‫เรามาเริ่มเจาะลึกในหลายๆ วิธีในการปรับปรุงโมเดลของเราโดยใช้การปรับค่าพารามิเตอร์แบบไฮเปอร์
‫ที่แรกนี่คือมือ
‫มาทำหัวเรื่อง 5 กัน 1 ปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์ด้วยมือ
‫และจนถึงตอนนี้ เราได้พูดคุยเกี่ยวกับการจัดการกับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและทดสอบแล้ว
‫โมเดลได้รับการฝึกอบรมในชุดการฝึก ค้นหารูปแบบ จากนั้นจึงได้รับการประเมินในชุดทดสอบ
‫ดังนั้นมันจึงใช้รูปแบบเหล่านั้น แต่การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์แนะนำชุดที่สาม ซึ่งเป็นชุดตรวจสอบความถูกต้อง
‫ถ้าเราดูตรงนี้ นี่คือสิ่งที่จะดูเหมือนเมื่อเราปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ด้วยมือ
‫ดังนั้นหากเราเริ่มต้นด้วยบันทึกผู้ป่วย 100 รายการ ในกรณีของปัญหาโรคหัวใจของเรา ตอนนี้อีกครั้ง สิ่งนี้อาจเปลี่ยนแปลงได้
‫ขึ้นอยู่กับปัญหาที่คุณกำลังทำอยู่
‫และฉันเพิ่งใช้จำนวนร้อยเพราะเป็นตัวเลขที่ง่ายต่อการนึกภาพ
‫นี่คือข้อมูลเริ่มต้นของเรา และสิ่งที่เราอาจทำคือแยกข้อมูลออก
‫นี่คือสิ่งที่ฉันหมายถึงโดยสามชุดที่แตกต่างกัน
‫เราแยกทางกัน เราอาจใช้ 70 ถึง 80%
‫ดังนั้นบันทึกผู้ป่วย 70 รายเป็นการแบ่งการฝึก เราอาจใช้ 10 ถึง 15% เป็นการแบ่งการตรวจสอบ และเราอาจใช้
‫10 ถึง 15% ในการแยกการทดสอบ
‫แน่นอนว่าตอนนี้ คุณสามารถปรับตัวเลขเหล่านี้ได้
‫นี่เป็นเพียงตัวเลขทั่วไปบางส่วนที่คุณจะเห็นว่าใช้แล้ว
‫โมเดลได้รับการฝึกฝนอย่างเป็นธรรมชาติ
‫นี่คือสิ่งที่เราเคยเห็นมาก่อน
‫และโดยปกติหากไม่มีชุดการตรวจสอบความถูกต้อง โมเดลของเราจะได้รับการประเมินในสิ่งเหล่านี้
‫แต่ตอนนี้ เนื่องจากเรามีชุดการตรวจสอบความถูกต้อง นี่คือที่ที่เราจะปรับการตั้งค่าแบบจำลองของเรา หรือที่เรียกว่าพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫ปรับแต่งการแบ่งการตรวจสอบ จากนั้นตามปกติ โมเดลจะได้รับการประเมินบนการแบ่งการทดสอบ
‫และตอนนี้การเปรียบเทียบที่นี่คือ ถ้าคุณจำได้ตั้งแต่เริ่มต้น แนวคิดที่สำคัญที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่องคือชุดสามชุด
‫ดังนั้นนี่คือจุดเริ่มต้น
‫การเรียนรู้ของเครื่อง 101
‫ชุดฝึกอบรมมีความคล้ายคลึงกันในการบอกว่าคุณอยู่ในหลักสูตรของมหาวิทยาลัยและคุณกำลังเรียนรู้เนื้อหาหลักสูตร
‫ชุดตรวจสอบความถูกต้องเป็นที่ที่คุณจะทดสอบความรู้ของคุณเล็กน้อยและดูว่าคุณต้องปรับอะไร
‫คุณจะได้ข้อสอบฝึกหัดจากอาจารย์ของคุณ และลองทดสอบดู โอ้ ว้าว ฉันกำลังทำข้อสอบข้อที่หนึ่ง
‫สอง และสี่อย่างแย่มาก
‫บางทีฉันอาจต้องปรับวิธีที่ฉันเข้าใกล้สิ่งนี้
‫แล้วคุณทำข้อสอบฝึกหัดอีกครั้ง
‫และเมื่อคุณพัฒนาทักษะในการสอบแบบฝึกหัดแล้ว คุณจะรู้สึกมั่นใจเล็กน้อย
‫และในที่สุด คุณก็จะประเมินตัวเองในการสอบปลายภาคจริงๆ ซึ่งเป็นชุดทดสอบ
‫แล้วเราจะทำสิ่งนี้ด้วยรหัสได้อย่างไร?
