginya.
‫Inilah yang saya maksud dengan tiga set berbeda.
‫Jadi kami berpisah.
‫Kita mungkin menggunakan 70 sampai 80 persen.
‫Jadi 70 catatan pasien sebagai training split.
‫Kami mungkin menggunakan 10 hingga 15 persen sebagai pemisahan validasi dan kami mungkin menggunakan 10 hingga 15 persen pada pemisahan uji.
‫Sekarang, tentu saja, Anda dapat menyesuaikan angka-angka ini.
‫Ini hanya beberapa nomor umum yang akan Anda lihat digunakan.
‫Dan tentu saja, model yang dilatih ini adalah apa yang telah kita lihat sebelumnya.
‫Dan biasanya tanpa set validasi, model kita akan dievaluasi pada ini, tetapi sekarang karena kita memiliki set validasi, di sinilah
‫kita akan menyetel setelan model, a. k. sebuah. parameter hiper,
‫ikuti pemisahan validasi dan akhirnya, seperti biasa, model dievaluasi pada pemisahan uji.
‫Dan sekarang analoginya adalah, jika Anda ingat kembali di awal, konsep terpenting dalam
‫pembelajaran mesin adalah tiga set.
‫Jadi ini kembali ke awal.
‫Pembelajaran mesin satu di set pelatihan analog dengan mengatakan Anda berada di kursus universitas dan Anda sedang
‫mempelajari materi kursus.
‫Set validasi adalah tempat Anda akan menguji pengetahuan Anda sedikit dan melihat apa yang perlu Anda sesuaikan.
‫Jadi Anda akan mendapatkan ujian praktek dari profesor Anda dan Anda mencobanya dan Anda pergi, Oh, wow, saya
‫mengerjakan soal satu, dua dan empat dengan sangat buruk.
‫Mungkin saya perlu menyesuaikan cara saya mendekati ini.
‫Dan kemudian Anda melakukan ujian praktek lagi.
‫Dan setelah Anda meningkatkan keterampilan Anda dalam ujian praktik, Anda akan merasa sedikit
‫percaya diri dan akhirnya Anda benar-benar mengevaluasi diri Anda sendiri pada ujian akhir, yang merupakan perangkat ujian.
‫Jadi bagaimana kita melakukan ini dengan kode?
‫Mari kembali ke buku catatan kita.
‫Jenis parameter pelatihan dengan tangan, mari kita buat tiga set, pelatihan, validasi, dan pengujian.
‫Jadi yang akan kita lakukan adalah kita hanya akan mengingatkan diri kita sendiri tentang Get Prem kita atau mengingatkan diri kita
‫sendiri tentang pengklasifikasi hutan acak kita, parameter dasar.
‫Jadi ini semua adalah parameter dasar, a. k. sebuah. pengaturan pada model kami, yang dapat kami sesuaikan.
‫Dan sekarang, sebenarnya, mana yang akan kita sesuaikan?
‫Nah, setelah membaca dokumentasi hutan acak dan sekali lagi, Anda dapat melakukan ini untuk perkiraan atau
‫model pembelajaran mesin apa pun dengan cyclone, kami mulai mendapatkan ide tentang bagaimana kami dapat menyesuaikan setiap pengaturan.
‫Dan bahkan dengan beberapa model, akan ada beberapa catatan tentang berbagai jenis parameter.
‫Jadi saya tidak bisa belajar menyarankan untuk berubah.
‫Itu seperti yang ingin Anda ubah terlebih dahulu untuk dicoba.
‫Dan setelah membaca itu.
‫Setelah melalui itu.
‫Jadi dalam kasus kami, kami akan mencoba dan menyesuaikan yang berikut ini.
‫Jadi kami ingin kedalaman Max.
‫Sebenarnya, kami mempraktikkan ini karena kami tahu itu ada sehingga kami tahu bahwa mereka bisa memaksimalkan kedalaman.
‫Fitur maks.
