‫Selamat datang kembali, dan di video terakhir, kami memeriksa cara menyetel parameter hiper model dengan tangan, dan kami menemukan
‫jawabannya di akhir setelah dia menulis beberapa kode, kami membagi data kami menjadi validasi kereta
‫dan tes secara manual.
‫Kami membuat fungsi penilaian kami sendiri.
‫Ya, dan pada akhirnya, kami menemukan jawabannya.
‫Hmm, menyemangatinya dengan tangan, kedengarannya seperti banyak pekerjaan.
‫Dan Anda benar, itu akan terjadi jika kita melewati dan mencoba sejumlah besar parameter keras yang berbeda.
‫Tapi untungnya, pengembang, Cyclone, juga menemukan masalah ini dan telah membuat pencarian
‫acak S. V , yang merupakan singkatan dari validasi silang pencarian acak.
‫Mari kita lihat bagaimana kita akan menyetel parameter.
‫Jadi, oke, sesuaikan pengaturan pada model kami untuk membuat prediksi yang lebih baik atau semoga membuat prediksi yang lebih baik
‫menggunakan pencarian acak c. v.
‫Jadi mari kita pergi ke sini sekarang.
‫Judul.
‫Ini bisa menjadi lima koma dua.
‫Jadi penyetelan parameter hiper dengan pencarian acak.
‫Lihat yang indah.
‫Hal pertama yang akan kita lakukan adalah mengimpornya dari Escalon, model titik, pemilihan, impor, nama acak, kita mungkin dapat menekan tab di sini untuk mengacak
‫S tersebut. V Cantik.
‫Mari kita lihat contoh bagaimana kita menggunakannya sebelum kita memeriksa string.
‫Jadi yang akan kita lakukan adalah membuat grid parameter hyper dan dengan grid maksud saya kamus.
‫Dan saya telah berbicara di sini tentang kamus parameter hiper yang ingin kami sesuaikan.
‫Jadi jika kita kembali ke sini, ini adalah parameter yang akan kita sesuaikan.
‫Jadi yang akan kita lakukan adalah membuat kamus dengan tipe parameter yang ingin kita
‫sesuaikan sebagai kunci dan kemudian nilainya.
‫Kami ingin mencoba sebagai nilai kamus.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Jadi perkiraan adalah kuncinya.
‫Kita akan mendapatkan daftar positif.
‫Jadi satu lima ratus satu ribu dua belas ratus.
‫Cantik.
‫Sekarang, jika Anda bertanya-tanya, Daniel, dari mana Anda mendapatkan nilai-nilai ini?
‫Yah, ingat, seperti biasa, dengan model atau perkiraan apa pun atau di dalam Kittleman, ada dokumentasi ekstensif di dalamnya, yang
‫memberi tahu Anda beberapa pengaturan yang dapat Anda ubah pada model.
‫Jadi apa yang saya lakukan adalah saya telah membaca di sini, membaca contoh, melakukan beberapa penelitian dan menemukan
‫nilai yang berbeda untuk parameter.
‫Kita bisa mencoba ke sini sembilan, lima, 10.
‫Jadi jika sepertinya saya hanya membuang nilai-nilai kami di sini, percayalah, mereka tidak hanya
‫membuang nilai-nilai.
‫Mereka didasarkan pada beberapa penelitian dan beberapa pengalaman.
‫Dan jangan khawatir, Anda tidak akan mulai dengan itu.
‫Tidak ada yang memulai dengan itu.
‫Dibutuhkan sedikit latihan untuk melewatinya.
‫Itu sebabnya kami melihat langsung semua fungsi berbeda yang dapat kami gunakan untuk meningkatkan model
‫kami.
‫Luar biasa, dan kemudian kita akan melakukan dua lagi, yang berarti sampel terbelah.
‫Dua, empat, enam sampel pria Carmenere memimpin.
‫Dan mari kita lihat bagaimana kami menerapkan TV penelusuran acak untuk menyiapkan benih acak.
