‫Willkommen zurück, und im letzten Video haben wir uns angeschaut, wie man die Hyperparameter eines Modells von Hand abstimmt, und
‫wir haben am Ende herausgefunden, dass wir, nachdem er einige Codes geschrieben hatte, unsere Daten in Zugvalidierung
‫und aufgeteilt haben manuell testen.
‫Wir erstellen unsere eigene Bewertungsfunktion.
‫Ja, und am Ende finden wir es heraus.
‫Hmm, ihn mit der Hand anfeuern, das klingt nach viel Arbeit.
‫Und Sie haben Recht, es wäre, wenn wir eine ganze Reihe verschiedener harter Parameter durchgehen und ausprobieren würden.
‫Aber zum Glück sind auch die Entwickler Cyclone auf dieses Problem gestoßen und haben eine randomisierte
‫Suche S erstellt. V. , was für randomisierte Suchkreuzvalidierung steht.
‫Sehen wir uns an, wie wir die Parameter anpassen.
‫Passen Sie also die Einstellungen unserer Modelle an, um bessere Vorhersagen zu treffen oder hoffentlich bessere Vorhersagen mit der randomisierten
‫Suche zu treffen c. V.
‫Also lass uns jetzt hierher gehen.
‫Die Überschrift.
‫Dies kann fünf Komma zwei sein.
‫Also Hyperparameter-Tuning mit randomisierter Suche.
‫Sehen Sie das Schöne.
‫Das erste, was wir tun werden, ist, es so aus Escalon zu importieren, Punktmodell, Auswahl, Import, Namen zu randomisieren, wir können hier möglicherweise die Tabulatortaste drücken, um ein solches
‫S zu randomisieren. V. wunderschönen.
‫Sehen wir uns ein Beispiel an, wie wir es verwenden, bevor wir den String auschecken.
‫Also erstellen wir ein Raster von Hyperparametern und mit Raster meine ich ein Wörterbuch.
‫Und ich habe hier ein Wörterbuch von Hyperparametern gesprochen, die wir gerne anpassen würden.
‫Wenn wir also hierher zurückkommen, sind dies die Parameter, die wir anpassen werden.
‫Wir erstellen also ein Wörterbuch mit den Parametern, die wir als Schlüssel und
‫dann als Werte anpassen möchten.
‫Wir möchten als die Werte des Wörterbuchs versuchen.
‫Also machen wir das.
‫Eine Schätzung ist also ein Schlüssel.
‫Wir werden eine Positivliste erstellen.
‫Also eins fünfhunderteintausend und zwölfhundert.
‫Wunderschönen.
‫Wenn du dich jetzt fragst, Daniel, woher beziehst du diese Werte?
‫Denken Sie daran, wie immer, bei jedem Modell oder Kostenvoranschlag oder bei Kittleman gibt es eine umfangreiche Dokumentation dazu, die
‫Ihnen einige der Einstellungen erklärt, die Sie am Modell ändern können.
‫Was ich also getan habe, ist, dass ich hier durchgelesen, die Beispiele durchgelesen, einige Nachforschungen angestellt und verschiedene Werte
‫für die Parameter gefunden habe.
‫Wir können versuchen, neun, fünf, zehn hierher zu bekommen.
‫Wenn es so aussieht, als würde ich hier nur unsere Werte verwerfen, glauben Sie mir, sie verwerfen nicht einfach
‫nur Werte.
‫Sie basieren auf einigen Recherchen und einigen Erfahrungen.
‫Und keine Sorge, damit fängst du nicht an.
‫Damit fängt keiner an.
‫Es braucht ein wenig Übung, um es durchzuziehen.
‫Deshalb schauen wir uns all diese verschiedenen Funktionen an, mit denen wir unsere Modelle verbessern
‫können.
‫Wunderbar, und dann machen wir noch zwei weitere, das heißt, gemeine Samples aufgeteilt.
‫Zwei, vier, sechs Carmenere-Männer proben Blei.