‫กลับมาที่โน้ตบุ๊กของเรากัน
‫ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ด้วยมือ
‫มาทำสามชุดกันเถอะ
‫การฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบ
‫สิ่งที่เราจะทำคือ เราแค่เตือนตัวเองถึงค่าพารามิเตอร์ หรือเตือนตัวเองถึงตัวจำแนกประเภทป่าแบบสุ่ม
‫พารามิเตอร์พื้นฐาน
‫นี่คือพารามิเตอร์พื้นฐานทั้งหมด
‫ตกลง.
‫การตั้งค่าบนโมเดลของเราที่เราสามารถปรับได้
‫และตอนนี้อันที่จริงแล้วเราจะปรับแบบไหน?
‫หลังจากที่ได้อ่านเอกสาร Random Forest แล้ว คุณสามารถทำได้สำหรับการประเมินแมชชีนเลิร์นนิงหรือแบบจำลองใด
‫ๆ ที่มีการยืมพลังจิต เราเริ่มได้รับแนวคิดว่าเราจะปรับการตั้งค่าแต่ละอย่างได้อย่างไร
‫และแม้กระทั่งกับบางรุ่น ก็จะมีบางโหนดในพารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่แตกต่างกัน
‫กายสิทธิ์ เรียนรู้ แนะนำให้เปลี่ยน
‫นั่นก็แบบหนึ่ง
‫คุณต้องการเปลี่ยนแปลงก่อนเพื่อลอง
‫และหลังจากอ่านแล้ว หลังจากผ่านช่วงนั้นแล้ว ในกรณีของเรา
‫เราจะพยายามปรับสิ่งต่อไปนี้
‫ดังนั้นเราจึงต้องการความลึกสูงสุด
‫อันที่จริง เราจะใส่เครื่องหมายขีดกลับ เพราะเรารู้ว่ามันเป็น ดังนั้นเรารู้ว่ามันเป็นรหัสขั้นตอนสูงสุด
‫คุณสมบัติสูงสุด
‫ตัวอย่างเฉลี่ย
‫หากสิ่งเหล่านี้ไม่สมเหตุสมผล จำไว้ว่าคำจำกัดความของสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดอยู่ในเอกสารประกอบสำหรับโมเดลใดๆ
‫ดังนั้น หากเรามาที่นี่หมายความว่าตัวอย่างเหลือจำนวนตัวอย่างขั้นต่ำที่ต้องอยู่ที่โหนดปลายสุด และคุณสามารถอ่านข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมว่าโหนดปลายสุดคืออะไร
‫หากคุณตรวจสอบทรัพยากรบางอย่างบนฟอเรสต์แบบสุ่มในเชิงลึก
‫แต่สำหรับตอนนี้ เราแค่เน้นว่าเราจะปรับตัวได้อย่างไร
‫พารามิเตอร์ไฮเปอร์ของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงการแยกตัวอย่าง
‫และค่าเฉลี่ยของตัวอย่างที่แยกออกมาและการประมาณค่าก็ยอดเยี่ยม
‫นี่คือพารามิเตอร์สูงที่เราจะปรับ
‫และตอนนี้เราจะใช้โค้ดเดิมของเรา ยกเว้นคราวนี้ เราจำเป็นต้องสร้างการฝึกอบรม การตรวจสอบความถูกต้อง และการทดสอบ
‫spline
‫เราจะใช้การแยกเหล่านี้ที่นี่
‫ดังนั้นการแบ่งการฝึกอบรมจะสร้างด้วย 70% ของข้อมูล
‫ชุดตรวจสอบและทดสอบแต่ละชุดจะมี 15 ชุดและเราจะได้รับผลลัพธ์พื้นฐานบางส่วน
‫เราก็ได้มันมาบ้างแล้ว แต่เราจะทำมันอีกครั้ง ได้ผลลัพธ์พื้นฐาน แล้วเราจะดูว่าเราจะปรับแต่งประเภทโมเดลของพารามิเตอร์ด้วยมือได้อย่างไร
‫และเนื่องจากเรากำลังจะประเมินแบบจำลองสองสามแบบ ฉันคิดว่าสิ่งสำคัญคือเราต้องสร้างฟังก์ชันการประเมิน
‫นี่คือสิ่งที่คุณอาจต้องการทำ
‫ไม่ว่าคุณจะใช้รุ่นอะไรอยู่ก็สร้างฟังก์ชันได้
‫ถ้าคุณรู้ว่าคุณต้องการทำอะไรมากกว่าหนึ่งครั้ง
‫ดังนั้นจึงช่วยประหยัดการเขียนโค้ดจำนวนมาก
‫แต่อีกครั้ง นั่นอาจแตกต่างไปจากที่เราเคยเห็นในอดีตเล็กน้อย
‫ถูกต้อง.
