‫Şimdi hiper parametre ayarı kullanarak modellerimizi geliştirebileceğimiz farklı yollara dalmaya başlayalım.
‫Buradaki ilk el yapımı.
‫Küçük bir başlık 5 yapalım. 1 Hiper parametrelerin elle ayarlanması.
‫Şimdiye kadar eğitim ve test veri setleriyle ilgilenmekten bahsettik.
‫Bir model eğitim seti üzerinde eğitilir, örüntüleri bulur ve daha sonra test seti üzerinde değerlendirilir.
‫Dolayısıyla bu kalıpları kullanır, ancak hiper parametre ayarı üçüncü bir set, bir doğrulama seti sunar.
‫Buraya bakacak olursak, hiper parametreleri elle ayarladığımızda nasıl görüneceğini görebiliriz.
‫Yani kalp hastalığı sorunumuz söz konusu olduğunda 100 hasta kaydıyla başlasaydık, şimdi yine bu,
‫hangi sorunla çalıştığınıza bağlı olarak değişebilir.
‫Sadece yüz rakamını kullandım çünkü gözünüzde canlandırması kolay bir rakam.
‫Yani bu bizim başlangıç verimiz ve yapabileceğimiz şey bunu bölmek.
‫Üç farklı set derken bunu kastediyorum.
‫Yani bölüşüyoruz, %70 ila 80'ini kullanabiliriz.
‫Yani 70 hasta kaydını eğitim bölümü olarak, %10 ila 15'ini doğrulama bölümü olarak ve %10 ila 15'ini de test bölümü
‫olarak kullanabiliriz.
‫Elbette bu sayıları ayarlayabilirsiniz.
‫Bunlar sadece kullanıldığını göreceğiniz bazı yaygın sayılardır.
‫Bu yüzden doğal olarak model eğitilir.
‫Bunlar daha önce gördüklerimiz.
‫Ve genellikle doğrulama seti olmadan, modelimiz bunlar üzerinde değerlendirilecektir.
‫Ancak şimdi, bir doğrulama setimiz olduğu için, model ayarlarımızı yani hiper parametreleri ayarlayacağımız
‫yer burasıdır.
‫Doğrulama bölünmesi üzerinde ayarlama yapın ve son olarak normal olarak bir model test bölünmesi üzerinde değerlendirilir.
‫Şimdi buradaki analoji, eğer en başta hatırlarsanız, makine öğrenimindeki
‫en önemli kavram üç kümedir.
‫Yani bu tam da başlangıçta oldu.
‫Makine Öğrenimi 101.
‫Eğitim seti, bir üniversite kursunda olduğunuzu ve kurs materyallerini öğrendiğinizi varsaymaya
‫benzer.
‫Doğrulama seti, bilginizi biraz test edeceğiniz ve neleri ayarlamanız gerektiğini göreceğiniz yerdir.
‫Profesörünüzden deneme sınavını alırsınız ve denersiniz ve "Vay canına, birinci, ikinci ve
‫dördüncü sorularda berbat yapıyorum" dersiniz.
‫Belki de bu konuya yaklaşım tarzımı değiştirmem gerekiyor.
‫Ve sonra tekrar deneme sınavı yaparsınız.
‫Ve uygulama sınavında becerilerinizi geliştirdikten sonra, kendinize biraz güvenirsiniz
‫ve sonunda test seti olan final sınavında kendinizi gerçekten değerlendirirsiniz.
‫Peki bunu kodla nasıl yapabiliriz?
‫Defterimize geri dönelim.
‫Hiper parametrelerin el ile ayarlanması.
‫Üç set yapalım.
‫Eğitim, doğrulama ve test.
‫Yani yapacağımız şey, kendimize get parametrelerimizi hatırlatmak ya da rastgele orman sınıflandırıcılarımızı hatırlatmak
‫olacaktır.
‫Temel parametreler.
‫Yani bunların hepsi temel parametrelerdir.
‫Tamam.
‫Modelimiz üzerinde ayarlayabileceğimiz ayarlar.
‫Ve şimdi, aslında, hangilerini ayarlayacağız?
‫Rastgele Orman dokümantasyonunu okuduktan sonra ve yine, bunu herhangi bir makine öğrenimi tahmini veya psişik
‫kredili model için yapabilirsiniz, her bir ayarı nasıl ayarlayabileceğimize dair bir fikir edinmeye başlıyoruz.
