‫Bentornato, e nell'ultimo video, abbiamo verificato come sintonizzare manualmente gli iperparametri di un modello, e alla fine abbiamo
‫capito che dopo averne scritto alcuni codici, abbiamo diviso i nostri dati in convalida del
‫treno e test manualmente.
‫Creiamo la nostra funzione di valutazione.
‫Sì, e alla fine lo scopriamo.
‫Hmm, tifare per lui a mano, sembra un sacco di lavoro.
‫E hai ragione, sarebbe se passassimo e provassimo un sacco di diversi parametri hard.
‫Ma fortunatamente, anche gli sviluppatori, Cyclone, si sono imbattuti in questo problema e hanno creato la
‫ricerca randomizzata S. v. , che sta per la convalida incrociata della ricerca randomizzata.
‫Vediamo come ottimizzeremo i parametri.
‫Quindi, ok, regola le impostazioni sui nostri modelli per fare previsioni migliori o, si spera, fare previsioni migliori usando
‫la ricerca casuale c. v.
‫Quindi andiamo qui ora.
‫Il titolo.
‫Questo può essere cinque virgola due.
‫Quindi iper parametrizzazione con ricerca randomizzata.
‫Guarda il bello.
‫La prima cosa che faremo è importarlo così da Escalon, modello punto, selezione, importazione, nome casuale, potremmo essere in grado di premere tab qui per
‫randomizzare tale S. v. bellissimo.
‫Vediamo un esempio di come lo usiamo prima di controllare la stringa.
‫Quindi quello che faremo è creare una griglia di iper parametri e per griglia intendo dizionario.
‫E ho parlato qui di un dizionario di parametri ipertestuali che vorremmo regolare.
‫Quindi, se torniamo qui, questi sono i parametri che regoleremo.
‫Quindi quello che faremo è creare un dizionario con il tipo di parametri che vorremmo regolare
‫come chiavi e poi i valori.
‫Ci piacerebbe provare come i valori del dizionario.
‫Quindi facciamolo.
‫Quindi una stima è una chiave.
‫Faremo una lista positiva.
‫Quindi cinquecentomiladodicicento.
‫Bellissimo.
‫Ora, se ti stai chiedendo, Daniel, da dove prendi questi valori?
‫Bene, ricorda, come sempre, con qualsiasi modello o preventivo o all'interno di Kittleman, c'è un'ampia documentazione su di esso,
‫che ti dice alcune delle impostazioni che puoi modificare sul modello.
‫Quindi quello che ho fatto è che ho letto qui, letto gli esempi, fatto qualche ricerca e trovato
‫valori diversi per i parametri.
‫Possiamo provare ad arrivare qui alle nove, cinque, dieci.
‫Quindi, se sembra che sto solo buttando qui i nostri valori, fidati di me, non stanno solo buttando
‫fuori valori.
‫Si basano su alcune ricerche e su alcune esperienze.
‫E non preoccuparti, non inizierai con quello.
‫Nessuno inizia con quello.
‫Ci vuole un po' di pratica per affrontarlo.
‫Ecco perché stiamo dando un'occhiata a tutte queste diverse funzioni che possiamo usare per migliorare i nostri
‫modelli.
‫Meraviglioso, e poi ne faremo altri due, il che significa che i campioni si dividono.
‫Due, quattro, sei campioni Carmenere uomini in testa.
‫E vediamo come implementeremmo la TV di ricerca randomizzata per impostare un seme casuale.
‫Ci divideremo in X e Y.
‫Quindi vuoi una malattia cardiaca?
‫Mischiato, in realtà.
‫Perché è quello che abbiamo usato prima, non disegnare.
‫Oh, in realtà, dobbiamo fare X qui.
‫Non lasciarti cadere.
‫L'accesso al target equivale a uno potrebbe perché qui, diciamo che le malattie cardiache sono state mescolate.
‫Obbiettivo.
‫Bellissimo.
‫Vado a dividermi in treno e set di prova, eh?
‫Sai, se ti stai chiedendo perché stiamo usando solo treno e test qui, abbiamo appena creato un set
‫di convalida ora.
‫Ci arriveremo.
‫Perché allenarsi?
‫Perché il test del treno di prova divide X Y e qui usiamo una divisione normale.
‫Quindi la dimensione del test è uguale a zero virgola due.
‫Meraviglioso.
‫E poi faremo un'istanza.
‫Classe cinque casuale.
‫La CNN è uguale a classificatore forestale casuale e posti di lavoro uguali e potremmo fare uno negativo qui, ma al momento uno negativo
‫è rotto per me.
‫Ora non ha senso in un secondo, ma la fine dei lavori sta per.