‫เรารู้ว่าเราชอบเขียนทุกอย่างด้วยมือ
‫เราจะทิ้ง docstring ไว้เล็กน้อยที่นี่
‫มันทำการเปรียบเทียบการประเมินบนฉลากจริง y กับฉลากก่อนหน้า y
‫และตอนนี้ ตามที่เราเห็นในส่วนการประเมิน สิ่งสำคัญในการประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องคือการเปรียบเทียบการคาดการณ์กับป้ายกำกับจริง
‫นั่นคือสิ่งที่ฟังก์ชันนี้จะทำ
‫เนื่องจากเรากำลังทำงานกับตัวแยกประเภท เราต้องการความแม่นยำ ความแม่นยำ คะแนน y จริง y สเปรด
‫เรายังต้องการความแม่นยำ
‫และตอนนี้ เราอาจจดบันทึกไว้ในแบบจำลองการจัดประเภทของเรา เพราะถ้าเราใช้การประเมินนี้กระจายตัวแบบการถดถอย
‫เรากำลังใส่เมตริกการจัดหมวดหมู่ เราจะได้รับข้อผิดพลาดเนื่องจากตัวแบบการถดถอยทำนายสิ่งต่าง
‫ๆ กับการจัดประเภท แบบจำลองทำนายความแม่นยำ
‫แล้วเราต้องการการเรียกคืน แน่นอน เท่ากับคะแนนการเรียกคืน
‫และอีกครั้ง คุณสามารถปรับสิ่งนี้ ประเมินฟังก์ชันของ Fred ว่าคุณต้องการอะไร
‫แต่ฉันจะรวมเมตริกทั่วไปบางส่วนที่เราได้กล่าวถึงสำหรับแบบจำลองการจัดหมวดหมู่
‫บางสิ่งที่คุณต้องการให้ความสนใจสำหรับโมเดลการจัดหมวดหมู่ทั้งหมดของคุณ สเปรด
‫Y แล้วเราจะสร้าง พจนานุกรมเพื่อให้สามารถส่งคืนการคาดคะเน เพื่อให้เราสามารถเปรียบเทียบกับการคาดคะเนอื่นๆ
‫รอบต่อมาแม่นๆ
‫เราจะไปที่ทศนิยมสองตำแหน่ง
‫ใช่.
‫ความแม่นยำ
‫ความแม่นยำแบบกลม
‫ถึง.
‫จำไว้เสมอว่า ถ้ามันดูเหมือนเยอะ นั่นก็เพราะว่า อย่างแรกเลย มันเป็นเรื่องที่ต้องทำอย่างมากในการโจมตีครั้งเดียว
‫และอย่างที่สองคือ ฉันได้ฝึกฝนสิ่งนี้มาบ้างแล้ว ฉันจึงรู้ว่าควรใช้อะไรโดยเนื้อแท้
‫อีกครั้ง ฉันเรียนรู้อยู่เสมอ แต่ฉันเพิ่งฝึกฝนเล็กน้อยในการสร้างระบบเฉพาะเหล่านี้ และรูปแบบเหล่านี้ก็ปรากฏขึ้นครั้งแล้วครั้งเล่า
‫เราไปพิมพ์กัน
‫เราต้องการเพียงแค่พิมพ์ภาพว่าเกิดอะไรขึ้น
‫อ๊ะเราจะไปอย่างถูกต้อง
‫เวลาคือ 100 แล้วเราต้องการทศนิยมสองตำแหน่งเท่านั้น
‫นั่นจะเพียงพอแล้ว
‫จากนั้นเราจะไปที่เดียวกันถ้าความแม่นยำ
‫นี่อาจเป็นความแม่นยำ
‫เราไม่จำเป็นต้องคูณมันด้วย 100
‫อยู่ได้แค่ทศนิยมสองตำแหน่ง
‫เราต้องการเอ็นเดอร์สตริง
‫พิมพ์วิเศษ.
‫แล้วเราจะไปรื้อฟื้นกัน
‫นี่เป็นสิ่งที่ต้องพิมพ์มากมายตั้งแต่แรก แต่เนื่องจากเราจะสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ มันจะช่วยเราให้รอดพ้นจากการถูกติดตาม
‫และสุดท้ายเราต้องการพิมพ์
‫ถ้าโรงเรียนแห่งหนึ่ง.
‫เรากำลังทำมัน
‫ในที่สุดเราก็ทำมันได้
‫ความพยายามที่ยอดเยี่ยม
‫เราจะไปที่นั่น.