‫Ve hatta bazı modellerde, farklı hiper parametreler üzerinde bazı düğümler olacaktır.
‫Medyum, öğren, değişmeyi öner.
‫Bu bir tane gibi.
‫Önce denemek için değişmek ister misin?
‫Ve bunu okuduktan sonra, bu aralığı gözden geçirdikten sonra, bizim durumumuzda,
‫aşağıdakileri ayarlamaya çalışacağız.
‫Bu yüzden maksimum derinlik istiyoruz.
‫Aslında, bunları geri tiklere koyacağız çünkü bunların kod maksimum adımı olduğunu biliyoruz.
‫Maksimum özellikler.
‫Ortalama örnekler.
‫Bunlardan hiçbiri mantıklı gelmiyorsa, tüm bunların tanımının herhangi bir modelin belgelerinde olduğunu
‫unutmayın.
‫Yani buraya gelirsek, örnekler bir yaprak düğümünde olmak için gereken minimum örnek sayısını bırakır ve rastgele ormanla
‫ilgili bazı kaynakları derinlemesine incelerseniz yaprak düğümünün ne olduğunu daha ayrıntılı olarak okuyabilirsiniz.
‫Ancak şimdilik sadece nasıl uyum sağlayabileceğimize odaklanıyoruz.
‫Bir makine öğrenimi modelinin hiper parametreleri, örnek yaprak anlamına gelir.
‫Örneklerin ortalaması bölünür ve bir tahmin harika olur.
‫Yani bunlar ayarlayacağımız yüksek parametrelerdir.
‫Ve şimdi daha önce kullandığımız kodu kullanacağız, ancak bu sefer bir eğitim, doğrulama ve test spline'ı oluşturmamız
‫gerekiyor.
‫Burada sadece bu bölmeleri kullanacağız.
‫Böylece eğitim bölünmesi verilerin %70'i ile oluşturulacaktır.
‫Doğrulama ve test setlerinin her biri 15 adet içerecek ve bazı temel sonuçlar elde edeceğiz.
‫Yani bunları zaten elde ettik, ancak tekrar yapacağız, bazı temel sonuçlar alacağız ve sonra
‫model tipi parametreleri elle nasıl ayarlayabileceğimizi göreceğiz.
‫Ve birkaç modeli değerlendireceğimiz için, bir değerlendirme fonksiyonu oluşturmamızın önemli olduğunu düşünüyorum.
‫Yani yapmak isteyebileceğiniz şey bu.
‫Üzerinde çalıştığınız model ne olursa olsun, işlevler oluşturun.
‫Bir şeyi birden fazla kez yapmak istediğinizi biliyorsanız.
‫Böylece çok fazla kod yazmaktan kurtulur.
‫Ancak yine de, bu muhtemelen geçmişte gördüklerimizden biraz farklı.
‫Doğru.
‫Her şeyi elle yazmayı sevdiğimizi biliyoruz.
‫Buraya küçük bir doküman bırakacağız.
‫Y gerçek etiketleri ile y ön etiketleri üzerinde değerlendirme karşılaştırması yapar.
‫Ve şimdi, değerlendirme bölümünde gördüğümüz gibi, makine öğrenimi modelini değerlendirmenin yaptığı ana
‫şey, tahminlerini gerçek etiketlerle karşılaştırmaktır.
‫İşte bu fonksiyonun yapacağı şey bu.
‫Bir sınıflandırıcı ile çalıştığımız için doğruluk, isabet, skor y doğru y yayılmasını istiyoruz.
‫Biz de hassasiyet istiyoruz.
‫Ve şimdi aslında burada sınıflandırma modelimizde not edebiliriz, çünkü bu değerlendirme spreadlerini bir regresyon modelinde
‫kullanırsak, sınıflandırma metriklerini koyuyoruz, hatalar alacağız çünkü bir regresyon modeli, bir sınıflandırma
‫modelinin hassasiyeti tahmin ettiğinden farklı şeyler tahmin ediyor.
‫Ve sonra geri çağırma istiyoruz, tabii ki, eşittir geri çağırma puanı.
‫Ve şimdi tekrar, bunu ayarlayabilir, Fred'in işlevini ihtiyacınız olan şey için değerlendirebilirsiniz.
