‫Vì vậy, hãy bắt đầu tìm hiểu các cách khác nhau để có thể cải thiện các mô hình của mình bằng cách sử dụng điều chỉnh siêu thông số.
‫Cái đầu tiên ở đây là bằng tay.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm một tiêu đề nhỏ 5. 1 điều chỉnh các thông số siêu bằng tay.
‫Và cho đến nay chúng ta đã nói về việc xử lý các tập dữ liệu đào tạo và kiểm tra.
‫Một mô hình được huấn luyện trên tập huấn luyện, nó tìm ra các mẫu và sau đó được đánh giá trên tập thử
‫nghiệm.
‫Vì vậy, nó sử dụng các mẫu đó, nhưng điều chỉnh siêu tham số giới thiệu một bộ thứ ba, một bộ xác nhận.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có một cái nhìn ở đây, đây là những gì sẽ trông như thế nào khi chúng ta điều chỉnh các thông số siêu bằng tay.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi bắt đầu với 100 hồ sơ bệnh nhân trong trường hợp bệnh tim của chúng tôi, bây giờ một lần nữa,
‫điều này có thể thay đổi tùy thuộc vào vấn đề bạn đang giải quyết.
‫Và tôi chỉ sử dụng con số hàng trăm vì nó là một con số dễ hình dung.
‫Vì vậy, đây là dữ liệu ban đầu của chúng tôi và những gì chúng tôi có thể làm là chia nhỏ nó.
‫Đây là những gì tôi muốn nói về ba bộ khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi chia nhỏ, chúng tôi có thể sử dụng 70 đến 80%.
‫Vì vậy, 70 hồ sơ bệnh nhân dưới dạng phần tách đào tạo, chúng tôi có thể sử dụng 10 đến 15% làm phần tách xác thực và chúng tôi có thể sử
‫dụng 10 đến 15% trên phần tách thử nghiệm.
‫Tất nhiên, bây giờ, bạn có thể điều chỉnh những con số này.
‫Đây chỉ là một số con số phổ biến mà bạn sẽ thấy được sử dụng.
‫Vì vậy, một cách tự nhiên, người mẫu sẽ được đào tạo.
‫Đây là những gì chúng ta đã thấy trước đây.
‫Và thường không có bộ xác thực, mô hình của chúng tôi sẽ được đánh giá dựa trên những điều này.
‫Nhưng bây giờ, bởi vì chúng tôi có một bộ xác thực, đây là nơi chúng tôi sẽ điều chỉnh cài đặt mô hình của mình hay còn gọi
‫là các thông số siêu.
‫Điều chỉnh phần tách xác thực và cuối cùng như bình thường, một mô hình được đánh giá trong phần phân tách thử nghiệm.
‫Và bây giờ sự tương tự ở đây là, nếu bạn nhớ lại ngay từ đầu, khái niệm quan trọng
‫nhất trong học máy là ba bộ.
‫Vì vậy, điều này đã trở lại ngay từ đầu.
‫Học máy 101.
‫Tập hợp đào tạo tương tự như để nói rằng bạn đã tham gia một khóa học đại học và bạn đang học các
‫tài liệu khóa học.
‫Bộ xác thực là nơi bạn sẽ kiểm tra kiến thức của mình một chút và xem bạn cần điều chỉnh những gì.
‫Vì vậy, bạn sẽ nhận được bài kiểm tra thực hành từ giáo sư của bạn và bạn làm thử và bạn đi, Ồ
‫ồ, tôi làm rất tệ ở các câu hỏi một, hai và bốn.
‫Có lẽ tôi cần điều chỉnh cách tiếp cận vấn đề này.
‫Và sau đó bạn làm bài thi thực hành một lần nữa.
‫Và một khi bạn đã cải thiện các kỹ năng của mình trong kỳ thi thực hành, bạn sẽ cảm thấy tự
‫tin một chút và cuối cùng bạn sẽ thực sự đánh giá bản thân trong bài kiểm tra cuối cùng, đó là bộ bài kiểm tra.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng ta sẽ làm điều này với mã?
‫Hãy quay lại sổ tay của chúng ta.
‫Điều chỉnh các thông số siêu bằng tay.
‫Hãy làm ba bộ.