‫Maksudku, sampel pergi jika tidak ada yang masuk akal.
‫Ingat, definisi untuk semua ini ada dalam dokumentasi untuk model apa pun.
‫Jadi kami datang ke sini, sampel rata-rata, meninggalkan jumlah sampel minimum yang diperlukan untuk berada di simpul daun.
‫Dan Anda dapat membaca lebih mendalam tentang apa itu simpul daun jika Anda memeriksa beberapa sumber daya di hutan acak secara
‫mendalam.
‫Namun untuk saat ini, kami hanya berfokus pada bagaimana kami dapat menyesuaikan parameter model pembelajaran mesin.
‫Maksudku, sampel daun.
‫Dan sampel rata-rata terbelah dan perkiraannya luar biasa.
‫Jadi ini adalah jenis parameter yang akan kita sesuaikan dan sekarang kita akan menggunakan kode yang sama
‫seperti sebelumnya, kecuali kali ini kita perlu membuat validasi pelatihan dan pemisahan pengujian, yang hanya menggunakan pemisahan ini di sini.
‫Jadi pemisahan pelatihan akan dibuat dengan 70 persen data, validasi dan set pengujian masing-masing akan berisi 15
‫dan kita akan mendapatkan beberapa hasil dasar.
‫Jadi kita sudah memilikinya, tapi kita akan melakukannya lagi, mendapatkan beberapa hasil dasar dan kemudian
‫kita akan melihat bagaimana kita bisa menyetel parameter hybrid model dengan tangan.
‫Dan karena kita akan mengevaluasi beberapa model, menurut saya penting bagi kita untuk membuat fungsi
‫evaluasi.
‫Jadi inilah yang mungkin ingin Anda lakukan.
‫Model apa pun yang sedang Anda kerjakan adalah membuat fungsi jika Anda tahu Anda ingin melakukan sesuatu lebih
‫dari sekali.
‫Jadi menghemat menulis banyak kode.
‫Tapi sekali lagi, itu mungkin sedikit berbeda dengan apa yang kita lihat di masa lalu.
‫Kami tahu kami suka menulis semuanya dengan tangan.
‫Kami hanya meninggalkan sedikit perawatan di sini.
‫Perbandingan evaluasi kinerja tentang mengapa label yang benar, label yang tersebar luas.
‫Dan sekarang, seperti yang kita lihat di bagian evaluasi, hal utama yang dilakukan dalam mengevaluasi model
‫pembelajaran mesin adalah membandingkan prediksinya dengan label yang sebenarnya.
‫Jadi itulah yang akan dilakukan oleh fungsi ini.
‫Jadi karena kami bekerja dengan pengklasifikasi, kami menginginkan akurasi, akurasi, skor.
‫Mengapa benar?
‫Mengapa parade?
‫Kami juga ingin presisi.
‫Dan sekarang kami mungkin benar-benar mencatat di sini pada model klasifikasi kami, karena jika kami menggunakan spread
‫evaluasi ini pada model regresi, kami memasukkan metrik klasifikasi, kami akan mendapatkan kesalahan karena
‫model regresi memprediksi hal yang berbeda dengan klasifikasi apa. model memprediksi presisi.
‫Dan kemudian kita tidak akan mengingat, tentu saja, sama dengan skor ingatan.
‫Dan sekarang, sekali lagi, Anda dapat menyesuaikan ini, mengevaluasi parade, berfungsi untuk apa yang Anda butuhkan.
‫Tapi saya hanya akan menyertakan beberapa metrik paling umum yang telah kita bahas untuk model
‫klasifikasi, beberapa hal yang ingin Anda perhatikan untuk semua model klasifikasi Anda.
‫Mengapa parade?
‫Dan kemudian kami akan membuat kamus sehingga dapat mengembalikan prediksi sehingga kami dapat
‫membandingkannya dengan prediksi lainnya nanti.
‫Akurasi akan pergi ke dua tempat desimal.
‫Ya, presisi, presisi bulat.
‫Ke.