‫Ancak sınıflandırma modelleri için ele aldığımız en yaygın metriklerden bazılarını, temelde tüm
‫sınıflandırma modelleriniz için dikkat etmeniz gereken bazı şeyleri, Y spreadlerini ekleyeceğim
‫ve ardından tahminleri döndürebilmesi için bir sözlük oluşturacağız, böylece onları diğer tahminlerle karşılaştırabiliriz.
‫Daha sonraki turlarda isabet.
‫İki ondalık basamağa gideceğiz.
‫Evet.
‫Hassas.
‫Yuvarlak hassasiyet.
‫Kime?
‫Unutmayın, eğer bu çok fazla gibi görünüyorsa, bunun nedeni, her şeyden önce, bir vuruşta alınacak çok fazla
‫şey olmasıdır.
‫İkinci husus ise bu konuda epeyce pratik yapmış olmam, dolayısıyla ne kullanacağımı doğal olarak biliyorum.
‫Yine, her zaman öğreniyorum, ancak bu tür özel sistemler kurma konusunda biraz pratik yaptım ve
‫bu kalıplar tekrar tekrar ortaya çıkıyor.
‫Baskıya gidiyoruz.
‫Bize neler olup bittiğinin bir çıktısını vermenizi istiyoruz.
‫Doğruca gideceğiz.
‫Zaman 100 ve sonra sadece iki ondalık basamak istiyoruz.
‫Bu yeterli olacaktır.
‫O zaman hassasiyet varsa aynı şeye gideceğiz.
‫Bu hassas olabilir.
‫Bunu 100 ile çarpmamıza gerek yok.
‫Bu sadece iki ondalık basamakta kalabilir.
‫Bir ip bitiriciye ihtiyacımız var.
‫Harika baskı.
‫O zaman geri çağırmaya gidiyoruz.
‫Başlangıçta bunu yazmak çok fazla, ancak tekrar kullanabileceğimiz için ileride bizi
‫kurtaracak.
‫Ve son olarak da baskı istiyoruz.
‫Eğer bir okul.
‫Yapıyoruz.
‫Sonunda başarıyoruz.
‫Mükemmel bir çaba.
‫İşte oldu.
‫Ve son olarak, metrik daldırmamızı iade etmek istiyoruz.
‫Şimdi, burada neler oluyor?
‫Aslında bu işlev, sınıflandırma modellerimizden bazı gerçek etiketleri ve bazı tahmin etiketlerini alır.
‫Bunu buradaki dizeden biliyoruz.
‫Burada farklı değerlendirme fonksiyonlarını hesaplayacak ve ardından bir metrik sözlük döndürecektir, böylece bunu
‫daha sonra saklayabiliriz.
‫Ayrıca bazı ölçümleri de yazdıracaktır.
‫Böylece bu fonksiyonu çalıştırdığımız anda bir çıktı alırız.
‫Yani bu sadece sınıflandırma modellerimiz için bir değerlendirme fonksiyonudur.
‫Harika.
‫Ve her zaman olduğu gibi defteri buraya kaydedeceğim.
‫Şimdi, bu eğitim doğrulama ve test bölmelerini tam olarak nasıl oluşturacağız?
‫Peki, daha önce gördüğümüz tren testi bölme fonksiyonumuz, bunu hatırlıyor musunuz?
‫Ayrılmak için tren.
‫Yani bu yalnızca, train split'leri, matris dizilerini rastgele train ve test alt kümelerine döndürür.
‫Yani bu sadece eğitim ve test setlerine ayrılır.
‫Dolayısıyla yapmamız gereken şey, verilerimizi manuel olarak eğitim doğrulama ve test setlerine bölmektir.
‫Ve bunu yapmak için.
‫Yapabiliriz.
‫Bunu nasıl yapabiliriz?
‫Çünkü verilerimiz bir veri çerçevesindedir.
‫Kalp hastalığı.
‫Bunu eski güzel matematik ve indeksleme yöntemlerini kullanarak yapabilmeliyiz.
‫Nasıl yapacağımızı görelim.
‫Bu yüzden Skyline'dan, bir rastgele orman sınıflandırıcısını zaten örneklemiş olsak bile, önce modelimizi içe
‫aktaracağız.