‫Đào tạo, xác nhận và kiểm tra.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ làm là chúng tôi sẽ chỉ nhắc nhở bản thân về các thông số nhận được của chúng tôi hoặc nhắc nhở bản thân về các bộ phân loại
‫rừng ngẫu nhiên của chúng tôi.
‫Các thông số cơ bản.
‫Vì vậy, đây là tất cả các thông số cơ bản.
‫Được chứ.
‫Các cài đặt trên mô hình của chúng tôi mà chúng tôi có thể điều chỉnh.
‫Và bây giờ, trên thực tế, chúng ta sẽ điều chỉnh cái nào?
‫Chà, sau khi đọc và đọc lại tài liệu về Rừng Ngẫu nhiên, bạn có thể thực hiện việc này cho bất kỳ ước tính hoặc
‫hoặc mô hình học máy nào với khoản vay tâm linh, chúng tôi bắt đầu có ý tưởng về cách chúng tôi có thể điều chỉnh từng cài đặt.
‫Và ngay cả với một số mô hình, sẽ có một số nút trên các thông số siêu khác nhau.
‫Ngoại cảm, học hỏi, gợi ý để thay đổi.
‫Đó là loại giống như một.
‫Bạn có muốn thay đổi trước để thử.
‫Và vì vậy, sau khi đọc qua điều đó, sau khi xem qua phạm vi đó, vì vậy trong trường hợp
‫của chúng tôi, chúng tôi sẽ thử và điều chỉnh những điều sau.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn độ sâu tối đa.
‫Trên thực tế, chúng tôi sẽ đặt những dấu tích này trở lại vì chúng tôi biết rằng chúng nên chúng tôi biết rằng chúng là bước
‫mã tối đa.
‫Các tính năng tối đa.
‫Mẫu trung bình.
‫Nếu không có điều nào trong số này có ý nghĩa, hãy nhớ rằng, định nghĩa cho tất cả những điều này đều có trong tài liệu cho bất
‫kỳ mô hình nào.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đưa ra ở đây có nghĩa là các mẫu để lại số lượng mẫu tối thiểu cần thiết cho một
‫nút lá và bạn có thể đọc sâu hơn về nút lá là gì nếu bạn kiểm tra sâu một số tài nguyên trên một khu rừng
‫ngẫu nhiên.
‫Nhưng hiện tại chúng tôi chỉ tập trung vào cách chúng tôi có thể điều chỉnh.
‫Các tham số siêu của một mô hình học máy có nghĩa là lá mẫu.
‫Và có nghĩa là các mẫu phân chia và một ước tính là tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây là những thông số cao mà chúng tôi sẽ điều chỉnh.
‫Và bây giờ chúng ta sẽ sử dụng mã giống như trước đây, ngoại trừ lần này chúng ta cần tạo một spline đào tạo, xác thực
‫và kiểm tra.
‫Chúng tôi sẽ chỉ sử dụng những phần tách này ở đây.
‫Vì vậy, phân chia đào tạo sẽ tạo ra với 70% dữ liệu.
‫Mỗi bộ kiểm tra và xác thực sẽ chứa 15 và chúng tôi sẽ nhận được một số kết quả cơ bản.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có chúng rồi, nhưng chúng tôi sẽ làm lại lần nữa, lấy một số kết quả cơ bản và
‫sau đó chúng tôi sẽ xem cách chúng tôi có thể điều chỉnh loại thông số của mô hình bằng tay.
‫Và vì chúng tôi sẽ đánh giá một vài mô hình, tôi nghĩ điều quan trọng là chúng tôi phải tạo một chức năng
‫đánh giá.
‫Vì vậy, đây là những gì bạn có thể muốn làm.
‫Bất kỳ mô hình nào bạn đang làm việc là tạo các chức năng.
‫Nếu bạn biết bạn muốn làm điều gì đó nhiều hơn một lần.
‫Vì vậy, nó tiết kiệm được việc viết rất nhiều mã.
‫Nhưng một lần nữa, điều đó có lẽ hơi khác so với những gì chúng ta đã thấy trong quá khứ.
‫Đúng.
‫Chúng tôi biết chúng tôi thích viết mọi thứ ra bằng tay.
‫Chúng tôi sẽ chỉ để lại một chuỗi tài liệu nhỏ ở đây.
‫Nó thực hiện so sánh đánh giá trên y nhãn thực so với nhãn trước y.