‫และสุดท้าย เราต้องการคืนค่าเมตริกที่ลดลง
‫ตอนนี้เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫โดยพื้นฐานแล้ว ฟังก์ชันนี้ใช้ป้ายกำกับจริงและป้ายกำกับการคาดการณ์บางส่วนจากโมเดลการจัดหมวดหมู่ของเรา
‫เรารู้สิ่งนี้จากสตริงที่นี่
‫มันจะคำนวณฟังก์ชันการประเมินต่างๆ ที่นี่ จากนั้นจะส่งคืนพจนานุกรมเมตริก เพื่อให้เราสามารถบันทึกไว้ในภายหลัง
‫และมันยังจะพิมพ์เมตริกออกมาด้วย
‫ดังนั้นเราจึงพิมพ์ออกมาทันทีที่เราเรียกใช้ฟังก์ชันนี้
‫ดังนั้นจึงเป็นเพียงฟังก์ชันการประเมินสำหรับแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ของเรา
‫มหัศจรรย์.
‫และฉันจะบันทึกสมุดบันทึกไว้ที่นี่เช่นเคย
‫ทีนี้ เราจะสร้างการตรวจสอบและแยกการทดสอบรถไฟเหล่านี้ได้อย่างไร
‫ฟังก์ชันแยกการทดสอบรถไฟของเราที่เราเคยเห็นมาก่อน จำอันนี้ได้ไหม
‫ฝึกให้แตก
‫ดังนั้นอันนี้จะส่งกลับเท่านั้น การแยกรถไฟ อาร์เรย์ของเมทริกซ์เป็นรถไฟสุ่มและชุดย่อยการทดสอบ
‫ดังนั้นอันนี้แบ่งเป็นรถไฟและชุดทดสอบเท่านั้น
‫ดังนั้นสิ่งที่เราต้องทำคือเราต้องแยกข้อมูลของเราออกเป็นชุดตรวจสอบและชุดทดสอบด้วยตนเอง
‫และเพื่อที่จะทำเช่นนี้
‫เราสามารถ
‫เราจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร?
‫เพราะข้อมูลของเราอยู่ในกรอบข้อมูล
‫โรคหัวใจ.
‫เราน่าจะทำได้โดยใช้คณิตศาสตร์และการจัดทำดัชนีแบบเก่า
‫มาดูกันว่าเราจะเป็นอย่างไร
‫ดังนั้นจาก Skyline เราจะนำเข้าแบบจำลองของเราก่อน แม้ว่าเราจะสร้างตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มแล้วก็ตาม
‫มาเลย
‫ไปสุ่มเมล็ดพันธุ์ EMP แล้วเราจะสับเปลี่ยนข้อมูล
‫เหตุใดเราจึงสับเปลี่ยนข้อมูลที่นี่
‫หากเราแยกออกเป็นการตรวจสอบความถูกต้องของรถไฟและการทดสอบแยก
‫เราต้องการที่จะผสมขึ้น
‫ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามันไม่ใช่แค่เดียวกัน
‫เร็กคอร์ดมาตามลำดับที่พวกเขาเข้ามา
‫หากเราใช้การแบ่งส่วนเพื่อสร้างการตรวจสอบรถไฟและสายการทดสอบ เราต้องการให้แน่ใจว่าบันทึกเหล่านี้สับสน
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะทำ
‫เราสามารถสับเปลี่ยนได้โดยใช้ฟังก์ชันตัวอย่าง PANDAS
‫เราจะทำการ frac เท่ากับหนึ่งต่อ 100% ของข้อมูล
‫นี่ก็แค่จะไปเอาโรคหัวใจ ไปสุ่มตัวอย่างดู
‫นี่คือการสุ่มแล้วกำหนดกรอบข้อมูลโรคหัวใจใหม่ให้กับตัวแปรปกติ
‫มันจะสุ่มตัวอย่างแถวๆ นี้ แล้วกำหนดใหม่ให้กับตัวแปรนี้ a เค ก.
‫สับเปลี่ยนข้อมูล
‫ตอนนี้ ข้อมูลได้ถูกสับเปลี่ยนแล้ว จะแบ่งออกเป็น x และ Y
‫อันที่จริงเราอาจบันทึกว่าโรคหัวใจสับเปลี่ยน
‫นั่นเป็นความคิดที่ดีกว่า
‫X เท่ากับ
‫คราวนี้เราจำเป็นต้องสับเปลี่ยนโรคหัวใจแล้วเราจะวางคอลัมน์เป้าหมายที่นี่
‫วิดีโอนี้ยืดเยื้อเล็กน้อย แต่นี่เป็นแนวคิดที่สำคัญใช่ไหม
‫เราจะไปดูกันที่นี่
‫ทุกอย่างจะคุ้มค่าเพราะเราจะสามารถปรับปรุงแบบจำลองของเราโดยใช้อุณหภูมิในการปรับจูน
‫แยกการตรวจสอบข้อมูลและชุดทดสอบ
‫มหัศจรรย์.