‫Kami akan membagi menjadi X dan Y.
‫Jadi Anda ingin penyakit jantung?
‫Diacak, sebenarnya.
‫Karena itu yang sudah kita pakai sebelumnya, jangan menggambar.
‫Oh, sebenarnya, kita perlu membuat X di sini.
‫Jangan jatuh.
‫Akses target sama dengan satu mungkin mengapa di sini, katakanlah penyakit jantung dikocok.
‫Target.
‫Cantik.
‫Saya akan membagi menjadi set kereta dan tes, ya?
‫Anda tahu, jika Anda bertanya-tanya mengapa kami hanya menggunakan train dan test di sini, kami baru saja membuat
‫set validasi sekarang.
‫Kami akan membahasnya.
‫Mengapa melatih?
‫Mengapa test train test split X Y dan kita menggunakan normal split disini.
‫Jadi ukuran tes sama dengan nol koma dua.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian kita akan membuat instance.
‫Kelas Acak lima.
‫CNN sama dengan pengklasifikasi hutan acak dan pekerjaan sama dan kita bisa melakukan yang negatif di sini, tetapi saat ini yang
‫negatif rusak untuk saya.
‫Sekarang itu tidak masuk akal dalam sedetik, tetapi pekerjaan akhir adalah singkatan.
‫Berapa banyak dari proses komputer Anda yang akan Anda dedikasikan untuk model pembelajaran mesin ini?
‫Dan yang negatif berarti semuanya.
‫Jadi secara default dan pekerjaan adalah satu jam sebenarnya.
‫Apa default dalam pekerjaan?
‫Ayo pergi ke sini.
‫Dan pekerjaan sama dengan tidak ada.
‫Oke, jadi saya bilang, dengar, sebenarnya saya hanya akan menyelesaikan yang ini.
‫Jadi, nilai berbeda yang Anda gembalakan dan pekerjaan akan menentukan seberapa banyak prosesor komputer Anda yang ingin
‫Anda dedikasikan untuk model pembelajaran mesin.
‫Dan sekarang setelah kita memiliki classifier yang dipakai, kita akan mengaturnya secara acak.
‫Cari tabungan, jadi kita akan melewatinya.
‫Kita akan menyebutnya R. S. Klett, jadi apa yang akan dilakukan adalah menghabiskan
‫waktu berjam-jam untuk pencarian acak dan sekarang pencarian acak c. v.
‫Parameter pertama yang dibutuhkan adalah estimasi up sama dengan CLF.
‫Jadi kita melewati pengklasifikasi palsu acak ini.
‫Kami telah kami instantiated Perram distribusi adalah yang berikutnya kami akan lulus di grid kami.
‫Jadi ini adalah grid di sini.
‫Hal berikutnya adalah kita akan mendefinisikan di Utah untuk mengatakan sama dengan 10.
‫Dan ini adalah jumlah model.
‫Untuk mencoba.
‫Kami akan melakukan validasi silang Lima kali lipat dan kemudian kami akan mengatur verbositas.
‫Untuk kedua Eagles to whoa, ini adalah beberapa kode yang belum pernah kita lihat sebelumnya, jadi apa yang terjadi ketika kita menjalankan pencarian
‫acak c. v?
‫Kami melihat tab shift pers dokter di sini.
‫Oh, karena kami memiliki impor.
‫Itu benar.
‫Tab yang mengesankan di sini sekarang.
‫Jadi apa gunanya di sini, pencarian acak pada parameter hiper, ECV acak menerapkan metode kecocokan dan
‫skor.
‫Ini juga mengimplementasikan prediksi, prediksi, penyelidikan, fungsi keputusan, transformasi, transformasi terbalik jika mereka
‫diterapkan dalam perkiraan yang digunakan.
‫Jadi pencarian acak pada parameter hiper, itu bisa terdengar sedikit membingungkan.
‫Apa yang dimaksud dengan pencarian acak?
‫Jadi.
‫Itu atas nama Randomizer C. V Savas untuk validasi silang, di mana Anda mungkin mengenali
‫parameter ini Svigals Vehicles lima.