‫Và bây giờ, như chúng ta đã thấy trong phần đánh giá, điều chính mà đánh giá mô hình học máy làm là
‫nó so sánh các dự đoán của nó với các nhãn thực.
‫Vì vậy, đó là những gì chức năng này sẽ làm.
‫Vì chúng tôi đang làm việc với bộ phân loại, chúng tôi muốn độ chính xác, độ chính xác, điểm số y chênh lệch y đúng.
‫Chúng tôi cũng muốn độ chính xác.
‫Và bây giờ chúng ta có thể thực sự lưu ý ở đây trên mô hình phân loại của mình, bởi vì nếu chúng ta sử dụng mức chênh
‫lệch đánh giá này trên mô hình hồi quy, chúng ta đang đưa vào các số liệu phân loại, chúng ta sẽ gặp lỗi vì
‫mô hình hồi quy dự đoán những điều khác nhau so với phân loại mô hình dự đoán độ chính xác.
‫Và sau đó, chúng tôi muốn thu hồi, tất nhiên, bằng điểm số thu hồi.
‫Và bây giờ một lần nữa, bạn có thể điều chỉnh điều này, đánh giá chức năng của Fred cho những gì bạn cần.
‫Nhưng tôi sẽ chỉ bao gồm một số chỉ số phổ biến nhất mà chúng tôi đã đề cập cho các mô hình phân
‫loại, một số điều bạn muốn chú ý về cơ bản đối với tất cả các mô hình phân loại của bạn, chênh
‫lệch Y, và sau đó chúng tôi sẽ tạo từ điển để nó có thể trả về các dự đoán, vì vậy chúng tôi có thể so
‫sánh chúng với các dự đoán khác.
‫Độ chính xác vòng sau.
‫Chúng ta sẽ đi đến hai chữ số thập phân.
‫Chuẩn rồi.
‫Độ chính xác.
‫Độ chính xác tròn.
‫Đến.
‫Bây giờ, hãy luôn nhớ rằng, nếu điều này có vẻ nhiều, đó là bởi vì, trước hết, nó là rất nhiều để thực
‫hiện một cú đánh.
‫Và điều thứ hai là tôi đã có một chút thực hành với điều này, vì vậy tôi vốn dĩ biết phải sử dụng cái
‫gì.
‫Một lần nữa, tôi luôn học hỏi, nhưng tôi vừa có một chút thực hành xây dựng những loại hệ thống cụ thể này, và những
‫mô hình này xuất hiện hết lần này đến lần khác.
‫Chúng tôi đi in.
‫Chúng tôi chỉ muốn cung cấp cho chúng tôi một bản in nhỏ về những gì đang xảy ra.
‫Ach, chúng tôi sẽ đi chính xác.
‫Thời gian là 100 và sau đó chúng tôi chỉ muốn hai chữ số thập phân.
‫Vậy là đủ.
‫Sau đó, chúng ta sẽ đi đến điều tương tự nếu độ chính xác.
‫Đây có thể là độ chính xác.
‫Chúng ta sẽ không cần gấp con số đó lên 100.
‫Điều đó chỉ có thể ở hai chữ số thập phân.
‫Chà, chúng ta cần một trình kết thúc chuỗi.
‫Bản in tuyệt vời.
‫Sau đó, chúng tôi sẽ đi thu hồi.
‫Điều này có rất nhiều thứ để bắt đầu gõ, nhưng vì chúng tôi có thể sử dụng lại nó, nên nó sẽ giúp chúng
‫tôi đi xuống đường.
‫Và cuối cùng chúng tôi muốn in.
‫Nếu một trường.
‫Chúng tôi đang làm nó.
‫Cuối cùng thì chúng tôi cũng đã làm được.
‫Nỗ lực xuất sắc.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Và cuối cùng, chúng tôi muốn trả lại số liệu của chúng tôi đã nhúng.
‫Bây giờ, điều gì đang xảy ra ở đây?
‫Về cơ bản, chức năng này chỉ lấy một số nhãn thực và một số nhãn dự đoán từ các mô hình phân loại của chúng
‫tôi.
‫Chúng tôi biết điều này từ chuỗi ở đây.
‫Nó sẽ tính toán các hàm đánh giá khác nhau ở đây, và sau đó nó sẽ trả về một từ điển số liệu để chúng tôi có
‫thể lưu nó cho sau này.