‫Sekarang, selalu ingat, jika ini tampak seperti banyak, itu karena, pertama-tama, agak banyak untuk menerima
‫satu pukulan.
‫Dan hal kedua adalah bahwa saya sudah cukup banyak berlatih dengan ini, jadi saya secara inheren tahu apa yang harus
‫digunakan.
‫Sekali lagi, saya selalu belajar, tetapi saya baru saja berlatih membangun sistem jenis tertentu ini.
‫Dan pola-pola ini muncul berulang kali.
‫Pergi cetak.
‫Kami hanya ingin memberi kami sedikit cetakan dari apa yang terjadi.
‫Ah, akurasi.
‫Kali 100, dan kemudian kita hanya ingin dua tempat desimal yang akan cukup, maka kita akan pergi
‫ke hal yang sama jika presisi.
‫Ini bisa presisi, kita tidak perlu mengalikannya dengan 100 yang hanya bisa bertahan di dua tempat desimal.
‫Kami membutuhkan string menjadi cetakan yang bagus dan kami akan mengingat ini banyak yang harus diketik untuk memulai.
‫Tapi karena kita akan dapat menggunakannya kembali, itu akan menyelamatkan kita di jalurnya.
‫Dan akhirnya, kami menginginkan Trent.
‫Jika satu sekolah.
‫Kami membuatnya kami akhirnya membuat upaya yang sangat baik.
‫Di sana kita pergi.
‫OKE.
‫Dan akhirnya, kami ingin mengembalikan tanggal metrik kami.
‫Sekarang, apa yang terjadi di sini?
‫Nah, pada dasarnya, fungsi ini hanya mengambil beberapa label sebenarnya dan beberapa label prediksi dari model klasifikasi kami.
‫Kita tahu ini dari string di sini.
‫Ini akan menghitung fungsi evaluasi yang berbeda di sini dan kemudian akan mengembalikan kamus metrik sehingga kami dapat
‫menyimpannya untuk nanti.
‫Dan itu juga akan mencetak beberapa metrik sehingga kami bisa mendapatkan cetakan segera setelah kami menjalankan fungsi ini.
‫Jadi itu hanya fungsi evaluasi untuk model klasifikasi kami.
‫Luar biasa.
‫Dan saya akan menyimpan buku catatan di sini, seperti biasa.
‫Sekarang, bagaimana tepatnya kita membuat validasi kereta dan uji coba ini?
‫Nah, fungsi split test kereta kita yang sudah kita lihat sebelumnya.
‫Ingat tampilan kereta yang satu ini?
‫Jadi yang ini hanya mengembalikan, melatih pemisahan, larik matriks menjadi rangkaian acak dan subset pengujian.
‫Yang ini hanya terbagi menjadi set kereta dan tes.
‫Jadi yang perlu kita lakukan adalah kita perlu membagi data kita secara manual menjadi validasi kereta dalam arti pengujian.
‫Dan untuk melakukan ini.
‫Kita bisa bagaimana kita bisa melakukan ini karena data kita ada dalam kerangka data, penyakit jantung, kita seharusnya bisa melakukannya menggunakan
‫beberapa matematika dan pengindeksan lama yang bagus.
‫Mari kita lihat bagaimana kita akan mengatakan dari Ascalon, kita akan mengimpor model kita terlebih dahulu, meskipun kita telah membuat
‫instance classifier hutan acak.
‫mari.
‫Pergi benih acak MPLX, dan kemudian kami akan mengocok data.
‫Mengapa kita mengacak data di sini jika kita membaginya menjadi validasi kereta dan menguji di mana kita ingin
‫mencampurnya, pastikan itu tidak hanya sama, catatannya masuk sesuai urutannya.
‫Jika kita menggunakan slicing untuk membuat validasi train kita dan menguji apa yang kita inginkan untuk memastikan semua record
‫ini bercampur aduk.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan.
‫Kita dapat mengacaknya menggunakan fungsi sampel panda atau mendifraksikan satu elang untuk 100 persen data.