‫Und sehen wir uns an, wie wir Randomized Search TV implementieren, um einen zufälligen Seed einzurichten.
‫Wir teilen uns in X und Y auf.
‫Sie wollen also eine Herzkrankheit?
‫Eigentlich gemischt.
‫Denn das haben wir schon einmal benutzt, zeichne nicht.
‫Oh, eigentlich müssen wir hier X machen.
‫Nicht fallen lassen.
‫Target Access gleicht man könnte warum hier, sagen Herzkrankheiten gemischt.
‫Ziel.
‫Wunderschönen.
‫Ich werde mich in Zug und Testset aufteilen, oder?
‫Wissen Sie, wenn Sie sich fragen, warum wir hier nur Train and Test verwenden, haben wir jetzt gerade
‫ein Validierungsset erstellt.
‫Dazu kommen wir.
‫Warum trainieren?
‫Warum Testzug Test Split X Y und wir verwenden hier einen normalen Split.
‫Die Testgröße ist also gleich null Komma zwei.
‫Wunderbar.
‫Und dann werden wir instanziieren.
‫Zufallsklasse fünf.
‫CNN ist gleich Random Forest Classifier und Jobs gleich und wir könnten hier einen negativen machen, aber im Moment ist der
‫negative für mich kaputt.
‫Das macht in einer Sekunde keinen Sinn, aber Endjobs steht für.
‫Wie viel Ihres Computerprozesses werden Sie diesem Modell des maschinellen Lernens widmen?
‫Und negativ bedeutet alles.
‫Standardmäßig sind Jobs also tatsächlich eine Stunde.
‫Was ist die Standardeinstellung in Jobs?
‫Lass uns hierher gehen.
‫Und Jobs sind gleich null.
‫Okay, ich habe gesagt, hör zu, ich kläre das einfach.
‫Unterschiedliche Werte, die Sie als Pastor und Jobs haben, bestimmen also, wie viel von Ihrem Computerprozessor Sie für ein
‫Modell des maschinellen Lernens verwenden möchten.
‫Sobald wir einen Klassifikator instanziiert haben, werden wir ihn randomisiert einrichten.
‫Suche speichern, also werden wir es weitergeben.
‫Wir werden es R nennen. S. Klett, das wird also nur Stunden damit verbringen,
‫eine randomisierte Suche durchzuführen und jetzt eine randomisierte Suche c. V.
‫Der erste Parameter, den es braucht, ist Schätzung bis gleich CLF.
‫Also übergeben wir diesen zufälligen falschen Klassifikator.
‫Wir haben die instanziierte Perram-Verteilung ist die nächste, die wir in unserem Raster passieren werden.
‫Das ist also das Raster hier oben.
‫Als nächstes definieren wir in Utah gleich 10.
‫Und das ist die Anzahl der Modelle.
‫Versuchen.
‫Wir führen eine fünffache Kreuzvalidierung durch und legen dann die Ausführlichkeit fest.
‫Für beide Eagles bis whoa ist dies ein Code, den wir noch nie gesehen haben. Was passiert also, wenn wir die randomisierte Suche
‫c ausführen. v?
‫Wir sehen uns hier den Schichtreiter der Schaberpresse an.
‫Oh, weil wir eine importierte haben.
‫Korrekt.
‫Beeindruckende Registerkarte jetzt hier.
‫Also, was ist das hier, randomisierte Suche nach Hyperparametern, zufälliges ECV implementiert eine Anpassungs- und eine
‫Score-Methode.
‫Es implementiert auch Vorhersage, Vorhersage, Prober, Entscheidungsfunktion, Transformation, eine inverse Transformation, wenn sie in
‫der verwendeten Schätzung implementiert sind.
‫Also randomisierte Suche nach Hyperparametern, das kann etwas verwirrend klingen.
‫Was versteht man unter randomisierter Suche?
‫So.
‫Das steckt im Namen Randomizer C. V Savas für die Kreuzvalidierung, an der Sie diesen Parameter
‫erkennen können Svigals Vehicles five.