‫รถไฟจึงแยกทาง
‫เราจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร?
‫เราต้องสร้างตัวเลขที่เราใช้ในการหั่น
‫ดังนั้นเราจึงต้องการ 70% ของความยาวของข้อมูลของเรา
‫คุณจะเห็นว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่
‫ลองแยกดู.
‫เราต้องการหมายเลข
‫เราต้องการ 70%
‫ดังนั้น 0 ความยาวของโรคหัวใจเพิ่มขึ้น 7 เท่า และนี่จะคิดเป็น 70% ของข้อมูล
‫แล้วเราต้องแยกที่ถูกต้อง
‫ซึ่งกำลังจะเป็น
‫คุณจำได้ไหม?
‫คุณจำได้ไหมว่าการแบ่งคืออะไร?
‫15%.
‫นั่นคือสิ่งที่เราได้ตกลงกันไว้
‫มหัศจรรย์.
‫เราก็สามารถทำได้เช่นเดียวกัน
‫นั่นจะเป็นการแยกรถไฟเพราะเราต้องการจัดทำดัชนี
‫เราต้องการ 15% ถัดไป
‫ดังนั้นรถไฟแยกบวก 0 515.
‫ความยาวของโรคหัวใจของเราสับเปลี่ยน
‫ดาต้าเฟรม
‫นี่คือ 15% ของข้อมูล
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้น X รถไฟ, รถไฟ y จะเป็นข้อมูล X
‫ขึ้นรถไฟแยก.
‫และทำไมข้อมูลถึงแยกรถไฟ
‫ยอดเยี่ยมและถูกต้องแล้ว y ถูกต้อง ขออภัย จะเป็นข้อมูล x จากการแยกรถไฟไปยังการแยกที่ถูกต้อง
‫และสิ่งเดียวกันสำหรับ y จะเป็นข้อมูล y จากการแยกตัวของรถไฟ
‫เพื่อแยกที่ถูกต้อง
‫แล้วเราจะมีการทดสอบ X จะเป็น และการทดสอบ y จะเป็นข้อมูล X จากการแยกที่ถูกต้องเป็นต้นไป
‫ดังนั้นข้อมูลที่เหลือ
‫และแล้วทำไมตั้งแต่แยกที่ถูกต้องเป็นต้นไป
‫ว๊าย ที่หายไปจนถึงตอนนี้
‫เรามาดูกันว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ได้เลย ไปกันเถอะ เลน พิมพ์ออกมา
‫อดีตรถไฟแล้วเราต้องการ Len ex ถูกต้อง
‫แล้วเราต้องการทดสอบ len ex
‫ตกลง.
‫ดังนั้นชุดการฝึกจึงมีข้อมูล 70% หรือ 212 แถว
‫ชุดตรวจสอบความถูกต้องมี 46 แถว ข้อมูล 15% และชุดทดสอบมี 46 แถว
‫นั่นคือ 15% ของข้อมูล
‫มีจำนวนเงินต่างกันที่นี่ แม้ว่าทั้งสองจะเป็น 15% เนื่องจากเราใช้ Round เรามีตัวอย่างจำนวนคี่ในชุดข้อมูลการสับเปลี่ยนโรคหัวใจ
‫ดังนั้นจะมีการรั่วไหลของที่ใดที่หนึ่ง
‫นั่นเป็นสิ่งที่ดีอย่างสมบูรณ์
‫โอเค ตอนนี้เราแยกทางกันแล้ว
‫เราสามารถทำได้ KLF เราจะยกตัวอย่างตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫และตอนนี้ เนื่องจากเราไม่ได้ผ่านอะไรเลย นี่จะยกตัวอย่างด้วยพารามิเตอร์พื้นฐาน
‫ถ้าเราทำ CLF dot get params นี้
‫โอ้ นั่นไม่ใช่คุณลักษณะ
‫นั่นเป็นฟังก์ชัน
‫ดังนั้นโดยไม่ส่งผ่านสิ่งใดไปยังตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มของเรา และสร้างตัวแยกประเภทฟาร์มสุ่มด้วยพารามิเตอร์พื้นฐานหรือที่เรียกว่าสิ่งนี้
‫และนั่นคือสิ่งที่เราต้องการเพราะเราต้องการทำการคาดการณ์พื้นฐาน
‫เลยไปดู left fit
‫เราจะใส่ข้อมูลนี้ลงในข้อมูลการฝึกตามปกติ จากนั้นเราจะทำการคาดคะเน
‫ดังนั้นการแพร่กระจาย y เท่ากับการทำนายด้วยตนเอง
‫ไม่ เราจะคาดการณ์ข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องเพราะเรากลับมาที่นี่ เราต้องการปรับโมเดลของเราในส่วนการตรวจสอบความถูกต้อง
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังใช้ตัววัดของเรา ขั้นแรกจะสร้างตัววัดพื้นฐาน ซึ่งก็คือการเรียกใช้ฟังก์ชันการประเมินของเราในการแบ่งการตรวจสอบ
‫จากนั้นเราจะปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์และลองใช้แบบจำลองของเราอีกครั้งในการแบ่งการตรวจสอบและดูว่าอย่างไร
‫พวกเขาเปรียบเทียบ
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫ดังนั้นจงทำนาย
‫เราจะเรียกการคาดคะเนพื้นฐานนี้ จากนั้นเราจะไปประเมินตัวแยกประเภทในชุดการตรวจสอบความถูกต้อง
‫เราจะไปที่เมตริกพื้นฐาน
‫และนี่คือที่ที่ฟังก์ชันการประเมินของเราจะมาในรูปแบบเมตริกที่สะดวก เท่ากับ ประเมินสเปรด y ถูกต้อง เพื่อดูว่าเราผ่านมันไปอย่างไร
‫ทำไมชุดการตรวจสอบความถูกต้องและทำไม Preds
‫จากนั้นเราต้องการไปที่ตัวชี้วัดพื้นฐาน
‫แล้วเราได้อะไร?