‫Hadi.
‫Rastgele tohum EMP'ye gidin ve ardından verileri karıştıracağız.
‫Neden burada verileri karıştırıyoruz?
‫Eğer eğitim doğrulama ve test bölme olarak ayırırsak.
‫Karıştırmak istiyoruz.
‫Sadece aynı olmadığından emin olun.
‫Kayıtlar geldikleri sıraya göre geliyor.
‫Eğitim doğrulama ve test hattımızı oluşturmak için dilimleme kullanıyorsak, tüm bu kayıtların karışık olduğundan
‫emin olmak isteriz.
‫Biz de öyle yapacağız.
‫PANDAS örnek fonksiyonunu kullanarak karıştırabiliriz.
‫Verilerin %100'ü için frac eşittir bir yapacağız.
‫Bu sadece kalp hastalığını alıp örnekleyecek.
‫Bu rastgele bir işlemdir ve ardından kalp hastalığı veri çerçevesini normal değişkenine yeniden atayın.
‫Yani bu örneklemi rastgele bir grup satır alacak ve ardından bu değişkene, a'ya yeniden atayacaktır. k. a.
‫verileri karıştırmak.
‫Şimdi, veriler karıştırıldı, x ve Y'ye bölünecek.
‫Aslında bunu kalp hastalığına saklayabiliriz.
‫Bu daha iyi bir fikir.
‫X eşittir.
‫Bu kez kalp hastalıklarının karıştırılması gerekiyor ve Hedef sütununu burada bırakacağız.
‫Bu video biraz uzadı ama bu önemli bir kavram, değil mi?
‫Burada göreceğiz.
‫Tüm bunlara değecek çünkü hipotermiyi kullanarak modellerimizi geliştirebilecek,
‫veri doğrulama ve test setlerini ayırabileceğiz.
‫Harika.
‫Böylece tren ayrıldı.
‫Bunu nasıl yapacağız?
‫Dilimleme için kullanabileceğimiz bir sayı oluşturmamız gerekiyor.
‫Yani verilerimizin uzunluğunun %70'ini istiyoruz.
‫Yani burada neler olduğunu görüyorsunuz.
‫Dene ve ayrıl.
‫Bir numaraya ihtiyacımız var.
‫Yüzde 70'e ihtiyacımız var.
‫Yani 0. 7 kat uzunluğunda kalp hastalığı karıştırıldı ve bu verilerin %70'i olacak.
‫Ve sonra geçerli bir bölünmeye ihtiyacımız var.
‫Hangisi olacak.
‫Hatırlıyor musun?
‫Bölünmenin ne olduğunu hatırlıyor musun?
‫15%.
‫Bu konuda anlaşmıştık.
‫Harika.
‫Yani bunu da aynı şekilde yapabiliriz.
‫Bu tren bölünmüş olacak çünkü indekslemek istiyoruz.
‫Bir sonraki %15'i istiyoruz.
‫Yani tren bölünmesi artı 0. 515.
‫Kalp hastalığımızın uzunluğu değişti.
‫DataFrame.
‫Bu, verilerin %15'idir.
‫Harika.
‫Ve böylece X treni, y treni X verisi olacak.
‫Tren yoluna kadar.
‫Ve trenin ayrılmasına kadar olan verilerin nedeni.
‫Harika ve sonra eski geçerli y geçerli üzgünüm, tren bölünmesinden geçerli bölünmeye kadar olan x verileri olacaktır.
‫Ve y için de aynı şey, tren bölünmesinden elde edilen y verileri olacaktır.
‫Geçerli bölünmeye.
‫Ve sonra X testimiz olacak ve y testimiz geçerli bölünmeden itibaren X verileri
‫olacak.
‫Yani verilerin geri kalanı.
‫Ve sonra neden geçerli bölünmeden itibaren.
‫Şimdiye kadar kayboldu.
‫Bakalım neler oluyor.
‫Tamam, hadi gidelim Len. Çıktısını al.
‫Eski tren ve sonra Len'in eski treninin geçerli olmasını istiyoruz.
‫Ve sonra len ex testi istiyoruz.
‫Tamam.
‫Yani eğitim seti verilerin %70'ine, yani 212 satıra sahiptir.