‫Và nó cũng sẽ in ra một số chỉ số.
‫Vì vậy, chúng tôi nhận được bản in ngay sau khi chúng tôi chạy chức năng này.
‫Vì vậy, nó chỉ là một chức năng đánh giá cho các mô hình phân loại của chúng tôi.
‫Tuyệt vời.
‫Và tôi sẽ lưu sổ ghi chép ở đây, như mọi khi.
‫Bây giờ, chính xác thì chúng ta sẽ tạo ra các phân tách thử nghiệm và xác thực đoàn tàu này như thế nào?
‫Chà, chức năng phân chia thử nghiệm tàu của chúng tôi mà chúng tôi đã thấy trước đây, hãy nhớ điều này?
‫Đào tạo để tách ra.
‫Vì vậy, điều này chỉ trả về, phân chia huấn luyện, các mảng ma trận thành tập hợp con thử nghiệm và huấn luyện ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, cái này chỉ chia thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Vì vậy, những gì chúng ta cần làm là chúng ta cần phải chia nhỏ dữ liệu của mình theo cách thủ công thành các tập xác thực và kiểm tra.
‫Và vì vậy để làm điều này.
‫Chúng ta có thể.
‫Làm thế nào chúng ta có thể làm điều này?
‫Bởi vì dữ liệu của chúng tôi nằm trong một khung dữ liệu.
‫Bệnh tim.
‫Chúng ta chỉ có thể làm điều đó bằng cách sử dụng một số phép toán cũ và lập chỉ mục.
‫Hãy xem chúng tôi sẽ làm thế nào.
‫Vì vậy, từ Skyline, chúng tôi sẽ nhập mô hình của mình trước, mặc dù chúng tôi đã khởi tạo một bộ phân loại
‫rừng ngẫu nhiên.
‫Hãy.
‫Chuyển đến hạt giống ngẫu nhiên EMP và sau đó chúng tôi sẽ xáo trộn dữ liệu.
‫Tại sao chúng ta xáo trộn dữ liệu ở đây?
‫Nếu chúng tôi đang tách thành xác thực đoàn tàu và phân tách thử nghiệm.
‫Chúng tôi muốn trộn nó lên.
‫Hãy chắc chắn rằng nó không chỉ giống nhau.
‫Các bản ghi đang đến theo thứ tự mà họ đến.
‫Nếu chúng tôi đang sử dụng phương pháp cắt để tạo đường kiểm tra và xác nhận đoàn tàu của mình, chúng tôi muốn đảm bảo rằng tất cả các bản
‫ghi này đều bị xáo trộn.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Chúng ta có thể xáo trộn nó bằng cách sử dụng hàm mẫu PANDAS.
‫Chúng tôi sẽ lấy phân số bằng một cho 100% dữ liệu.
‫Đây chỉ là lấy mẫu bệnh tim mà thôi.
‫Điều này là ngẫu nhiên và sau đó gán lại khung dữ liệu bệnh tim cho biến bình thường của nó.
‫Vì vậy, nó sẽ chỉ lấy mẫu này một loạt các hàng ngẫu nhiên và sau đó gán lại nó cho biến này, a. k. một.
‫xáo trộn dữ liệu.
‫Bây giờ, dữ liệu đã được xáo trộn, sẽ được chia thành x và Y.
‫Trên thực tế, chúng tôi có thể tiết kiệm điều đó cho bệnh tim xáo trộn.
‫Đó là một ý tưởng tốt hơn.
‫X bằng.
‫Lần này chúng ta cần xáo trộn bệnh tim và sau đó chúng ta sẽ bỏ cột Mục tiêu ở đây.
‫Video này đang kéo dài một chút, nhưng đây là một khái niệm quan trọng, phải không?
‫Chúng ta sẽ xem ở đây.
‫Tất cả sẽ rất đáng giá vì chúng tôi sẽ có thể cải thiện các mô hình của mình bằng cách sử dụng tính năng
‫hạ nhiệt để điều chỉnh, phân chia các bộ kiểm tra và xác thực dữ liệu.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đoàn tàu tách ra.
‫Chúng ta sẽ làm việc này như thế nào?
‫Chà, chúng ta cần tạo một số mà chúng ta có thể sử dụng để cắt.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn 70% độ dài dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, bạn thấy những gì đang xảy ra ở đây.
‫Hãy thử và chia nhỏ.