‫ความแม่นยำของตัวแปรท้องถิ่น
‫อ้างอิงก่อน.
‫โอ้.
‫นี่คือสิ่งที่เราพลาดไป
‫นี่จะต้องเป็นคะแนนความถูกต้องจากนี้อีกครั้ง
‫ตอนนี้มันทำได้แย่มาก
‫เกิดขึ้นที่นี่คืออะไร?
‫ความแม่นยำจุด 22
‫เราทำสิ่งนี้ถูกต้องหรือไม่?
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เราใช้ต้นฉบับของเรา
‫เห็นว่าเป็นเช่นนั้น
‫เราจำเป็นต้องใช้การสับเปลี่ยนโรคหัวใจ เพราะไม่เช่นนั้น แบบจำลองของเรากำลังคาดการณ์ฉลากดั้งเดิมมากกว่าฉลากที่สับเปลี่ยน
‫นั่นคือทั้งหมดที่เราพลาดไป
‫เราจะไปที่นั่น.
‫แอ่ว!
‫เราได้รับคำเตือนนี้ที่นี่ว่าค่าประมาณการจะเปลี่ยนจากการผกผันสิบครั้ง,
‫0 20 ถึง 100 22.
‫นี่คือตัวชี้วัดพื้นฐานของเรา
‫ตอนนี้ สิ่งที่เราทำคือเราได้สร้างการตรวจสอบและแยกการทดสอบรถไฟ
‫เราได้ยกตัวอย่างโมเดล ถ้าเราเคยทำมาก่อน เราใส่มันลงในข้อมูลการฝึกอบรมที่นี่
‫จากนั้นเราได้ประเมินพารามิเตอร์พื้นฐาน พารามิเตอร์ไฮเปอร์พื้นฐานในชุดการตรวจสอบ
‫และรับเมตริกเหล่านี้
‫ดังนั้นหากเราต้องพยายามปรับปรุงผลลัพธ์ของเรา หากเราต้องพยายามปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์ของโมเดล
‫พวกนี้อยู่ในป่าสุ่มของเราด้วยมือ เพราะนั่นคือสิ่งที่เป็นในส่วนนี้
‫ปรับค่าพารามิเตอร์ให้สูงขึ้นด้วยมือ
‫เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫ลองใช้คำเตือนนี้เป็นตัวอย่างของการเปลี่ยนพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫มาเปลี่ยนกันเถอะ
‫และอีกครั้ง ถ้าคุณใช้เงินกู้กายสิทธิ์ 0 2 หรือ 2 ขึ้นไป คุณจะไม่ได้รับคำเตือนนี้
‫แต่เนื่องจากเราได้รับคำเตือนนี้ เราจะพยายามปรับ
‫พารามิเตอร์ไฮเปอร์ของเราจะเปลี่ยนค่าประมาณเราซึ่งเป็นค่านี้ที่นี่
‫เราจะเปลี่ยนจากพื้นฐาน 10 เป็น 100 และดูว่าเราได้คะแนนที่แตกต่างกันในชุดการตรวจสอบความถูกต้องหรือไม่
‫สร้างเมล็ดพันธุ์สุ่ม
‫สุ่มเมล็ด 42.
‫สิ่งที่เราจะทำคือสร้างตัวแยกประเภทที่สองด้วยพารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่แตกต่างกันเพราะจำไว้
‫การสร้างตัวอย่างลักษณนามฟอเรสต์แบบสุ่มของเราที่นี่
‫ไม่ผ่านอะไร.