‫Quanto del tuo processo informatico dedicherai a questo modello di apprendimento automatico?
‫E uno negativo significa tutto.
‫Quindi, per impostazione predefinita, i lavori sono effettivamente un'ora.
‫Qual è l'impostazione predefinita nei lavori?
‫Andiamo qui.
‫E i posti di lavoro non sono uguali.
‫OK, quindi mi è stato detto, ascolta, in realtà mi limiterò a risolvere questo problema.
‫Quindi valori diversi che pastori e lavori detteranno quanto del tuo processore del computer vuoi dedicare a
‫un modello di apprendimento automatico.
‫E ora, una volta istanziato un classificatore, imposteremo randomizzato.
‫Salvataggio della ricerca, quindi lo supereremo.
‫Lo chiameremo R. S. Klett, quindi quello che farà è passare ore ad
‫esso per la ricerca casuale e ora la ricerca casuale c. v.
‫Il primo parametro necessario è la stima su uguale a CLF.
‫Quindi stiamo passando a questo classificatore falso casuale.
‫Abbiamo istanziato che la distribuzione di Perram è la prossima che passeremo alla nostra griglia.
‫Quindi questa è la griglia quassù.
‫La prossima cosa è che definiremo nello Utah per dire uguale a 10.
‫E questo è il numero di modelli.
‫Provare.
‫Faremo una convalida incrociata di cinque volte e poi imposteremo la verbosità.
‫Sia per Eagles che per whoa, questo è un codice che non abbiamo mai visto prima, quindi cosa sta succedendo quando eseguiamo la ricerca
‫randomizzata c. v?
‫Diamo un'occhiata alla scheda del turno di stampa medica qui.
‫Oh, perché abbiamo un importato.
‫Giusto.
‫Scheda impressionante qui ora.
‫Quindi qual è il dottore qui, ricerca randomizzata su parametri iper, ECV casuale implementa un metodo di adattamento
‫e punteggio.
‫Implementa anche prevedere, prevedere, sondare, funzione di decisione, trasformare, una trasformazione inversa se
‫implementata nella stima utilizzata.
‫Quindi la ricerca randomizzata su iper parametri, che può sembrare un po' confusa.
‫Cosa si intende per ricerca randomizzata?
‫Così.
‫È nel nome Randomizer C. V Savas per la convalida incrociata, che è dove potresti riconoscere
‫questo parametro Svigals Vehicles cinque.
‫Quindi questo significa che stiamo usando la convalida incrociata di cinque volte, quindi la convalida incrociata di cinque volte.
‫Questo è il motivo per cui non dobbiamo necessariamente creare un set di convalida qui.
‫Quindi ciò che farà la ricerca casuale è che prenderà il nostro classificatore.
‫E prenderà la griglia di una distribuzione Perram, che è questa, e cercherà su questa griglia.
‫Per 10 tempi diversi, combinazioni diverse di questi parametri a caso.
‫Quindi, per esempio, alla sua prima iterazione, quindi poiché sta facendo qualsiasi cosa uguale a 10, lo farà
‫10 volte alla sua prima iterazione.
‫Potrebbe provare un modello con 10 stimatori, una profondità massima di funzionalità non massime impostate su campioni di media automatica, set di
‫suddivisione su due uomini, campioni che hanno impostato su uno e quindi sull'iterazione successiva.
‫Quindi l'iterazione due su 10, potrebbe provare un migliaio di stimatori 30 poiché la profondità massima auto è la massima
‫funzionalità quattro come la divisione del campione principale e quindi quattro campioni lasciano.
‫Quindi continuerà ad andare fino a 10.
‫Ora potremmo impostarlo da 100 a mille.
‫Non credo che ci siano nemmeno mille combinazioni qui.
‫Se hai superato, potresti passare sei per cinque.
‫Sono 30 volte quello.
‫60 volte tre.
‫Sono centottanta volte tre.
‫Sono quattrocentosessantotto.
‫E la matematica potrebbe essere un po' sbagliata, ma hai capito bene.
‫Se li hai esaminati tutti e hai provato a combinarli e ogni singola combinazione, ci
‫sarebbero molti modelli diversi.
‫Quindi vediamolo in azione.
‫Quindi, una volta che l'abbiamo impostato, cerca casualmente un'istanza S. v. , andiamo qui, adattiamo il randomizzato.
‫Una versione così intelligente di sé.
‫Rs vedi X treno che stiamo provando.
‫Ora, il motivo per cui abbiamo sconfitto solo il treno X e il motivo per cui treno è perché il treno C. V nella randomizzazione CV sta
‫per convalida incrociata.
‫Quindi è quello che farà.
‫Creerà automaticamente i nostri set di convalida per noi, il che è una cosa bellissima.