‫Chúng tôi bạn cần một số.
‫Chúng tôi cần 70%.
‫Vì vậy, 0. 7 lần thời gian bệnh tim bị xáo trộn và đây sẽ là 70% dữ liệu.
‫Và sau đó chúng ta cần một sự phân chia hợp lệ.
‫Đó sẽ là.
‫Bạn có nhớ?
‫Bạn có nhớ sự phân chia là gì không?
‫15%.
‫Đó là những gì chúng tôi đã đồng ý.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể làm điều đó theo cách tương tự.
‫Đó sẽ là phân đoạn đào tạo vì chúng tôi muốn lập chỉ mục.
‫Chúng tôi muốn 15% tiếp theo.
‫Vì vậy, chia tàu cộng với 0. 515.
‫Độ dài của bệnh tim của chúng ta xáo trộn.
‫Khung dữ liệu.
‫Đây là 15% dữ liệu.
‫Tuyệt vời.
‫Và vì vậy chuyến tàu X, chuyến tàu y sẽ là dữ liệu X.
‫Cho đến khi tách đoàn tàu.
‫Và lý do tại sao dữ liệu cho đến khi phân chia chuyến tàu.
‫Tuyệt vời và sau đó có giá trị cũ y hợp lệ xin lỗi sẽ là dữ liệu x từ phần tách đoàn tàu đến phần tách hợp
‫lệ.
‫Và điều tương tự đối với y sẽ là dữ liệu y từ việc tách đoàn tàu.
‫Đến phần tách hợp lệ.
‫Và sau đó chúng ta sẽ có bài kiểm tra X sẽ được thực hiện và bài kiểm tra y sẽ là dữ liệu X từ lần phân tách hợp
‫lệ trở đi.
‫Vì vậy, phần còn lại của dữ liệu.
‫Và sau đó tại sao từ lần tách hợp lệ trở đi.
‫Chà, điều đó đã bị mất cho đến nay.
‫Hãy xem những gì đang xảy ra.
‫Được rồi, đi nào, Len, in nó ra.
‫Ex train và sau đó chúng ta muốn Len ex hợp lệ.
‫Và sau đó chúng tôi muốn kiểm tra len ex.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, tập huấn luyện có 70% dữ liệu, hay còn gọi là 212 hàng.
‫Tập hợp xác thực có 46 hàng, chiếm 15% dữ liệu và tập hợp kiểm tra có 46 hàng.
‫Vì vậy, đó là 15% dữ liệu.
‫Ở đây có những lượng khác nhau, mặc dù cả hai đều là 15% bởi vì chúng tôi đã sử dụng vòng, chúng
‫tôi có một số lượng mẫu lẻ trong tập dữ liệu xáo trộn bệnh tim.
‫Vì vậy, sẽ có một sự lan tỏa của một ở đâu đó.
‫Điều đó là hoàn toàn tốt.
‫Được rồi, bây giờ chúng ta có phần tách của chúng ta.
‫Chúng tôi có thể thực hiện KLF, chúng tôi sẽ khởi tạo một bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Và bây giờ, bởi vì chúng tôi không có gì ở đây, điều này sẽ khởi tạo nó với các tham số cơ sở.
‫Vì vậy, nếu chúng ta làm điều này, chấm CLF nhận được tham số.
‫Ồ, đó không phải là một thuộc tính.
‫Đó là một chức năng.
‫Vì vậy, không cần chuyển bất cứ thứ gì đến đây trình phân loại rừng ngẫu nhiên của chúng tôi và khởi tạo trình phân loại nông trại ngẫu
‫nhiên với các tham số cơ sở hay còn gọi là điều này.
‫Và đó là những gì chúng tôi muốn bởi vì chúng tôi muốn đưa ra một số dự đoán cơ bản.
‫Vì vậy, chúng tôi đi xem phù hợp bên trái.
‫Chúng tôi sẽ phù hợp với dữ liệu đào tạo như bình thường và sau đó chúng tôi sẽ đưa ra dự đoán.
‫Vì vậy, lây lan y bằng tự dự đoán.
