‫Welkom terug, en in de laatste video hebben we gekeken hoe we de hyperparameters van een model met de hand kunnen afstemmen, en
‫we kwamen er aan het einde achter dat hij, nadat hij een paar code-codes had geschreven, onze gegevens hebben
‫opgesplitst in treinvalidatie en handmatig testen.
‫We creëren onze eigen waarderingsfunctie.
‫Ja, en uiteindelijk komen we er wel uit.
‫Hmm, hem met de hand aanmoedigen, dat klinkt als veel werk.
‫En je hebt gelijk, het zou zijn als we een hele reeks verschillende harde parameters zouden doornemen en proberen.
‫Maar gelukkig zijn de ontwikkelaars, Cyclone, ook dit probleem tegengekomen en hebben ze gerandomiseerde
‫zoekopdracht S. V. , wat staat voor randomized search cross-validatie.
‫Laten we eens kijken hoe we de parameters zullen afstemmen.
‫Dus, oké, pas de instellingen op onze modellen aan om betere voorspellingen te doen of hopelijk betere voorspellingen te doen
‫met gerandomiseerd zoeken c. v.
‫Dus laten we nu hierheen gaan.
‫De rubriek.
‫Dit kan vijf punt twee zijn.
‫Dus hyperparameterafstemming met willekeurig zoeken.
‫Zie het mooie.
‫Het eerste dat we zullen doen, is het importeren, dus van Escalon, puntmodel, selectie, import, naam willekeurig maken, kunnen we hier op tab drukken om zo'n S
‫willekeurig te maken. V. mooi.
‫Laten we een voorbeeld bekijken van hoe we het gebruiken voordat we de string bekijken.
‫Dus wat we gaan doen, is dat we een raster van hyperparameters maken en met raster bedoel ik woordenboek.
‫En ik heb hier een woordenboek gesproken met hyperparameters die we willen aanpassen.
‫Dus als we hier terugkomen, zijn dit de parameters die we gaan aanpassen.
‫Dus wat we gaan doen is een woordenboek maken met het type parameters dat we willen aanpassen
‫als de sleutels en vervolgens de waarden.
‫We willen graag de waarden van het woordenboek proberen.
‫Dus laten we dat doen.
‫Dus een schatting is dat dat een sleutel is.
‫We krijgen een positieve lijst.
‫Dus een vijfhonderdduizend en twaalfhonderd.
‫Mooi.
‫Nu, als je je afvraagt, Daniel, waar haal je deze waarden vandaan?
‫Onthoud, zoals altijd, met elk model of schatting of in Kittleman, er is uitgebreide documentatie over, die je
‫enkele instellingen vertelt die je op het model kunt wijzigen.
‫Dus wat ik heb gedaan, is dat ik hier heb doorgelezen, de voorbeelden heb gelezen, wat onderzoek heb gedaan en verschillende
‫waarden voor de parameters heb gevonden.
‫We kunnen proberen hier negen, vijf, tien te komen.
‫Dus als het lijkt alsof ik gewoon onze waarden hier gooi, geloof me, ze gooien niet zomaar
‫waarden weg.
‫Ze zijn gebaseerd op enig onderzoek en enige ervaring.
‫En maak je geen zorgen, daar begin je niet aan.
‫Daar begint niemand mee.
‫Het vergt een beetje oefening om er doorheen te komen.
‫Daarom bekijken we al deze verschillende functies die we kunnen gebruiken om onze modellen te
‫verbeteren.
‫Geweldig, en dan doen we er nog twee, wat gemene steekproeven is.
‫Twee, vier, zes Carmenere mannen monsters leiden.
‫En laten we eens kijken hoe we gerandomiseerde zoek-tv zouden implementeren om een willekeurig zaadje op te zetten.
‫We splitsen op in X en Y.
‫Dus je wilt hart-en vaatziekten?
‫Geschokt eigenlijk.
‫Want dat is wat we eerder hebben gebruikt, niet tekenen.
‫Oh, eigenlijk moeten we hier X maken.
‫Niet laten vallen.
‫Target toegang is gelijk aan een misschien waarom hier, laten we zeggen hart-en vaatziekten geschud.
‫Doel.
‫Mooi.
‫Ik ga opsplitsen in trein en testset, huh?
‫Weet je, als je je afvraagt waarom we hier alleen trein en test gebruiken, we hebben zojuist een
‫validatieset gemaakt.
‫Daar komen we op.
‫Waarom trainen?
‫Waarom test trein test split X Y en we gebruiken hier een normale split.
‫De testgrootte is dus gelijk aan nulpunt twee.
‫Prachtig.
‫En dan gaan we instantiëren.
‫Willekeurige klas vijf.
‫CNN is gelijk aan willekeurige bosclassificatie en banen zijn gelijk aan en we zouden hier een negatieve kunnen doen, maar op dit moment is de
‫negatieve voor mij gebroken.
‫Nu is dat niet zo in een oogwenk, maar end jobs staat voor.