‫Doğrulama kümesinde 46 satır, yani verilerin %15'i, test kümesinde ise 46 satır bulunmaktadır.
‫Yani verilerin %15'i.
‫Her ikisi de %15 olmasına rağmen burada farklı miktarlar var çünkü kalp hastalığı
‫karışık veri setinde tek sayıda örnek kullandık.
‫Yani bir yerde bir tane yayılma olacak.
‫Bu gayet iyi.
‫Tamam, şimdi bölünmelerimiz var.
‫KLF yapabiliriz, rastgele bir orman sınıflandırıcı örnekleyeceğiz.
‫Ve şimdi, buraya hiçbir şey aktarmadığımız için, bu onu temel parametrelerle örneklendirecek.
‫Yani bunu yaparsak CLF dot get params.
‫Bu bir özellik değil.
‫Bu bir işlev.
‫Bu nedenle, rastgele orman sınıflandırıcımıza hiçbir şey aktarmadan ve rastgele çiftlik sınıflandırıcısını
‫temel parametrelerle, yani bununla örnekleyin.
‫İstediğimiz de bu çünkü bazı temel tahminler yapmak istiyoruz.
‫Biz de gidip sol tarafa bakalım.
‫Bunu her zamanki gibi eğitim verilerine uyduracağız ve ardından tahminler yapacağız.
‫Yani y yayılımı kendi kendini tahmin etmeye eşittir.
‫Hayır, doğrulama verileri üzerinde tahmin yapacağız çünkü buraya geri dönüyoruz, modelimizi doğrulama bölünmesi üzerinde ayarlamak
‫istiyoruz.
‫Metriğimizi dayandırdığımız şey, önce değerlendirme fonksiyonumuzu doğrulama bölünmesinde çalıştırarak bir temel metrik
‫oluşturmak, ardından hiper parametreleri ayarlamak ve modelimizi doğrulama bölünmesinde tekrar denemek ve
‫nasıl karşılaştırıldıklarına bakmaktır.
‫Şuraya gidelim.
‫Tahminlerde bulunun.
‫Buna temel tahminler diyeceğiz ve ardından sınıflandırıcıyı doğrulama kümesi üzerinde değerlendireceğiz.
‫Bu yüzden temel ölçütlere gideceğiz.
‫Ve şimdi değerlendirme fonksiyonumuzun işe yarayacağı yer burası metrics equals evaluate spreads y valid yani nasıl geçtiğimize
‫bakın.
‫Neden doğrulama seti ve neden Preds.
‫Sonra da temel ölçümlere geçmek istiyoruz.
‫Peki, elimizde ne var?
‫Yerel değişken doğruluğu.
‫Önce referans.
‫Oh.
‫İşte kaçırdığımız şey bu.
‫Bunun tekrar doğruluk puanı olması gerekiyor.
‫Şimdi berbat oldu.
‫Burada neler oluyor?
‫Doğruluk noktası 22.
‫Bunu doğru yaptık mı?
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Bu yüzden kendi orijinalimizi kullandık.
‫Bak, işte böyleydi.
‫Karıştırılmış kalp hastalığı kullanmamız gerekiyor çünkü aksi takdirde modelimiz karıştırılmış etiketlerimiz yerine orijinal
‫etiketleri tahmin ediyordu.
‫Yani kaçırdığımız tek şey bu.
‫İşte oldu.
‫Woo!
‫Dolayısıyla, burada bir tahminin değerinin on ters çevirme, 0'dan değişeceğine dair bu
‫uyarıyı alıyoruz. 20'den 100'e kadar. 22.
‫Yani bu bizim temel ölçütlerimiz.
‫Şimdi, yaptığımız şey bir eğitim doğrulaması ve test ayrımı oluşturmaktır.
‫Modeli daha önce yaptığımız gibi anlık hale getirdik, burada eğitim verilerine uydurduk.
‫Ardından temel parametreleri, temel hiper parametreleri doğrulama seti üzerinde değerlendirdik ve
‫bu metrikleri elde ettik.
‫Dolayısıyla, eğer sonuçlarımızı iyileştirmeye çalışırsak, eğer bir modelin hiper parametrelerini ayarlamaya çalışırsak.
‫Burada rastgele ormanımızdakiler elle, çünkü bu bölüm böyle.
‫Daha yüksek parametrelerin elle ayarlanması.
