‫Bienvenue à nouveau, et dans la dernière vidéo, nous avons vérifié comment régler les hyper paramètres d'un modèle à la main, et nous
‫avons compris qu'à la fin une fois qu'il avait écrit quelques codes, nous avons divisé nos données en
‫validation de train et teste manuellement.
‫Nous créons notre propre fonction d'évaluation.
‫Oui, et à la fin, nous le comprenons.
‫Hmm, l'encourager à la main, cela ressemble à beaucoup de travail.
‫Et vous avez raison, ce serait le cas si nous essayions tout un tas de paramètres durs différents.
‫Mais heureusement, les développeurs, Cyclone, ont également rencontré ce problème et ont créé la
‫recherche aléatoire S. V. , qui signifie validation croisée de recherche aléatoire.
‫Voyons comment nous allons régler les paramètres.
‫Alors, d'accord, ajustez les paramètres de nos modèles pour faire de meilleures prédictions ou, espérons-le, faire de meilleures prédictions en utilisant
‫la recherche aléatoire c. v.
‫Alors allons-y maintenant.
‫Le cap.
‫Cela peut être cinq virgule deux.
‫Donc hyper réglage des paramètres avec recherche aléatoire.
‫Voir le beau.
‫La première chose que nous allons faire est de l'importer depuis Escalon, le modèle de point, la sélection, l'importation, le nom aléatoire, nous pourrions peut-être appuyer sur l'onglet ici pour randomiser
‫un tel S. V. beau.
‫Voyons un exemple de la façon dont nous l'utilisons avant de vérifier la chaîne.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est créer une grille d'hyper paramètres et par grille, je veux dire dictionnaire.
‫Et j'ai parlé ici d'un dictionnaire d'hyper paramètres que nous aimerions ajuster.
‫Donc si nous revenons ici, ce sont les paramètres que nous allons ajuster.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est créer un dictionnaire avec le type de paramètres que nous
‫aimerions ajuster comme clés, puis les valeurs.
‫Nous aimerions essayer les valeurs du dictionnaire.
‫Alors faisons-le.
‫Une estimation est donc une clé.
‫Nous allons obtenir une liste positive.
‫Donc un cinq cent mille douze cents.
‫Beau.
‫Maintenant, si vous vous demandez, Daniel, d'où tirez-vous ces valeurs ?
‫Eh bien, rappelez-vous, comme toujours, avec n'importe quel modèle ou estimation ou à l'intérieur de Kittleman, il existe une documentation complète à ce sujet,
‫qui vous indique certains des paramètres que vous pouvez modifier sur le modèle.
‫Donc, ce que j'ai fait, c'est que j'ai lu ici, lu les exemples, fait des recherches et trouvé
‫différentes valeurs pour les paramètres.
‫On peut essayer d'arriver ici neuf, cinq, dix.
‫Donc, s'il semble que je ne fais que jeter nos valeurs ici, croyez-moi, ils ne font pas que jeter
‫des valeurs.
‫Ils sont basés sur des recherches et une certaine expérience.
‫Et ne vous inquiétez pas, vous ne commencerez pas par ça.
‫Personne ne commence par ça.
‫Il faut un peu de pratique pour le parcourir.
‫C'est pourquoi nous examinons toutes ces différentes fonctions que nous pouvons utiliser pour améliorer nos
‫modèles.
‫Merveilleux, et puis nous en ferons deux autres, ce qui signifie que les échantillons sont divisés.
‫Deux, quatre, six hommes de Carmenere échantillonnent le plomb.
‫Et voyons comment nous implémenterions une recherche aléatoire TV pour configurer une graine aléatoire.
‫Nous allons nous séparer en X et Y.
‫Alors, vous voulez une maladie cardiaque?
‫Mélange, en fait.
‫Parce que c'est ce que nous avons utilisé auparavant, ne dessinez pas.
‫Oh, en fait, nous devons faire X ici.
‫Ne laissez pas tomber.
‫L'accès cible est égal à ce que l'on pourrait dire ici, disons que les maladies cardiaques sont mélangées.
‫Cibler.
‫Beau.
‫Je vais me séparer en train et en banc d'essai, hein ?
‫Vous savez, si vous vous demandez pourquoi nous utilisons uniquement train et test ici, nous venons de créer un ensemble
‫de validation maintenant.
‫Nous y viendrons.
‫Pourquoi s'entrainer ?
‫Pourquoi tester train test split X Y et nous utilisons ici un split normal.
‫La taille du test est donc égale à zéro virgule deux.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous allons instancier.
‫Classe aléatoire cinq.
‫CNN est égal à un classificateur de forêt aléatoire et à des emplois égaux et nous pourrions en faire un négatif ici, mais pour le moment, un
‫négatif est cassé pour moi.
‫Maintenant, cela n'a pas de sens en une seconde, mais les emplois finaux signifient.
‫Quelle part de votre processus informatique allez-vous consacrer à ce modèle d'apprentissage automatique ?