‫Jadi itu berarti kita menggunakan validasi silang lima kali lipat, jadi validasi silang lima kali lipat.
‫Inilah sebabnya mengapa kita tidak perlu membuat set validasi di sini.
‫Jadi apa yang akan dilakukan pencarian acak adalah itu akan mengambil pengklasifikasi kami.
‫Dan itu akan mengambil grid Perram Distribution, yang ini, dan itu akan mencari di grid ini.
‫Untuk 10 waktu yang berbeda, kombinasi yang berbeda dari parameter ini secara acak.
‫Jadi, misalnya, pada iterasi pertamanya, jadi karena ia melakukan apa pun yang sama dengan 10, ia akan melakukan
‫ini 10 kali pada iterasi pertamanya.
‫Ini mungkin mencoba model dengan 10 estimator, kedalaman maksimum fitur non-maks diatur ke sampel rata-rata otomatis, set split ke dua
‫pria, sampel yang mereka setel ke satu, dan kemudian pada iterasi berikutnya.
‫Jadi iterasi dua dari 10, mungkin mencoba seribu penduga 30 karena kedalaman maksimum otomatis adalah fitur
‫maksimal empat sebagai pemisahan sampel utama dan kemudian empat sampel pergi.
‫Kemudian akan terus begitu hingga 10.
‫Sekarang kita bisa mengatur ini menjadi 100 hingga seribu.
‫Saya tidak berpikir bahkan ada seribu kombinasi di sini.
‫Jika Anda melewati, Anda bisa pergi enam kali lima.
‫Itu 30 kali lipat dari itu.
‫60 kali tiga.
‫Itu seratus delapan puluh kali tiga.
‫Itu empat ratus enam puluh delapan.
‫Dan matematika mungkin sedikit melenceng, tetapi Anda mengerti maksudnya dengan benar.
‫Jika Anda melewati semua ini dan mencoba menggabungkannya dan setiap kombinasi, itu akan menjadi banyak
‫model yang berbeda.
‫Jadi mari kita lihat ini dalam tindakan.
‫Jadi setelah kami menyiapkannya, buat pencarian S secara acak. V , kita akan pergi ke sini, sesuai dengan acak.
‫Versi diri yang begitu cerdas.
‫Rs melihat kereta X yang kami coba.
‫Sekarang, alasan kami hanya mengalahkan kereta X dan mengapa kereta api adalah karena C. V dalam pengacakan CV adalah singkatan
‫dari validasi silang.
‫Jadi itulah yang akan dilakukan.
‫Ini akan secara otomatis membuat set validasi untuk kita, yang merupakan hal yang indah.
‫Jadi jika kita kembali ke diagram kita, itu akan mengambil data kita dan
‫kemudian akan mencoba parameter hyper yang berbeda, validasi silang pada pengaturan parameter hyper yang berbeda.
‫Jadi itulah yang akan kembali.
‫Ini akan mencari tahu kombinasi mana dari parameter tinggi ini yang terbaik.
‫Hingga 10 model yang berbeda.
‫Dan lagi, kita dapat meningkatkan ini jika kita ingin mencoba lebih banyak kombinasi.
‫Jadi mari kita lihat aksinya.
‫Jadi ini adalah di mana kami telah mengatur verbose untuk itu akan keluar dan memberi tahu kami apa yang terjadi.
‫Jadi mengambil lima Kesalahan untuk masing-masing dari sepuluh kandidat dengan total 50 FET a. k. sebuah. itu mencoba 10 iterasi
‫dari kombinasi parameter yang berbeda dalam kisi ini dan membagi setiap kombinasi lima kali karena simpan sama dengan
‫lima dengan total lima puluh kecocokan pada data.
‫Jadi ini akan menjalankan fungsi fit ini 50 waktu yang berbeda, menggunakan tipe parameter yang berbeda pada pemisahan
‫data yang berbeda.