‫Bunu nasıl yapabiliriz?
‫Bir hiper parametrenin değiştirilmesine örnek olarak bu uyarıyı ele alalım.
‫Hadi değişelim.
‫Ve yine, eğer psişik kredi 0 kullanıyorsanız. 2, iki veya üzeri ise bu uyarıyı almazsınız.
‫Ancak bu uyarıyı aldığımıza göre, ayarlama yapmaya çalışacağız.
‫Hiper parametrelerimiz bir tahminimizi değiştirecektir ki bu da buradaki parametredir.
‫Temel değer olan 10'dan 100'e değiştireceğiz ve doğrulama kümesinde farklı bir puan alıp almadığımıza bakacağız.
‫Rastgele bir tohum oluşturun.
‫Rastgele Tohum 42.
‫Yapacağımız şey, farklı hiper parametrelerle ikinci bir sınıflandırıcı oluşturmaktır çünkü unutmayın.
‫Rastgele orman sınıflandırıcımızı buraya yerleştiriyoruz.
‫Hiçbir şey geçmiyor.
‫Sınıflandırıcıyı kutudan çıktığı andaki temel hiper parametrelerle başlatın.
‫Tıpkı en sevdiğiniz yemeği pişirmek için kutudan çıktığında fırınınızın önceden tanımlanmış ayarlarını kullanmak gibi.
‫Bu skorlar bize pek yardımcı olmuyor.
‫Daha iyi bir model istiyoruz.
‫CLF iki'yi oluşturacağız ve hiper parametreleri fırınınızı ayarladığınız gibi ayarlayarak yaptığınız
‫o favori lezzetli kızarmış tavuk yemeğini geliştirmeye çalışacağız.
‫Belki de tüm arkadaşlarınızın geleceği büyük bir davete hazırlanıyorsunuz ve onlara harika bir yemek sözü verdiniz,
‫bu yüzden onu mükemmelleştirmeye çalışıyorsunuz.
‫Makine öğrenimi modelimizle yaptığımız şey de bu.
‫Yine aynı şey, eğitim verilerine yerleştirilen aynı veriler, ancak bu sefer CLF ikimiz var, bu da on yerine
‫100 olarak tahmin edilen bir değer kullanıyor.
‫Ve şimdi tekrar, burada deneyeceğimiz ve ayarlayacağımız tüm bu özellikler için farklı ayarları
‫deneyebiliriz.
‫Ancak sadece bir tanesiyle başlayabilir, bir örneğini görebilir ve ardından tahminlerde bulunabiliriz.
‫Peki neden Preds de?
‫Çünkü tahmin etmek için CLF'den CLF'ye kullanıyoruz.
‫X geçerli.
‫Biz de buradakiyle aynı şeyi yapıyoruz.
‫Temel tahminler doğrulama kümesi üzerindedir ve şimdi farklı hiper parametrelerle tahminler yapar.
‫Aynı verilerle.
‫Yani farklı modeller, aynı veriler.
‫Şimdi de ikinci sınıflandırıcıyı değerlendireceğiz.
‫CEO iki metrik eşitliği bıraktı, daha önce oluşturduğumuz değerleme fonksiyonumuzu tekrar kullanıyoruz ve sadece
‫bu şekilde çağırarak birkaç satır kod tasarrufu yapıyoruz.
‫Pekala, şimdi kontrol edelim.
‫Ah.
‫Tamam.
‫Şimdi modelimizle birlikte gelen temel hiper parametreleri kullanarak karşılaştırma yaparsak, burada farklı olan
‫ne görebiliriz?
‫Değiştirdiğimiz tek şey 100'e eşit bir tahmin.
‫Bu yüzden modelimizdeki bir kadranı ayarladık.
‫Yani fırınınızdaki bir kadranı ayarlamak gibi, aynı verilerde doğrulukta hafif bir artış görebiliriz.
‫Yani CLF iki biraz daha yüksek bir doğruluğa sahiptir.
‫Daha yüksek bir hassasiyeti var.
‫Ancak daha düşük bir geri çağırma ve aynı f bir puan.
‫Hmm.
‫Tamam.
‫Bu bize, farklı yüksek parametrelerle devam edersek, bunları elle ayarlamaya çalışabileceğimiz
‫konusunda küçük bir ipucu veriyor.