‫Không, chúng tôi sẽ dự đoán về dữ liệu xác thực bởi vì chúng tôi quay lại đây, chúng tôi muốn điều chỉnh mô hình của mình trên
‫phần tách xác thực.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang dựa trên chỉ số của mình là trước tiên sẽ tạo một chỉ số cơ sở, bằng cách chạy chức năng đánh
‫giá của chúng tôi trên phần tách xác thực, sau đó chúng tôi sẽ điều chỉnh các thông số siêu và thử lại mô hình của chúng tôi
‫trên phần tách xác thực và xem cách họ so sánh.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Vì vậy, hãy đưa ra dự đoán.
‫Chúng tôi sẽ gọi đây là các dự đoán cơ sở và sau đó chúng tôi sẽ đánh giá trình phân loại trên bộ xác thực.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi các số liệu cơ bản.
‫Và bây giờ đây là nơi chức năng đánh giá của chúng tôi sẽ có các số liệu hữu ích bằng với đánh giá chênh lệch y hợp lệ, vì vậy hãy xem chúng tôi đã vượt
‫qua nó như thế nào.
‫Lý do tại sao thiết lập xác thực và tại sao Dự đoán.
‫Và sau đó chúng tôi muốn sử dụng các chỉ số cơ bản.
‫Chà, chúng ta có gì?
‫Độ chính xác của biến cục bộ.
‫Tham khảo trước.
‫Ồ.
‫Đây là những gì chúng tôi đã bỏ lỡ.
‫Điều này cần phải là điểm chính xác từ điều này một lần nữa.
‫Bây giờ nó đã hoàn thành khủng khiếp.
‫Chuyện gì đang xảy ra ở đây?
‫Điểm chính xác 22.
‫Chúng tôi đã làm điều này một cách chính xác?
‫Ồ, xong rồi.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi đã sử dụng bản gốc của mình.
‫Thấy chưa, đó là như vậy.
‫Chúng tôi cần sử dụng bệnh tim xáo trộn vì nếu không mô hình của chúng tôi dự đoán các nhãn gốc hơn là
‫các nhãn xáo trộn của chúng tôi.
‫Vì vậy, đó là tất cả những gì chúng tôi đã bỏ lỡ ở đó.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tuyệt vời!
‫Vì vậy, chúng tôi nhận được cảnh báo này ở đây rằng giá trị của một ước tính sẽ thay đổi từ
‫nghịch đảo mười, 0. 20 đến 100. 22.
‫Vì vậy, đây là số liệu cơ bản của chúng tôi.
‫Bây giờ, những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi đã tạo xác nhận chuyến tàu và phân tách thử nghiệm.
‫Chúng tôi đã tạo mô hình ngay nếu chúng tôi đã làm trước đó, chúng tôi phù hợp với dữ liệu đào tạo ở đây.
‫Và sau đó, chúng tôi đã đánh giá các thông số đường cơ sở, siêu thông số đường cơ sở trên tập hợp xác thực
‫và có các số liệu này.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi cố gắng và cải thiện kết quả của mình, nếu chúng tôi cố gắng và điều chỉnh các thông số siêu của một mô hình.
‫Những cái này ở đây trên khu rừng ngẫu nhiên của chúng tôi bằng tay, bởi vì đó là phần này.
‫Điều chỉnh các thông số cao hơn bằng tay.
‫Làm thế nào chúng tôi sẽ làm như vậy?
‫Hãy lấy cảnh báo này làm ví dụ về việc thay đổi một tham số siêu.
‫Hãy thay đổi.
‫Và một lần nữa, nếu bạn đang sử dụng khoản vay tâm linh 0. 2, hai hoặc cao hơn, bạn sẽ không nhận được cảnh báo này.
‫Nhưng vì chúng tôi đang nhận được cảnh báo này, chúng tôi sẽ thử và điều chỉnh.
‫Các tham số siêu của chúng tôi sẽ thay đổi ước tính mà chúng tôi ước tính là thông số này ở đây.
‫Chúng tôi sẽ thay đổi nó từ mức cơ bản là 10 thành 100 và xem liệu chúng tôi có nhận được điểm số khác trên tập hợp xác thực
‫hay không.
‫Tạo một hạt giống ngẫu nhiên.
‫Hạt giống ngẫu nhiên 42.
‫Những gì chúng ta sẽ làm là tạo một bộ phân loại thứ hai với các siêu tham số khác nhau vì hãy nhớ.
‫Khởi tạo trình phân loại rừng ngẫu nhiên của chúng tôi tại đây.
‫Vượt qua nó không có gì.