‫Ini hanya akan mengambil sampel penyakit jantung yang ini secara acak dan kemudian menetapkan kembali
‫kerangka data penyakit jantung ke variabel normalnya.
‫Jadi itu hanya akan mengambil sampel ini sekelompok baris secara acak dan kemudian menetapkan kembali ke variabel ini, a. k. sebuah.
‫mengocok data.
‫Sekarang sekarang data sedang dikocok, akan dipecah menjadi X dan Y.
‫Sebenarnya, kita mungkin menyimpannya untuk penyakit jantung.
‫Diacak sebagai ide yang lebih baik.
‫X sama dengan kali ini, kita perlu mengocok penyakit jantung dan kemudian kita akan menjatuhkan kolom target di sini.
‫Video ini sedikit menarik, tetapi ini adalah konsep yang penting, bukan?
‫Kita akan melihat di sini.
‫Semuanya akan sia-sia karena kami akan dapat meningkatkan model kami menggunakan
‫penyelarasan kinerja tinggi, membagi validasi data, dan set pengujian.
‫Luar biasa.
‫Jadi keretanya terbelah, bagaimana kita akan melakukan ini?
‫Nah, kita perlu membuat angka yang bisa kita gunakan untuk mengiris.
‫Jadi kami ingin 70 persen dari panjang data kami.
‫Jadi Anda melihat apa yang terjadi di sini.
‫Coba dan pisahkan saat Anda membutuhkan nomor.
‫Kami membutuhkan 70 persen.
‫Jadi nol koma tujuh kali panjang penyakit jantung dikocok.
‫Dan ini akan menjadi 70 persen data dan kemudian kita membutuhkan pemisahan yang valid.
‫Yang mana yang akan Anda ingat?
‫Apakah Anda ingat apa yang dibagi, 15 persen?
‫Itu yang sudah kami sepakati.
‫Luar biasa.
‫Jadi kita bisa melakukannya dengan cara yang sama seperti akan melatih split karena kita ingin mengindeks.
‫Kami ingin 15 persen berikutnya.
‫Jadi cobalah dan pisahkan ditambah nol koma lima satu lima.
‫Panjangnya penyakit jantung kita dikocok.
‫Bingkai data, ini adalah 15 persen dari data, luar biasa, dan kereta X kereta Y akan menjadi data X.
‫Sampai kereta split.
‫Dan mengapa data hingga kereta api akan menjadi luar biasa dan kemudian valid, mengapa valid?
‫Maaf, ini akan menjadi data dari perpecahan kereta.
‫Untuk pemisahan yang valid dan hal yang sama untuk mengapa itu akan menjadi data mengapa dari kereta api.
‫Untuk pemisahan yang valid.
‫Dan kemudian kita akan memiliki tes X dan mengapa tes akan menjadi data X dari pemisahan yang valid dan
‫seterusnya.
‫Jadi sisa data dan mengapa dari pemisahan yang valid dan seterusnya, siapa yang hilang sejauh ini, mari kita lihat apa yang
‫terjadi.
‫Benar, ayo pergi.
‫Len mencetak kereta X dan kemudian kami ingin Lenn X valid.
‫Dan kemudian kami ingin tes Glenn X.
‫OKE.
‫Sehingga pusat pelatihan memiliki 70 persen data, a. k. sebuah. 212 naik, set
‫validasi 46 mawar, 15 persen data dan set tes 46 mawar.
‫Jadi itu 15 persen dari data.
‫Ada jumlah yang berbeda di sini bahkan yang keduanya 15 persen karena kami telah menggunakan Rand.
‫Kami memiliki jumlah sampel ganjil dalam penyakit jantung, kumpulan data acak.
‫Jadi akan ada tumpahan dari satu tempat yang baik-baik saja.
‫Oke, sekarang kita sudah berpisah.
‫Kita bisa melakukan CLF instantiate classifier hutan acak.