‫Das bedeutet, dass wir die fünffache Kreuzvalidierung verwenden, also die fünffache Kreuzvalidierung.
‫Aus diesem Grund müssen wir hier nicht unbedingt ein Validierungsset erstellen.
‫Die Zufallssuche wird also unseren Klassifikator verwenden.
‫Und es wird das Raster einer Perram-Verteilung brauchen, das ist dieses, und es wird dieses Raster durchsuchen.
‫Für 10 verschiedene Zeiten, verschiedene Kombinationen dieser Parameter nach dem Zufallsprinzip.
‫Also, zum Beispiel, bei seiner ersten Iteration, wird es dies 10 Mal bei seiner ersten Iteration tun, weil
‫es jeden tut, der 10 entspricht.
‫Es könnte ein Modell mit 10 Schätzern, einer maximalen Tiefe von nicht-maximalen Merkmalen, die auf Auto-Mean-Samples eingestellt sind, einem Split-Set auf zwei Männer,
‫Samples, die sie auf eins gesetzt haben, und dann bei der nächsten Iteration ausprobiert werden.
‫Also Iteration 2 von 10, es könnten tausend Schätzer 30 ausprobiert werden, da die maximale Tiefe automatisch das
‫Maximum ist, vier als Haupt-Sample-Split und dann vier a Samples verlassen.
‫Dann geht es weiter bis 10.
‫Jetzt könnten wir dies auf 100 bis tausend einstellen.
‫Ich glaube nicht einmal, dass es hier tausend Kombinationen gibt.
‫Wenn du durch warst, könntest du sechs mal fünf gehen.
‫Das ist das 30-fache.
‫60 mal drei.
‫Das ist einhundertachtzig mal drei.
‫Das sind vierhundertachtundsechzig.
‫Und die Mathematik mag ein bisschen daneben liegen, aber Sie bekommen den Punkt richtig.
‫Wenn Sie all dies durchgegangen sind und versucht haben, sie und jede einzelne Kombination zu kombinieren, werden das
‫viele verschiedene Modelle sein.
‫Sehen wir uns das also in Aktion an.
‫Sobald wir es eingerichtet haben, wird die instanziierte zufällige Suche S. V. , wir gehen hier, passen die randomisierten.
‫So eine versierte Version von Selbst.
‫Rs sehen X-Zug, den wir versuchen.
‫Der Grund, warum wir nur den X-Zug besiegt haben und warum Zug, ist, dass der C. V in Randomisierung CV steht
‫für Kreuzvalidierung.
‫Das wird es also tun.
‫Es wird automatisch unsere Validierungssets für uns erstellen, was eine schöne Sache ist.
‫Wenn wir also zu unserem Diagramm zurückkehren, wird es unsere Daten
‫nehmen und dann verschiedene Hyperparameter ausprobieren, die mit verschiedenen Hyperparametereinstellungen kreuzvalidiert werden.
‫Das ist es, was es zurückgeben wird.
‫Es wird herausfinden, welche Kombination dieser hohen Parameter die beste ist.
‫Bis zu 10 verschiedene Modelle.
‫Und wieder können wir dies erhöhen, wenn wir mehr Kombinationen ausprobieren möchten.
‫Sehen wir es uns also in Aktion an.
‫Hier haben wir also ausführlich auf die Ausgabe gesetzt und uns mitteilen, was vor sich geht.
‫Also fünf Faulds für jeden der zehn Kandidaten feiern, insgesamt 50 FETs a. k. A. Es versucht 10 Iterationen
‫verschiedener Kombinationen von Parametern in diesem Raster und teilt jede Kombination fünfmal auf, da save gleich fünf ist,
‫was insgesamt fünfzig Anpassungen an die Daten ergibt.
‫Es wird diese Anpassungsfunktion also 50 verschiedene Male ausführen, wobei verschiedene Arten von Parametern für verschiedene Aufteilungen der
‫Daten verwendet werden.