‫Quindi, se torniamo al nostro diagramma, prenderà i nostri dati e poi
‫proverà diversi iper parametri, convalidati in modo incrociato su diverse impostazioni di iperparametri.
‫Quindi è quello che tornerà.
‫Scoprirà quale combinazione di questi parametri elevati è la migliore.
‫Fino a 10 modelli diversi.
‫E ancora, possiamo aumentarlo se volessimo provare più combinazioni.
‫Quindi vediamolo in azione.
‫Quindi è qui che abbiamo impostato verbose su che uscirà e ci dirà cosa sta succedendo.
‫Quindi festeggiare cinque Fauld per ciascuno dei dieci candidati per un totale di 50 FET a. K. un. sta provando 10 iterazioni
‫di diverse combinazioni di parametri in questa griglia e suddividendo ogni combinazione cinque volte perché il salvataggio equivale a
‫cinque per un totale di cinquanta adattamenti ai dati.
‫Quindi eseguirà questa funzione di adattamento 50 volte diverse, utilizzando diversi tipi di parametri su diverse
‫suddivisioni dei dati.
‫Quindi possiamo vedere qui che la prima divisione che sta provando è una stima uguale.
‫Milleduecento, perché questo è uno dei nostri parametri ibridi quassù.
‫E ricorda, ogni divisione, ogni iterazione, sceglierà combinazioni di questi a caso.
‫È anche impostato che i campioni medi divisi su sei qui significa che i campioni vivono a due caratteristiche massime la radice quadrata e la
‫profondità massima a cinque.
‫OK, quindi se dovessimo scorrere qui, possiamo vedere tutte le diverse combinazioni.
‫È provato.
‫Quindi scegliamone uno a caso, questo qui.
‫Quindi questa combinazione sta provando una stima uguale a 200 campioni medi.
‫Split è uguale a sei significa campioni.
‫La foglia è uguale a due caratteristiche massime è uguale a radice quadrata e la profondità massima è uguale a nessuna.
‫E poi andrà avanti finché non sarà finito.
‫Ci darà un avvertimento qui.
‫Quindi vediamo, una volta terminato, quello che potrà fare è chiamare i migliori programmi su di esso.
‫Quindi, se andiamo oltre le carrozzine Paramo da scogliera e questo ci mostrerà la combinazione di parametri iper, quale
‫combinazione di questi ha ottenuto i migliori risultati?
‫Meraviglioso.
‫Quindi, dove una stima è che la suddivisione di duecento minuti di Eagles è uguale a sei significa che la foglia dei campioni è uguale a due
‫macrofagi è uguale a radice quadrata e la profondità massima è uguale a nessuno.
‫Sono stati i migliori risultati di convalida incrociata su 10 modelli diversi.
‫E ora, quando chiamiamo forecast sul nostro classificatore di ricerca randomizzato per impostazione predefinita, utilizzerà questi
‫parametri.
‫Quindi, invece di trovarli a mano, la ricerca randomizzata c. v li ha trovati per noi.
‫Facciamolo.
‫Facciamo previsioni con i migliori parametri possibili.
‫Questo è quello che potremmo fare, R. S. Perché le parate, Eagles RCF non prevede che
‫usiamo potremmo usare il set di convalida qui, ma nel nostro caso, useremo il set di prova e poi andremo a valutare le previsioni.
‫Le nostre aquile di misurazione del
‫rischio valutano il perché provano come perché sfilano.
‫Bene, la nostra funzione dovrebbe essere valutare gli amici.
‫Ci siamo.
‫Meraviglioso.
‫Quindi se torniamo quassù.
‫Abbiamo visto un miglioramento qui?
‫No, non l'abbiamo fatto.
‫E quindi questo è il tipo in cui arriva la sperimentazione nell'ottimizzazione degli iperparametri, non troverai sempre
‫un miglioramento dopo aver eseguito qualcosa del genere.
‫Forse potremmo farlo funzionare più a lungo e provare 50 combinazioni diverse.
‫E dopo aver provato 50 diverse combinazioni, troverà alcuni parametri che finiranno per essere migliori
‫del nostro risultato sintonizzato manualmente.
‫Ma quello che spero tu stia dicendo di vedere è che usando la ricerca randomizzata c. v, invece di eseguire manualmente tutte queste
‫diverse impostazioni, ci dà un modo per codificare o far funzionare gli occhi per la messa a punto degli
‫iper parametri.
‫E quindi ora c'è un altro modo che possiamo usare per migliorare i nostri modelli, i parametri iper, ed è con la ricerca
‫della griglia c. v.
‫Quindi è un po' simile alla ricerca randomizzata, ma ha una differenza fondamentale.
‫Lo vedremo nel prossimo video.