‫Dan sekarang karena kita tidak melewatkan apa pun di sini, ini akan menginisiasinya dengan parameter dasar.
‫Jadi jika kita melakukan ini, CLF tidak mendapatkan Perens.
‫Oh, itu bukan atribut, itu fungsi, jadi tanpa melewatkan apa pun untuk mendengar pengklasifikasi pertama acak kami dan membuat pengklasifikasi bentuk
‫acak dengan parameter dasar, a. k. sebuah. ini.
‫Dan itulah yang kami inginkan karena kami ingin membuat beberapa prediksi dasar.
‫Jadi kita pergi ke puncak, kita akan menyesuaikan dengan data pelatihan seperti biasa, dan kemudian kita akan
‫membuat prediksi.
‫Jadi mengapa parade sama dengan Cele setelah diprediksi?
‫Tidak, kami akan memprediksi data validasi karena kami kembali ke sini.
‫Kami ingin menyetel model kami pada pemisahan validasi.
‫Jadi itulah yang kami dasarkan pada metrik kami, pertama-tama akan membuat metrik dasar, yaitu dengan menjalankan fungsi evaluasi kami
‫pada pemisahan validasi, kemudian kami akan menyesuaikan parameter hiper dan mencoba model kami lagi pada pemisahan
‫validasi dan lihat bagaimana mereka membandingkan.
‫Jadi mari kita lanjutkan dan membuat prediksi, kita akan memanggil prediksi dasar ini dan kemudian kita
‫akan mengevaluasi classifier pada set validasi.
‫Jadi kami mendapatkan metrik dasar dan sekarang di sinilah fungsi evaluasi kami akan berguna.
‫Metrik Eagles mengevaluasi warna merah y valid.
‫Jadi saya melihat bagaimana kami memposting mengapa set validasi dan mengapa tarif.
‫Dan kemudian kami ingin menggunakan metrik dasar.
‫Nah, apa yang kita dapatkan, referensi akurasi variabel lokal sebelumnya, oh, ini yang kita lewatkan.
‫Ini perlu skor akurasi dari ini lagi.
‫Itu dilakukan dengan mengerikan.
‫Sekarang, apa yang terjadi di sini pada titik yang sama ke dua?
‫Sudahkah kita melakukan ini dengan benar?
‫Oh, itu dia.
‫Itu sebabnya kami menggunakan C asli kami yang seperti itu.
‫Kami perlu menggunakan shuffle penyakit jantung karena jika tidak, model kami memprediksi label asli
‫daripada label shuffle sekarang.
‫Jadi itulah yang kami lewatkan.
‫Mereka memiliki seorang pria yang jadi kami mendapatkan peringatan ini di sini bahwa nilai perkiraan akan berubah
‫dari 10 inversi, nol koma dua menjadi seratus dan poin menjadi dua.
‫Jadi ini adalah metrik dasar kami.
‫Sekarang, yang telah kita lakukan adalah membuat validasi kereta dan pemisahan pengujian.
‫Kami telah kami instantiate dan model jika kami telah melakukannya sebelum kami pada data pelatihan di sini.
‫Kemudian kami mengevaluasi parameter dasar, jenis parameter dasar pada set validasi dan
‫mendapatkan metrik ini.
‫Jadi jika kami mencoba dan meningkatkan hasil kami, jika kami mencoba dan menyesuaikan model kami, parameter hiper.
‫Yang ini di hutan acak kami dengan tangan, karena itulah bagian ini, menyetel parameter dengan
‫tangan.
‫Bagaimana kita melakukannya?
‫Mari kita ambil peringatan ini sebagai contoh mengubah parameter hyper.
‫Mari kita ubah lagi.
‫Jika Anda menggunakan psychedelia dan arahkan ke tur di atas, Anda tidak akan mendapatkan peringatan ini.
‫Tapi karena kami, kami mendapatkan peringatan ini, kami akan mencoba dan menyesuaikan.
‫Parameter hybrid kami akan berubah.