‫Hoeveel van uw computerproces gaat u besteden aan dit machine learning-model?
‫En negatief betekent alles.
‫Dus standaard en jobs is eigenlijk een uur.
‫Wat is de standaard in banen?
‫Laten we hierheen gaan.
‫En banen zijn gelijk aan geen.
‫OK, dus ik zei, luister, ik zal dit gewoon regelen.
‫Dus verschillende waarden die je pastor en banen zullen bepalen, zullen bepalen hoeveel van je computerprocessor je
‫wilt wijden aan een machine learning-model.
‫En nu we eenmaal een classificatie hebben geïnstantieerd, zullen we willekeurig instellen.
‫Zoekbesparing, dus we gaan het doorgeven.
‫We gaan het R noemen. S. Klett, dus wat dat gaat doen, is dat het
‫er uren aan besteedt voor willekeurig zoeken en nu willekeurig zoeken. c. v.
‫De eerste parameter die nodig is, is schatting omhoog is gelijk aan CLF.
‫Dus we geven deze willekeurige valse classificatie door.
‫We hebben vastgesteld dat Perram-distributie de volgende is die we in ons netwerk zullen passeren.
‫Dus dit is het raster hier.
‫Het volgende is dat we in Utah gaan definiëren om te zeggen is gelijk aan 10.
‫En dit is het aantal modellen.
‫Proberen.
‫We doen vijfvoudige kruisvalidatie en dan stellen we de breedsprakigheid in.
‫Voor beide Eagles tot whoa, dit is een code die we nog niet eerder hebben gezien, dus wat gebeurt er als we willekeurig zoeken
‫c uitvoeren. v?
‫We kijken naar de dokterspers shift-tab hier.
‫Oh, want we hebben een geïmporteerde.
‫Dat klopt.
‫Indrukwekkend tabblad hier nu.
‫Dus wat is het dokteren hier, gerandomiseerd zoeken op hyperparameters, willekeurige ECV implementeert een fit- en
‫een scoremethode.
‫Het implementeert ook voorspellen, voorspellen, sonderen, beslissingsfunctie, transformeren, een inverse transformatie als ze geïmplementeerd
‫zijn in de gebruikte schatting.
‫Dus willekeurig zoeken op hyperparameters, dat kan een beetje verwarrend klinken.
‫Wat wordt bedoeld met willekeurig zoeken?
‫Dus.
‫Dat staat in de naam Randomizer C. V Savas voor kruisvalidatie, waar u deze parameter misschien
‫herkent Svigals Vehicles five.
‫Dat betekent dat we vijfvoudige kruisvalidatie gebruiken, dus vijfvoudige kruisvalidatie.
‫Daarom hoeven we hier niet per se een validatieset aan te maken.
‫Dus wat willekeurig zoeken zal doen, is dat het onze classifier nodig heeft.
‫En er is een Perram Distribution-raster voor nodig, dat is dit, en het gaat over dit raster zoeken.
‫Voor 10 verschillende tijden, verschillende combinaties van deze parameters willekeurig.
‫Dus, bijvoorbeeld, bij zijn eerste iteratie, dus omdat het elke doet die gelijk is aan 10, zal het dit
‫10 keer doen bij zijn eerste iteratie.
‫Het zou een model kunnen proberen met 10 schatters, een maximale diepte van niet-maximale functies ingesteld op automatisch gemiddelde monsters, gesplitst ingesteld op
‫twee mannen, monsters die ze hebben ingesteld op één en dan op de volgende iteratie.
‫Dus iteratie twee van de 10, het zou duizend schatters kunnen proberen 30, aangezien de maximale diepte automatisch is, de
‫maximale functie vier is als de hoofdsample-splitsing en dan vertrekken er vier monsters.
‫Dan gaat het zo door tot 10.
‫Nu kunnen we dit instellen op 100 tot duizend.
‫Ik denk niet dat er hier zelfs duizend combinaties zijn.
‫Als je doorging, kon je zes keer vijf gaan.
‫Dat is 30 keer meer.
‫60 keer drie.
‫Dat is honderdtachtig keer drie.
‫Dat is vierhonderdachtenzestig.
‫En de wiskunde is er misschien een beetje naast, maar je begrijpt het punt goed.
‫Als je al deze hebt doorgenomen en hebt geprobeerd ze en elke combinatie te combineren, zullen dat
‫veel verschillende modellen zijn.
‫Dus laten we dit in actie zien.
‫Dus zodra we het hebben ingesteld, zoeken we willekeurig naar S. V. , we gaan hierheen, passen bij de gerandomiseerde.
‫Zo'n slimme versie van jezelf.
‫Rs zie X trein die we proberen.
‫Nu, de reden dat we alleen X trein hebben verslagen en waarom trein is omdat de C. V in randomisatie CV staat
‫voor kruisvalidatie.
‫Dus dat is wat het gaat doen.
‫Het gaat automatisch onze validatiesets voor ons maken, wat mooi is.