‫สร้างตัวอย่างลักษณนามด้วยไฮเปอร์พารามิเตอร์พื้นฐานที่มาพร้อมกับทันที
‫เช่นเดียวกับการใช้การตั้งค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของเตาอบเมื่อนำออกจากกล่องมาทำอาหารจานโปรดของคุณ
‫คะแนนเหล่านี้ไม่ได้ช่วยเราจริงๆ
‫เราต้องการรูปแบบที่ดีกว่า
‫เราจะสร้าง CLF ขึ้นมา 2 ตัว และเราจะปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ เช่นเดียวกับที่คุณปรับเตาอบของคุณเพื่อลองปรับปรุงเมนูไก่ย่างแสนอร่อยที่คุณกำลังทำอยู่
‫บางทีคุณอาจกำลังเตรียมงานใหญ่ที่เพื่อน ๆ ของคุณกำลังจะมาและได้สัญญากับพวกเขาว่าจะมีอาหารจานเด็ด
‫ดังนั้นคุณจึงพยายามทำให้มันสมบูรณ์แบบ
‫นั่นคือสิ่งที่เราทำกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเรา
‫เหมือนเดิม ข้อมูลเดิมที่พอดีกับข้อมูลการฝึก แต่คราวนี้เรามี CLF สองตัว ซึ่งใช้ค่าประมาณ
‫100 แทนที่จะเป็นสิบ
‫และอีกครั้ง เราสามารถลองใช้การตั้งค่าต่างๆ สำหรับคุณลักษณะเหล่านี้ทั้งหมดได้ที่นี่ ซึ่งเป็นการตั้งค่าที่เราจะลองและปรับเปลี่ยน
‫แต่เราอาจเริ่มด้วยอันเดียว ดูตัวอย่างของมัน แล้วเราจะไปทำนายกัน
‫ทำไมต้อง Preds ด้วย?
‫เนื่องจากเราใช้ CLF กับ CLF ในการทำนาย
‫X ถูกต้อง
‫เราทำแบบเดียวกับบนนี้
‫การคาดคะเนพื้นฐานอยู่ในชุดการตรวจสอบความถูกต้อง และตอนนี้ทำการคาดคะเนด้วยพารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่แตกต่างกัน
‫บนข้อมูลเดียวกัน
‫โมเดลต่างกันมาก ข้อมูลเดียวกัน
‫และตอนนี้เรากำลังจะประเมินตัวแยกประเภทที่สอง
‫CEO เหลือเมตริกไว้สองอันเท่ากับ เรากำลังใช้ฟังก์ชันการประเมินค่าของเราอีกครั้ง ซึ่งเป็นอันที่เราสร้างขึ้นก่อนหน้านี้
‫และเรากำลังบันทึกโค้ดสองสามบรรทัดโดยเรียกมันแบบนั้น
‫เอาล่ะ เรามาลองดูกัน
‫อา.
‫ตกลง.
‫ทีนี้ หากเราเปรียบเทียบโดยใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์พื้นฐานที่โมเดลของเรามาพร้อมกับ เราจะเห็นอะไรที่แตกต่างกันที่นี่
‫ทั้งหมดที่เราเปลี่ยนคือค่าประมาณเท่ากับ 100
‫ดังนั้นเราจึงปรับหนึ่งหน้าปัดในรุ่นของเรา
‫เช่นเดียวกับการปรับปุ่มหมุนบนเตาอบของคุณ เราสามารถเห็นความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นเล็กน้อยในข้อมูลเดียวกัน
‫ดังนั้น CLF two จึงมีความแม่นยำสูงกว่าเล็กน้อย
‫มีความแม่นยำสูงกว่า
‫แต่การเรียกคืนที่ต่ำกว่าและที่เดียวกัน f หนึ่งคะแนน
‫อืม.
‫ตกลง.
‫นั่นทำให้เรามีความคิดเล็กน้อยว่าบางทีถ้าเรายังคงใช้พารามิเตอร์ที่สูงต่างกันไป
‫เราก็พยายามปรับมันด้วยมือต่อไป
‫ในที่สุดเราก็หวังว่าจะปรับปรุงเมตริกเหล่านี้ต่อไป
‫แล้วคุณคิดว่าเราจะทำอย่างไรต่อไป?
‫ถ้าเราขึ้นไปที่นี่ บางทีเราอาจพยายามเปลี่ยนความลึกสูงสุด
‫ดังนั้นความลึกสูงสุดเริ่มต้นคืออะไร?