‫Jadi kita bisa melihat di sini split pertama yang dicobanya adalah perkiraan yang sama.
‫Dua belas ratus, karena ini adalah salah satu parameter hybrid kami di sini.
‫Dan ingat, setiap pemisahan, setiap iterasi, akan memilih kombinasi ini secara acak.
‫Ini juga mengatur sampel rata-rata yang dibagi menjadi enam di sini berarti sampel hidup hingga dua fitur maksimal akar kuadrat dan
‫kedalaman maksimal hingga lima.
‫OK, dan kemudian jika kita menggulir ke sini, kita dapat melihat semua kombinasi yang berbeda.
‫Sudah dicoba.
‫Jadi mari kita pilih satu secara acak, yang ini di sini.
‫Jadi kombinasi ini mencoba memperkirakan sama dengan 200 sampel rata-rata.
‫Split sama dengan enam berarti sampel.
‫Daun sama dengan dua fitur maksimal sama dengan akar kuadrat dan kedalaman maksimal sama dengan tidak ada.
‫Dan itu akan terus berlanjut sampai selesai.
‫Ini akan memberi kita peringatan di sini.
‫Jadi mari kita lihat, setelah selesai, apa yang bisa dilakukan adalah memanggil program terbaik di dalamnya.
‫Jadi jika kita melewati tebing Paramo dan ini akan menunjukkan kepada kita kombinasi parameter hiper,
‫kombinasi mana yang mendapatkan hasil terbaik?
‫Luar biasa.
‫Jadi di mana perkiraan dua ratus menit sampel Eagles dipecah sama dengan enam berarti sampel daun sama dengan dua makrofag sama
‫dengan akar kuadrat dan kedalaman maksimal sama dengan tidak sama sekali.
‫Mereka adalah hasil validasi silang terbaik di 10 model berbeda.
‫Dan sekarang ketika kita memanggil prediksi pada pengklasifikasi pencarian acak kita secara default, itu akan menggunakan parameter
‫ini.
‫Jadi, alih-alih menemukan ini dengan tangan, pencarian acak c. v telah menemukan mereka untuk kita.
‫Jadi mari kita lakukan.
‫Mari kita membuat prediksi dengan parameter terbaik.
‫Itu yang bisa kita lakukan, R. S. Mengapa parade, Eagles RCF tidak memprediksi kami menggunakan
‫kami dapat menggunakan set validasi di sini, tetapi dalam kasus kami, kami akan menggunakan set tes dan kemudian kami akan mengevaluasi prediksi.
‫Elang metrik risiko kami
‫mengevaluasi mengapa menguji sebagai mengapa parade.
‫Nah, fungsi kita seharusnya mengevaluasi teman-teman.
‫Di sana kita pergi.
‫Luar biasa.
‫Jadi jika kita kembali ke sini.
‫Apakah kita melihat peningkatan di sini?
‫Tidak, kami tidak melakukannya.
‫Jadi ini adalah jenis eksperimen dalam penyetelan parameter hiper, Anda tidak akan selalu menemukan
‫peningkatan setelah menjalankan sesuatu seperti ini.
‫Mungkin kita bisa menjalankannya lebih lama dan mencoba 50 kombinasi yang berbeda.
‫Dan setelah mencoba 50 kombinasi yang berbeda, ia akan menemukan beberapa parameter yang akhirnya menjadi lebih baik
‫daripada hasil yang disetel secara manual.
‫Tapi apa yang saya harap Anda ingin lihat adalah bahwa menggunakan pencarian acak c. v, daripada menjalankan semua pengaturan yang
‫berbeda ini dengan tangan, ini memberi kita cara untuk mengkodifikasi atau memfungsikan mata ke penyetelan parameter
‫hiper.
‫Dan sekarang ada satu cara lagi yang dapat kita gunakan untuk meningkatkan model, parameter hiper, dan itu dengan pencarian
‫grid c. v.
‫Jadi agak mirip dengan pencarian acak, tapi ada satu perbedaan utama.
‫Kita lihat saja di video berikutnya.