‫Sonunda bu ölçümleri geliştirmeye devam edeceğimizi umuyoruz.
‫Peki bundan sonra ne yapacağımızı düşünüyorsunuz?
‫Eğer buraya çıkarsak, belki maksimum derinliği değiştirmeye çalışabiliriz.
‫Peki varsayılan maksimum derinlik nedir?
‫Burada bulduk.
‫Maksimum derinlik yok.
‫Bu yüzden belki de belgelere bakıp maksimum uzunluğun alabileceği farklı değişkenlere gidebiliriz, böylece tam
‫sayı alabilir veya hiç almayabilir.
‫Varsayılan değer yok'tur.
‫Ağacın maksimum derinliği ve araştırmamızı yaparken, belgeleri okurken, maksimum derinlik için bazı
‫farklı değerler görüyoruz.
‫O zaman buradaki modelimize geri döneriz ve belki de rastgele orman sınıflandırıcısına eşit olan üç numaralı klef oluştururuz.
‫Bu kez tahmini 100'e eşit olarak tutacağız ve maksimum derinliği yoktan ona eşit olarak değiştireceğiz.
‫Şimdi.
‫Bu sayıyı ben uydurmadım.
‫Biraz araştırma yaptım, belgeleri okudum ve Max Depth için farklı fikirler buldum ve sonra burada yaptığımızla
‫aynı şeyi yapabiliriz.
‫Üçüncü sınıflandırıcımızı değerlendirin, tahmin edebileceğiniz gibi ya da düşündüğünüz
‫gibi, bunların hepsini el ile ayarlarsak, tüm düğmeleri el ile ayarlarsak, bu oldukça fazla çalışma gerektirecektir.
‫Değil mi?
‫Tıpkı gerçek hayatta yemeğinizi mükemmelleştirmek gibi, örneğin favori bir tavuk yemeği yapıyorsanız, herkes akşam yemeğine
‫geliyorsa, fırınınızın ayarlarını yapmaya çalışıyorsunuz.
‫Biraz deneme yanılma sürecinden geçmeniz gerekebilir, değil mi?
‫Bir kere pişirirsiniz ve sonra o kadar da iyi olmaz.
‫Ve 10. seferde, gerçekten iyi olmaya başlıyorsun.
‫Ancak burada yapmaya çalıştığımız şey, kod yazmak, burada tüm bu farklı ayarlara
‫sahipsek, bunları değiştirmeye çalışmak, en iyi ayarları bulmaya çalışmak, sahip olduğumuzdan
‫çok daha uzun sürebilir.
‫Ve kural şifreli.
‫Kendini tekrar etme.
‫Psişik öğrenmenin bunu bizim için yapabilecek bir yolu, dahili bir yöntemi olduğunu tahmin etmiş olabilirsiniz.
‫Bizim için bir dizi farklı ayar deneyin ve bu rastgele arama kaydıdır, ancak bir sonraki videoda buna bir
‫göz atacağız.
‫Bu zaten çok uzun oldu, ancak buradaki ana çıkarım, bir modelin hiper parametrelerini ayarlarken,
‫eğitim setini temel verileri öğrendiğiniz kurs materyalleri gibi düşünebilirsiniz,
‫bu eğitim setidir.
‫Ve sonra uygulama sınavında, bildiklerinizi geliştiriyorsunuz.
‫Yani modelimiz gibi tüm temel kalıpları zaten öğrendiniz.
‫Doğrulama ayarlandıktan sonra ayarları yapıyoruz.
‫Bu yüzden, final sınavında kendimizi test etmeden önce modelin ne bildiğini, farklı şeyleri nasıl öğrendiğini
‫geliştiriyoruz.
‫Yani bir. k. a modelimizi test seti üzerinde değerlendirmeden önce.
‫Şimdi, endişelenme.
‫Kendinizi biraz bunalmış hissediyorsanız, yazdığımız kodu gözden geçirin.
‫Şuna bir bak.
‫Birkaç farklı parametreyi kendiniz ayarlamayı deneyebilirsiniz, ancak değilse endişelenmeyin.
‫Bir sonraki videoda psişik modülü nasıl kullanabileceğimizi göreceğiz.
‫Bizim için farklı hiper parametreleri denemeyi öğrenin.