‫เราพบได้ที่นี่
‫ความลึกสูงสุดไม่มี
‫บางทีเราอาจจะดูเอกสารประกอบและไปที่ตัวแปรต่างๆ ที่ความยาวสูงสุดสามารถรับได้ เพื่อที่จะได้เป็นจำนวนเต็มหรือไม่มีเลย
‫ค่าเริ่มต้นคือไม่มี
‫ความลึกสูงสุดของต้นไม้และทำการวิจัย อ่านเอกสารประกอบ เราเห็นค่าความลึกสูงสุดที่แตกต่างกัน
‫จากนั้นเราจะกลับไปที่แบบจำลองของเราที่นี่ และบางทีเราอาจสร้างโน๊ตสามเท่ากับตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫ครั้งนี้เราจะคงค่าประมาณให้เท่ากับ 100 จากนั้นเราจะเปลี่ยนความลึกสูงสุดจากไม่มีเป็นเท่ากับสิบ
‫ตอนนี้.
‫ฉันไม่ได้ทำตัวเลขนี้ขึ้น
‫ฉันได้ทำการค้นคว้าแล้ว อ่านเอกสารประกอบ และค้นหาแนวคิดต่างๆ สำหรับ Max Depth จากนั้นเราอาจทำสิ่งเดียวกันกับที่เราได้ทำที่นี่
‫ประเมินตัวจำแนกประเภทที่สามของเรา อย่างที่คุณอาจเดาได้ หรืออย่างที่คุณคิด
‫หากเรากำลังดำเนินการและปรับสิ่งเหล่านี้ด้วยมือ การปรับลูกบิดทั้งหมดด้วยมือ นั่นจะเป็นงานที่ค่อนข้างดี
‫ใช่ไหม
‫เช่นเดียวกับการทำให้อาหารของคุณสมบูรณ์แบบในชีวิตจริง เช่น หากคุณกำลังทำอาหารไก่จานโปรด ทุกคนมาทานอาหารเย็น
‫คุณกำลังพยายามปรับการตั้งค่าในเตาอบของคุณ
‫คุณอาจต้องผ่านการลองผิดลองถูกเล็กน้อยใช่ไหม
‫คุณอาจปรุงครั้งเดียวแล้วไม่อร่อย
‫และเมื่อถึงครั้งที่ 10 คุณก็เริ่มดีขึ้นแล้ว
‫แต่นั่นอาจใช้เวลานานกว่ามากกับสิ่งที่เราพยายามทำที่นี่ การเขียนโค้ด ถ้าเรามีการตั้งค่าที่แตกต่างกันทั้งหมดที่นี่
‫พยายามเปลี่ยนแปลงสิ่งเหล่านี้ พยายามค้นหาการตั้งค่าที่ดีที่สุด อาจใช้เวลานานกว่าที่เรามี .
‫และกฎอยู่ในรหัส
‫อย่าทำซ้ำตัวเอง
‫ดังนั้นคุณอาจเดาได้ว่าการเรียนรู้พลังจิตมีวิธีการ ซึ่งเป็นวิธีการที่สร้างขึ้นมาเพื่อเราทำสิ่งนี้ได้
‫ลองใช้การตั้งค่าต่างๆ มากมายสำหรับเรา และนั่นคือการบันทึกการค้นหาแบบสุ่ม แต่เราจะมาดูกันในวิดีโอหน้า
‫อันนี้ยาวเกินไปแล้ว แต่ประเด็นหลักคือเมื่อเราปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดล คุณสามารถนึกถึงชุดการฝึกเหมือนกับเอกสารของหลักสูตรที่คุณกำลังเรียนรู้ข้อมูลพื้นฐาน
‫นั่นคือ ชุดฝึกอบรม
‫จากนั้นในการสอบปฏิบัติ คุณกำลังปรับแต่งสิ่งที่คุณรู้
‫ดังนั้นคุณจึงได้เรียนรู้รูปแบบพื้นฐานทั้งหมดเช่นแบบจำลองของเราแล้ว
‫และด้วยชุดการตรวจสอบ เรากำลังปรับการตั้งค่า
‫ดังนั้นเราจึงปรับแต่งสิ่งที่ตัวแบบรู้ วิธีเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ก่อนที่เราจะทดสอบตัวเองในการสอบปลายภาค
‫ดังนั้นในก. เค ก ก่อนที่เราจะประเมินแบบจำลองของเราในชุดทดสอบ
‫ตอนนี้ไม่ต้องกังวล
‫หากคุณรู้สึกหนักใจเล็กน้อย ให้กลับไปอ่านโค้ดที่เราเขียนไว้
‫ตรวจสอบออก
‫คุณสามารถลองปรับพารามิเตอร์ต่างๆ ด้วยตัวเอง แต่ถ้าไม่ใช่ ก็ไม่ต้องกังวล
‫เราจะเห็นในวิดีโอหน้าว่าเราจะใช้โมดูลในกายสิทธิ์ได้อย่างไร
‫เรียนรู้ที่จะลองใช้พารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่แตกต่างกันสำหรับเรา