‫Et un négatif signifie tout.
‫Donc par défaut et les travaux sont d'une heure en fait.
‫Quelle est la valeur par défaut dans les tâches ?
‫Allons ici.
‫Et les emplois sont égaux à aucun.
‫OK, alors je me suis dit, écoute, je suis en fait je vais juste régler celui-ci.
‫Ainsi, différentes valeurs que vous dirigez et que vous occupez dicteront la quantité de processeur que vous souhaitez
‫consacrer à un modèle d'apprentissage automatique.
‫Et maintenant, une fois que nous aurons un classificateur instancié, nous allons configurer randomisé.
‫Sauvegarde de la recherche, nous allons donc le passer.
‫Nous allons l'appeler R. S. Klett, donc ce que ça va faire, c'est juste passer
‫des heures à faire une recherche aléatoire et maintenant une recherche aléatoire c. v.
‫Le premier paramètre qu'il faut est estimé en haut est égal à CLF.
‫Nous passons donc par là à ce faux classificateur aléatoire.
‫Nous avons instancié la distribution Perram est la prochaine que nous allons passer sur notre grille.
‫C'est donc la grille ici.
‫La prochaine chose est que nous allons définir dans l'Utah pour dire égal à 10.
‫Et c'est le nombre de modèles.
‫Essayer.
‫Nous ferons une validation croisée en cinq étapes, puis nous définirons la verbosité.
‫Pour les deux Eagles à whoa, il s'agit d'un code que nous n'avons jamais vu auparavant, alors que se passe-t-il lorsque nous exécutons une recherche
‫aléatoire c. v?
‫Nous regardons l'onglet de décalage de la presse doctorante ici.
‫Oh, parce que nous avons un importé.
‫C'est vrai.
‫Onglet impressionnant ici maintenant.
‫Alors qu'est-ce que le doctoring ici, la recherche aléatoire sur les hyper paramètres, l'ECV aléatoire implémente une méthode d'ajustement et
‫de score.
‫Il implémente également prédire, prédire, tester, fonction de décision, transformation, une transformation inverse s'ils
‫sont implémentés dans l'estimation utilisée.
‫Donc recherche aléatoire sur les hyper paramètres, cela peut sembler un peu déroutant.
‫Qu'est-ce que cela signifie par recherche aléatoire?
‫Alors.
‫C'est dans le nom Randomizer C. V Savas pour la validation croisée, où vous pourriez reconnaître
‫ce paramètre Svigals Vehicles cinq.
‫Cela signifie donc que nous utilisons une validation croisée à cinq volets, donc une validation croisée à cinq volets.
‫C'est pourquoi nous ne devons pas nécessairement créer un ensemble de validation ici.
‫Donc, ce que la recherche aléatoire fera, c'est qu'elle prendra notre classificateur.
‫Et il faudra une grille de Perram Distribution, qui est celle-ci, et il va chercher sur cette grille.
‫Pour 10 temps différents, différentes combinaisons de ces paramètres au hasard.
‫Ainsi, par exemple, lors de sa première itération, donc parce qu'il fait tout ce qui est égal à 10, il le fera
‫10 fois lors de sa première itération.
‫Il peut essayer un modèle avec 10 estimateurs, une profondeur maximale de caractéristiques non maximales définie sur des échantillons de moyenne automatique, une division
‫définie sur deux hommes, des échantillons qu'ils ont définis sur un, puis à l'itération suivante.
‫Ainsi, à l'itération deux sur 10, il pourrait essayer un millier d'estimateurs 30 car la profondeur maximale automatique est le nombre maximal
‫de caractéristiques quatre en tant que division de l'échantillon principal, puis quatre échantillons partent.
‫Ensuite, ça va continuer jusqu'à 10.
‫Maintenant, nous pourrions régler cela sur 100 à mille.
‫Je ne pense pas qu'il y ait même un millier de combinaisons ici.
‫Si vous réussissiez, vous pouviez y aller six fois cinq.
‫C'est 30 fois plus.
‫60 fois trois.
‫C'est cent quatre-vingts fois trois.
‫Cela fait quatre cent soixante huit.
‫Et les calculs sont peut-être un peu erronés, mais vous comprenez bien.
‫Si vous avez parcouru tout cela et essayé de les combiner avec chaque combinaison, il y aura
‫beaucoup de modèles différents.
‫Voyons donc cela en action.
‫Donc, une fois que nous l'avons configuré, instancié au hasard une recherche S. V. , nous allons aller ici, adapter le randomisé.
‫Une version tellement avisée de soi.
‫Rs voir X train que nous essayons.
‫Maintenant, la raison pour laquelle nous n'avons vaincu que X train et pourquoi train est parce que le C. V dans randomisation CV signifie
‫validation croisée.
‫C'est donc ce qu'il va faire.
‫Cela va créer automatiquement nos ensembles de validation pour nous, ce qui est une belle chose.