‫Khởi tạo trình phân loại với các siêu tham số đường cơ sở mà nó đi kèm ngay khi xuất hiện.
‫Vì vậy, giống như sử dụng cài đặt xác định trước của lò nướng khi nó ra khỏi hộp để nấu món ăn yêu thích của bạn.
‫Những điểm số này không thực sự giúp chúng tôi ở đây.
‫Chúng tôi muốn một mô hình tốt hơn.
‫Chúng tôi sẽ tạo CLF hai và chúng tôi sẽ điều chỉnh các thông số siêu giống như bạn điều chỉnh lò nướng của
‫mình để thử và cải thiện món gà quay ngon yêu thích mà bạn đang làm.
‫Có thể bạn đang chuẩn bị cho một chức năng lớn mà tất cả bạn bè của bạn đều đến dự và bạn đã hứa với họ một
‫món ăn tuyệt vời, vì vậy bạn đang cố gắng hoàn thiện nó.
‫Đó là những gì chúng tôi đang làm với mô hình học máy của mình.
‫Vì vậy, một lần nữa, cùng một dữ liệu được trang bị trên dữ liệu đào tạo, nhưng lần này chúng tôi có CLF
‫hai, sử dụng ước tính là 100 thay vì mười.
‫Và bây giờ một lần nữa, chúng tôi có thể thử các cài đặt khác nhau cho tất cả các tính năng này tại đây, những cài đặt mà
‫chúng tôi sẽ thử và điều chỉnh.
‫Nhưng chúng ta có thể bắt đầu chỉ với một, xem ví dụ về nó, và sau đó chúng ta sẽ đưa ra dự đoán.
‫Vậy tại sao lại là Preds?
‫Bởi vì chúng tôi đang sử dụng CLF thành CLF để dự đoán.
‫X hợp lệ.
‫Chúng tôi đang làm điều tương tự như trên đây.
‫Các dự đoán đường cơ sở nằm trên tập hợp xác thực và bây giờ đưa ra các dự đoán với các siêu tham số khác nhau.
‫Trên cùng một dữ liệu.
‫Vì vậy, các mô hình khác nhau, cùng một dữ liệu.
‫Và bây giờ chúng ta sẽ đánh giá trình phân loại thứ hai.
‫CEO đã để lại hai số liệu tương đương với việc chúng tôi đang sử dụng lại chức năng định giá của chúng tôi đã tạo ra trước đó và
‫chúng tôi đang tiết kiệm một vài dòng mã bằng cách gọi nó như vậy.
‫Được rồi, bây giờ chúng ta hãy kiểm tra nó.
‫Ah.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, bây giờ nếu chúng ta so sánh bằng cách sử dụng các thông số siêu đường cơ sở mà mô hình của chúng ta đi kèm, chúng ta có thể thấy điều
‫gì khác biệt ở đây?
‫Tất cả những gì chúng tôi đã thay đổi là ước tính bằng 100.
‫Vì vậy, chúng tôi đã điều chỉnh một mặt số trên mô hình của mình.
‫Vì vậy, giống như điều chỉnh một mặt số trên lò nướng của bạn, chúng ta có thể thấy độ chính xác tăng nhẹ trên cùng một dữ liệu.
‫Vì vậy CLF hai có độ chính xác cao hơn một chút.
‫Nó có độ chính xác cao hơn.
‫Nhưng thu hồi thấp hơn và ở cùng một điểm.
‫Hừ!
‫Được chứ.
‫Điều đó cho chúng tôi một chút nghi ngờ rằng có thể nếu chúng tôi tiếp tục với các thông số
‫cao khác nhau, chúng tôi tiếp tục cố gắng điều chỉnh chúng bằng tay.
‫Cuối cùng, chúng tôi hy vọng sẽ tiếp tục cải thiện các chỉ số này.
‫Vậy bạn nghĩ chúng ta sẽ làm gì tiếp theo?
‫Nếu chúng ta đi lên đây, có thể chúng ta sẽ cố gắng thay đổi độ sâu tối đa.
‫Vậy độ sâu tối đa mặc định là gì?
‫Chúng tôi tìm thấy nó ở đây.
‫Độ sâu tối đa là không có.
‫Vì vậy, có thể chúng ta sẽ xem tài liệu và đi đến các biến khác nhau mà độ dài tối đa có thể lấy
‫để nó có thể nhận số nguyên hoặc không.