‫Wir können hier also sehen, dass die erste Aufteilung, die es versucht, eine Schätzung als gleich ist.
‫Zwölfhundert, weil dies einer unserer Hybridparameter hier oben ist.
‫Und denken Sie daran, dass bei jeder Aufteilung, jeder Iteration zufällig Kombinationen daraus ausgewählt werden.
‫Es ist auch hier auf sechs geteilte durchschnittliche Samples eingestellt, was bedeutet, dass Samples auf maximal zwei live sind, die Quadratwurzel und die
‫maximale Tiefe auf fünf.
‫OK, und wenn wir dann hier durchscrollen würden, können wir all die verschiedenen Kombinationen sehen.
‫Es ist versucht.
‫Also lasst uns zufällig einen auswählen, diesen hier.
‫Diese Kombination versucht also eine Schätzung von 200 mittleren Stichproben.
‫Split gleich sechs bedeutet Samples.
‫Blatt entspricht zwei max. Features = Quadratwurzel und max. Tiefe = keiner.
‫Und dann geht es weiter, bis es fertig ist.
‫Es wird uns hier eine Warnung geben.
‫Mal sehen, wenn es fertig ist, können Sie die besten Programme darauf aufrufen.
‫Wenn wir also über die Klippe Paramo-Kinderwagen gehen und dies die Kombination von Hyperparametern zeigt, welche
‫Kombination davon hat die besten Ergebnisse erzielt?
‫Wunderbar.
‫Wenn also eine Schätzung Eagles' zweihundert-Minuten-Probenaufteilung gleich sechs ist, bedeutet, dass Probenblatt gleich zwei Makrophagen gleich der Quadratwurzel
‫ist und die maximale Tiefe gleich keiner ist.
‫Sie waren die besten Kreuzvalidierungsergebnisse für 10 verschiedene Modelle.
‫Und wenn wir jetzt für unseren randomisierten Suchklassifizierer vorhersagen standardmäßig aufrufen, werden diese Parameter verwendet.
‫Anstatt diese von Hand zu finden, wird die randomisierte Suche c. v hat sie für uns gefunden.
‫Also machen wir's.
‫Machen wir Vorhersagen mit den bestmöglichen Parametern.
‫Das könnten wir tun, R. S. Warum Paraden, Eagles RCF nicht vorhersagen, wir
‫könnten hier das Validierungsset verwenden, aber in unserem Fall werden wir das Testset verwenden und dann die Vorhersagen auswerten.
‫Unsere Risikometrik-Adler werten
‫den Warum-Test als Warum-Parade aus.
‫Nun, unsere Funktion soll Freunde auswerten sein.
‫Na, bitte.
‫Wunderbar.
‫Also, wenn wir wieder hierher kommen.
‫Haben wir hier eine Verbesserung gesehen?
‫Nein, haben wir nicht.
‫Dies ist also die Art, an der das Experimentieren bei der Hyperparameter-Abstimmung stattfindet. Sie werden nicht immer eine
‫Verbesserung feststellen, nachdem Sie so etwas ausgeführt haben.
‫Vielleicht könnten wir es länger laufen lassen und 50 verschiedene Kombinationen ausprobieren.
‫Und nachdem es 50 verschiedene Kombinationen ausprobiert hat, wird es einige Parameter finden, die am Ende besser
‫sind als unser manuell abgestimmtes Ergebnis.
‫Aber ich hoffe, dass Sie damit sagen, dass die randomisierte Suche c. v, anstatt all diese verschiedenen Einstellungen von
‫Hand durchzugehen, bietet es uns eine Möglichkeit, die Augen für die Abstimmung von Hyperparametern zu kodifizieren oder zu
‫funktionieren.
‫Und jetzt gibt es eine weitere Möglichkeit, unsere Modelle und Hyperparameter zu verbessern, und zwar mit der
‫Gittersuche c. V.
‫Es ähnelt also der randomisierten Suche, hat aber einen wesentlichen Unterschied.
‫Das schauen wir uns im nächsten Video an.