‫Perkiraan yang mana yang ini di sini?
‫Kita akan mengubahnya dari baseline 10 menjadi 100 dan melihat apakah kita
‫mendapatkan skor yang berbeda pada set validasi, seed acak yang bagus, seed acak 40 ke apa yang akan kita lakukan adalah membuat
‫pengklasifikasi kedua dengan tipe parameter yang berbeda karena ingat.
‫Membuat instance kelas pertama acak kami di sini, tanpa melewatkan apa pun, membuat instance classifier dengan
‫parameter hyper dasar yang disertakan langsung di luar kotak.
‫Jadi seperti menggunakan pengaturan standar Arvind Anda ketika keluar dari kotak untuk memasak hidangan favorit Anda.
‫Sekolah-sekolah ini tidak benar-benar membantu kita di sini.
‫Kami ingin model yang lebih baik akan membuat CLF juga, dan kami akan menyesuaikan parameter hiper
‫seperti Anda akan menyesuaikan oven Anda untuk mencoba dan meningkatkan hidangan ayam panggang lezat favorit yang Anda buat.
‫Mungkin Anda sedang mempersiapkan acara besar yang akan dihadiri oleh teman Anda atau teman Anda dan Anda telah menjanjikan mereka
‫hidangan yang lezat.
‫Jadi Anda mencoba untuk menyempurnakannya.
‫Itulah yang kami lakukan dengan model pembelajaran mesin kami.
‫Jadi, sekali lagi, hal yang sama, data yang sama dipasang pada data pelatihan.
‫Tapi kali ini kita punya CLF dua, yang menggunakan perkiraan 100 bukan 10.
‫Dan sekarang, sekali lagi, kita dapat mencoba pengaturan yang berbeda untuk semua fitur ini di
‫sini, yang akan kita coba dan sesuaikan, tetapi kita mungkin mulai dengan hanya satu, lihat contohnya, dan kemudian kita akan
‫membuat prediksi.
‫Jadi mengapa berparade juga, karena kita menggunakan self to self untuk membantu memprediksi.
‫Ini sah.
‫Kami melakukan hal yang sama di sini, prediksi dasar berada di set validasi dan
‫sekarang membuat prediksi dengan parameter yang berbeda.
‫Pada hari yang sama, ada model yang berbeda, data yang sama, dan sekarang kita akan mengevaluasi pengklasifikasi
‫kedua.
‫Dia meninggalkan dua metrik, Eagles, kami sudah menggunakan fungsi penilaian kami lagi, yang kami buat sebelumnya,
‫dan kami menghemat beberapa baris kode hanya dengan menariknya seperti itu.
‫Baiklah.
‫Sekarang mari kita periksa.
‫Ah, oke, jadi sekarang jika kita membandingkan menggunakan parameter hiper dasar yang disertakan dengan model kita, apa yang bisa kita katakan berbeda
‫di sini?
‫Yang kami ubah hanyalah perkiraan yang sama dengan 100, jadi kami telah menyesuaikan satu tombol pada model kami.
‫Jadi seperti menyesuaikan satu tombol di oven Anda, kami dapat melihat sedikit peningkatan akurasi pada data yang sama.
‫Jadi CAFTA memiliki akurasi yang sedikit lebih tinggi.
‫Ini akan ke presisi yang lebih tinggi.
‫Tapi daya ingat yang lebih rendah dan di F yang sama satu sekolah.
‫Hmm, oke, itu memberi kami sedikit firasat bahwa mungkin jika kami terus menggunakan parameter tinggi yang berbeda,
‫kami terus mencoba menyesuaikannya.
‫Secara manual, kami pada akhirnya akan terus meningkatkan metrik ini.
‫Jadi menurutmu apa yang akan kita lakukan selanjutnya jika kita naik ke sini?
‫Mungkin kami mencoba mengubah kedalaman maksimal.
‫Jadi berapa kedalaman maks default?
‫Kami menemukannya di sini, Max.