‫Mặc định là không có.
‫Độ sâu tối đa của cây và thực hiện nghiên cứu của chúng tôi, đọc tài liệu, chúng tôi thấy một số giá trị khác
‫nhau cho độ sâu tối đa.
‫Vì vậy, sau đó chúng tôi sẽ quay lại mô hình của chúng tôi ở đây và có thể chúng tôi tạo khóa ba bằng bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Lần này, chúng tôi sẽ giữ một ước tính là cùng bằng 100 và sau đó chúng tôi sẽ thay đổi độ sâu tối đa từ không
‫thành bằng mười.
‫Hiện nay.
‫Tôi chưa thực hiện con số này.
‫Tôi đã thực hiện một số nghiên cứu, đọc tài liệu và tìm ra các ý tưởng khác nhau cho Max Depth, và sau đó chúng tôi có thể làm điều tương
‫tự như những gì chúng tôi đã làm ở đây.
‫Đánh giá trình phân loại thứ ba của chúng tôi, như bạn có thể đoán hoặc như bạn có thể
‫nghĩ, nếu chúng tôi xem xét và điều chỉnh tất cả những thứ này bằng tay, điều chỉnh tất cả các nút bằng tay, điều đó
‫sẽ mất một chút công việc.
‫Đúng?
‫Vì vậy, giống như hoàn thiện món ăn của bạn trong cuộc sống thực, chẳng hạn như khi bạn đang làm một món gà yêu thích, mọi người
‫đến ăn tối, bạn đang cố gắng điều chỉnh cài đặt trên lò nướng của mình.
‫Bạn có thể phải trải qua một chút thử và sai, phải không?
‫Bạn có thể nấu nó một lần và sau đó nó không ngon.
‫Và sau đó đến lần thứ 10, bạn bắt đầu trở nên thực sự tốt.
‫Nhưng điều đó có thể mất nhiều thời gian hơn với những gì chúng tôi đang cố gắng làm ở đây, viết mã, nếu
‫chúng tôi có tất cả các cài đặt khác nhau ở đây, cố gắng thay đổi chúng, cố gắng tìm cài đặt tốt nhất thì có thể mất nhiều
‫thời gian hơn những gì chúng tôi có .
‫Và quy tắc là trong mã.
‫Đừng lặp lại chính mình.
‫Vì vậy, bạn có thể đoán nhà ngoại cảm học có một cách, một phương pháp có sẵn có thể làm điều này cho chúng ta.
‫Hãy thử một loạt các cài đặt khác nhau cho chúng tôi và đó là cách lưu tìm kiếm ngẫu nhiên nhưng chúng ta sẽ xem xét điều đó
‫trong video tiếp theo.
‫Điều này đã quá lâu, nhưng điểm rút ra chính ở đây là khi chúng tôi điều chỉnh các thông số siêu lớn của
‫một mô hình, bạn có thể nghĩ về bộ đào tạo giống như tài liệu khóa học mà bạn
‫đang học dữ liệu nền tảng, đó là tập huấn luyện.
‫Và sau đó trong kỳ thi thực hành, bạn đang trau dồi những gì bạn biết.
‫Vì vậy, bạn đã học tất cả các mẫu đường cơ sở như mô hình của chúng tôi.
‫Và sau đó với bộ xác thực, chúng tôi đang điều chỉnh cài đặt.
‫Vì vậy, chúng tôi đang tinh chỉnh những gì mô hình biết, cách mô hình học những điều khác nhau trước khi chúng tôi tự kiểm tra trong bài
‫kiểm tra cuối cùng.
‫Vì vậy, trong a. k. trước khi chúng tôi đánh giá mô hình của chúng tôi trên bộ thử nghiệm.
‫Bây giờ, đừng lo lắng.
‫Nếu bạn cảm thấy hơi choáng ngợp, hãy quay lại đoạn mã mà chúng tôi đã viết.
‫Kiểm tra nó ra.
‫Bạn có thể thử tự mình điều chỉnh một vài thông số khác nhau, nhưng nếu không, đừng lo lắng.
‫Chúng ta sẽ xem trong video tiếp theo cách chúng ta có thể sử dụng một mô-đun trong nhà ngoại cảm.
‫Tìm hiểu để thử các thông số siêu khác nhau cho chúng tôi.