‫Dus als we terugkomen op ons diagram, het gaat onze gegevens
‫gebruiken en dan gaat het verschillende hyperparameters proberen, cross-gevalideerd op verschillende hyperparameterinstellingen.
‫Dus dat is wat het gaat teruggeven.
‫Het gaat uitzoeken welke combinatie van deze hoge parameters de beste is.
‫Tot 10 verschillende modellen.
‫En nogmaals, we kunnen dit verhogen als we meer combinaties willen proberen.
‫Dus laten we het in actie zien.
‫Dus dit is waar we uitgebreid op hebben ingesteld om het uit te voeren en ons te vertellen wat er aan de hand is.
‫Dus vijf Faulds behalen voor elk van de tien kandidaten, in totaal 50 FET's a. k. A. het probeert 10 iteraties
‫van verschillende combinaties van parameters in dit raster en splitst elke combinatie vijf keer omdat opslaan gelijk is
‫aan vijf in totaal vijftig passen op de gegevens.
‫Dus het gaat deze functie 50 verschillende keren uitvoeren, met verschillende soorten parameters op verschillende splitsingen
‫van de gegevens.
‫Dus we kunnen hier zien dat de eerste splitsing die het probeert een schatting is als gelijken.
‫Twaalfhonderd, want dit is een van onze hybride parameters hier.
‫En onthoud, elke splitsing, elke iteratie, het zal willekeurig combinaties hiervan kiezen.
‫Het is ook ingesteld op gemiddelde samples gesplitst naar zes, wat betekent dat samples live tot twee maximaal zijn, met de vierkantswortel en
‫maximale diepte op vijf.
‫OK, en als we hier doorheen zouden scrollen, kunnen we alle verschillende combinaties zien.
‫Het is geprobeerd.
‫Dus laten we er willekeurig een kiezen, deze hier.
‫Dus deze combinatie probeert een schatting te maken die gelijk is aan 200 gemiddelde steekproeven.
‫Split is gelijk aan zes steekproeven.
‫Blad is gelijk aan twee maximale kenmerken is gelijk aan vierkantswortel en maximale diepte is gelijk aan geen.
‫En dan gaat het door tot het klaar is.
‫Het gaat ons hier een waarschuwing geven.
‫Dus laten we eens kijken, als het eenmaal klaar is, wat in staat zal zijn om de beste programma's erop aan te roepen.
‫Dus als we over de klif Paramo-kinderwagens gaan en dit gaat ons de combinatie van hyperparameters laten
‫zien, welke combinatie hiervan gaf de beste resultaten?
‫Prachtig.
‫Dus waar een schatting is van Eagles' tweehonderd min. monsters, gesplitst is gelijk aan zes betekent dat monsters blad gelijk is aan twee
‫macrofagen gelijk is aan vierkantswortel en maximale diepte is gelijk aan geen.
‫Ze waren de beste kruisvalidatieresultaten in 10 verschillende modellen.
‫En als we nu standaard voorspellen op onze gerandomiseerde zoekclassificatie, gaat het deze parameters gebruiken.
‫Dus in plaats van deze met de hand te vinden, gerandomiseerd zoeken c. v heeft ze voor ons gevonden.
‫Dus laten we het doen.
‫Laten we voorspellingen doen met de best mogelijke parameters.
‫Dat is wat we zouden kunnen doen, R. S. Waarom parades, Eagles RCF niet voorspellen dat we
‫gebruiken, we zouden de validatieset hier kunnen gebruiken, maar in ons geval gaan we de testset gebruiken en dan gaan we de voorspellingen evalueren.
‫Onze risicostatistieken adelaars evalueren
‫waarom testen als waarom parades.
‫Nou, onze functie is om vrienden te evalueren.
‫Daar gaan we.
‫Prachtig.
‫Dus als we hier terugkomen.
‫Zien we hier een verbetering?
‫Nee, dat deden we niet.
‫En dit is dus het soort waar het experimenteren komt in hyperparameterafstemming, je zult niet altijd een verbetering
‫vinden na het uitvoeren van zoiets als dit.
‫Misschien kunnen we het langer gebruiken en 50 verschillende combinaties proberen.
‫En nadat het 50 verschillende combinaties heeft geprobeerd, zal het enkele parameters vinden die uiteindelijk beter
‫zijn dan ons handmatig afgestemde resultaat.
‫Maar wat ik hoop dat je zegt te zien, is dat het gebruik van willekeurig zoeken c. v, in plaats van al deze verschillende instellingen
‫met de hand te doorlopen, geeft het ons een manier om de ogen te codificeren of te laten functioneren voor het afstemmen
‫van hyperparameters.
‫En dus is er nu nog een manier die we kunnen gebruiken om onze modellen, hyperparameters, te verbeteren, en dat is met
‫grid search c. v.
‫Het lijkt dus een beetje op willekeurig zoeken, maar er is één belangrijk verschil.
‫Dat bekijken we in de volgende video.