‫Kedalaman tidak ada.
‫Jadi mungkin kita akan melihat dokumentasi dan pergi ke variabel berbeda yang panjang maksimumnya bisa diambil sehingga bisa mengambil bilangan
‫bulat atau tidak sama sekali.
‫Standarnya tidak ada.
‫Kedalaman maksimum pohon dan melakukan penelitian kami, membaca dokumentasi, kami melihat beberapa nilai berbeda
‫untuk kedalaman maksimum.
‫Jadi kita akan kembali ke model kita di sini dan mungkin kita membuat self three equals random forest classifier.
‫Kali ini kita akan menyimpan perkiraan sebagai sama sama dengan seratus dan kemudian kita akan mengubah kedalaman maksimal dari sembilan menjadi
‫sama dengan 10.
‫Sekarang, saya belum mengada-ada, saya telah melakukan riset, membaca dokumentasi dan menemukan ide yang berbeda untuk Max depth,
‫dan kemudian kita mungkin melakukan hal yang sama seperti yang telah kita lakukan di sini.
‫Evaluasi pengklasifikasi ketiga kami, seperti yang mungkin telah Anda duga, seperti yang mungkin Anda
‫pikirkan, jika kita melalui dan menyesuaikan semua ini dengan tangan, menyesuaikan semua kenop dengan tangan, itu akan
‫membutuhkan sedikit pekerjaan.
‫Benar.
‫Jadi seperti menyempurnakan hidangan Anda dalam kehidupan nyata, seperti jika Anda membuat hidangan ayam favorit, semua orang datang
‫untuk makan malam, Anda mencoba menyesuaikan pengaturan di oven Anda.
‫Anda mungkin harus melalui sedikit trial and error.
‫Benar.
‫Anda mungkin memasaknya sekali dan kemudian itu tidak begitu baik.
‫Dan kemudian pada kesepuluh kalinya, Anda mulai menjadi sangat baik.
‫Tapi itu bisa memakan waktu lebih lama dengan apa yang kami coba lakukan di sini.
‫Menulis kode, jika kita memiliki semua pengaturan yang berbeda di sini, mencoba mengubahnya, mencoba menemukan pengaturan
‫terbaik yang bisa memakan waktu jauh lebih lama daripada yang kita miliki.
‫Dan aturannya ada di kode, jangan ulangi sendiri.
‫Jadi Anda mungkin sudah bisa menebaknya.
‫Jadi saya tidak bisa belajar memiliki cara, metode bawaan yang dapat melakukan ini untuk kita.
‫Coba banyak pengaturan yang berbeda untuk kami.
‫Dan itu pencarian acak c. v.
‫Kita akan melihatnya di video berikutnya.
‫Yang ini sudah terlalu lama.
‫Tetapi kesimpulan utama di sini adalah ketika kami menyetel jenis parameter model, Anda dapat
‫menganggap set pelatihan seperti materi kursus tempat Anda mempelajari data dasar.
‫Itu set pelatihan.
‫Dan kemudian pada ujian praktik, Anda menyempurnakan apa yang Anda ketahui.
‫Jadi Anda telah mempelajari semua pola dasar seperti model kita.
‫Dan kemudian dengan set validasi, kami menyesuaikan setelannya.
‫Jadi kami menyempurnakan apa yang diketahui model, bagaimana ia mempelajari berbagai hal sebelum kami menguji diri kami sendiri
‫pada ujian akhir.
‫Jadi.
‫Oke, sebelum kita mengevaluasi model kita pada test set.
‫Sekarang, jangan khawatir, jika Anda merasa sedikit kewalahan, baca kembali kode yang telah
‫kami tulis, periksa.
‫Anda dapat mencoba menyesuaikan sendiri beberapa parameter yang berbeda, tetapi jika tidak, jangan khawatir.
‫Kita akan melihat di video berikutnya bagaimana kita bisa menggunakan modul di Saikat, belajar mencoba berbagai jenis
‫parameter untuk kita.