‫Donc si on revient à notre schéma, il va prendre nos données et
‫ensuite il va essayer différents hyper paramètres, croisés validés sur différents réglages d'hyper paramètres.
‫C'est donc ça que ça va revenir.
‫Il va déterminer quelle combinaison de ces paramètres élevés est la meilleure.
‫Jusqu'à 10 modèles différents.
‫Et encore une fois, nous pouvons augmenter cela si nous voulions essayer plus de combinaisons.
‫Alors voyons-le en action.
‫C'est donc là que nous avons défini verbose pour qu'il s'affiche et nous dise ce qui se passe.
‫Donc fêter cinq Faulds pour chacun des dix candidats totalisant 50 FET a. k. une. il essaie 10 itérations de
‫différentes combinaisons de paramètres dans cette grille et divise chaque combinaison cinq fois car la sauvegarde équivaut à cinq
‫pour un total de cinquante ajustements sur les données.
‫Il va donc exécuter cette fonction d'ajustement 50 fois différentes, en utilisant différents types de paramètres sur différentes
‫divisions des données.
‫Nous pouvons donc voir ici que la première division qu'il essaie est une estimation d'égal à égal.
‫Douze cents, parce que c'est l'un de nos paramètres hybrides ici.
‫Et rappelez-vous, à chaque division, à chaque itération, il va choisir des combinaisons de ceux-ci au hasard.
‫Il est également défini sur la moyenne des échantillons divisés sur six, ce qui signifie que les échantillons en direct sur deux caractéristiques maximales sont la racine carrée et
‫la profondeur maximale sur cinq.
‫OK, et puis si nous devions faire défiler ici, nous pouvons voir toutes les différentes combinaisons.
‫C'est essayé.
‫Alors choisissons-en un au hasard, celui-ci ici.
‫Cette combinaison tente donc une estimation égale à 200 échantillons moyens.
‫Split équivaut à six échantillons moyens.
‫La feuille équivaut à deux entités maximales, à la racine carrée et à la profondeur maximale, à aucune.
‫Et puis ça va continuer jusqu'à ce que ce soit fini.
‫Cela va nous donner un avertissement ici.
‫Voyons donc, une fois terminé, ce qu'il pourra faire, c'est appeler les meilleurs programmes dessus.
‫Donc, si nous passons par-dessus la falaise des poussettes Paramo et que cela va nous montrer la combinaison d'hyper paramètres, quelle
‫combinaison de ceux-ci a obtenu les meilleurs résultats ?
‫Merveilleux.
‫Ainsi, lorsqu'une estimation est divisée en deux cents échantillons minimum d'Eagles, cela équivaut à six, cela signifie que la feuille d'échantillons est égale à deux macrophages est
‫égale à la racine carrée et la profondeur maximale est égale à aucun.
‫Il s'agissait des meilleurs résultats de validation croisée sur 10 modèles différents.
‫Et maintenant, lorsque nous appelons la prédiction sur notre classificateur de recherche aléatoire par défaut, il va utiliser ces
‫paramètres.
‫Donc, au lieu de les trouver à la main, la recherche aléatoire c. v les a trouvés pour nous.
‫Alors faisons-le.
‫Faisons des prédictions avec les meilleurs paramètres possibles.
‫C'est ce que nous pourrions faire, R. S. Pourquoi les parades, Eagles RCF ne prédisent pas que
‫nous utilisons, nous pourrions utiliser l'ensemble de validation ici, mais dans notre cas, nous allons utiliser l'ensemble de test, puis nous allons évaluer les prédictions.
‫Nos aigles de mesure du risque évaluent le
‫pourquoi du test comme le pourquoi de la parade.
‫Eh bien, notre fonction est censée être d'évaluer des amis.
‫On y va.
‫Merveilleux.
‫Donc si nous revenons ici.
‫Avons-nous vu une amélioration ici?
‫Non, nous ne l'avons pas fait.
‫Et c'est donc le genre d'où vient l'expérimentation dans le réglage des hyper paramètres, vous ne trouverez pas toujours
‫une amélioration après avoir exécuté quelque chose comme ça.
‫Peut-être pourrions-nous l'exécuter plus longtemps et essayer 50 combinaisons différentes.
‫Et après avoir essayé 50 combinaisons différentes, il trouvera des paramètres qui finiront par être
‫meilleurs que notre résultat réglé manuellement.
‫Mais ce que j'espère que vous dites pour voir, c'est que l'utilisation de la recherche aléatoire c. v, plutôt que de parcourir tous ces
‫différents réglages à la main, cela nous donne un moyen de codifier ou de fonctionner les yeux sur le réglage des
‫hyper paramètres.
‫Et maintenant, il y a un autre moyen que nous pouvons utiliser pour améliorer nos modèles, les hyper paramètres, et c'est avec la recherche
‫par grille c. v.
‫C'est donc un peu similaire à la recherche aléatoire, mais il y a une différence clé.
‫Nous verrons cela dans la prochaine vidéo.