‫Bem-vindo de volta, e no último vídeo, verificamos como ajustar os hiperparâmetros de um modelo manualmente e descobrimos
‫no final, depois que ele escreveu alguns códigos, dividimos nossos dados em validação de
‫trem e testa manualmente.
‫Criamos nossa própria função de avaliação.
‫Sim, e no final, nós descobrimos.
‫Hmm, torcer por ele com as mãos, parece muito trabalho.
‫E você está certo, seria se tentássemos um monte de parâmetros rígidos diferentes.
‫Mas, felizmente, os desenvolvedores, Cyclone, também encontraram esse problema e criaram a pesquisa
‫S aleatória. V. , que significa validação cruzada de pesquisa aleatória.
‫Vamos ver como ajustaremos os parâmetros.
‫Então, tudo bem, ajuste as configurações em nossos modelos para fazer melhores previsões ou, com sorte, fazer melhores previsões usando
‫a pesquisa aleatória c. v.
‫Então vamos aqui agora.
‫O título.
‫Isso pode ser cinco vírgula dois.
‫Portanto, ajuste de hiperparâmetro com pesquisa aleatória.
‫Veja o lindo.
‫A primeira coisa que faremos é importá-lo de Escalon, modelo de ponto, seleção, importação, nome aleatório, podemos pressionar tab aqui para aleatorizar
‫tal S. V. lindo.
‫Vamos ver um exemplo de como o usamos antes de verificarmos a string.
‫Então o que faremos é criar uma grade de hiperparâmetros e por grade quero dizer dicionário.
‫E eu falei aqui um dicionário de hiperparâmetros que gostaríamos de ajustar.
‫Então, se voltarmos aqui, esses são os parâmetros que vamos ajustar.
‫Então, o que vamos fazer é criar um dicionário com o tipo de parâmetros que gostaríamos de ajustar
‫como as chaves e depois os valores.
‫Gostaríamos de tentar como os valores do dicionário.
‫Então vamos fazer isso.
‫Portanto, uma estimativa é a chave.
‫Vamos obter uma lista positiva.
‫Portanto, um quinhentos e um mil e doze centenas.
‫Lindo.
‫Agora, se você está se perguntando, Daniel, de onde você está tirando esses valores?
‫Bem, lembre-se, como sempre, com qualquer modelo ou orçamento ou dentro do Kittleman, há uma extensa documentação sobre ele,
‫que informa algumas das configurações que você pode alterar no modelo.
‫Então, o que fiz foi ler aqui, ler os exemplos, fazer algumas pesquisas e encontrar diferentes
‫valores para os parâmetros.
‫Podemos tentar chegar aqui nove, cinco, dez.
‫Portanto, se parece que estou apenas jogando nossos valores aqui, acredite, eles não estão apenas jogando
‫fora valores.
‫Eles são baseados em alguma pesquisa e alguma experiência.
‫E não se preocupe, você não vai começar com isso.
‫Ninguém começa com isso.
‫É preciso um pouco de prática para passar por isso.
‫É por isso que estamos dando uma olhada em todas essas funções diferentes que podemos usar para melhorar
‫nossos modelos.
‫Maravilhoso, e então faremos mais dois, que é a divisão média das amostras.
‫Duas, quatro, seis amostras de homens Carmenere chumbo.
‫E vamos ver como implementaríamos TV de busca aleatória para configurar uma semente aleatória.
‫Vamos nos dividir em X e Y.
‫Então você quer doença cardíaca?
‫Embaralhado, na verdade.
‫Porque é isso que usamos antes, não desenhe.
‫Oh, na verdade, precisamos fazer X aqui.
‫Não deixe cair.
‫O acesso ao alvo é igual a um dos motivos aqui, digamos, de doenças cardíacas embaralhadas.
‫Alvo.
‫Lindo.
‫Eu vou dividir o trem e o conjunto de teste, hein?
‫Você sabe, se você está se perguntando por que estamos usando apenas treinar e testar aqui, acabamos de criar um conjunto
‫de validação agora.
‫Nós vamos chegar a isso.
‫Por que treinar?
‫Por que testar o trem testar a divisão X Y e usarmos uma divisão normal aqui.
‫Portanto, o tamanho do teste é igual a zero vírgula dois.
‫Maravilhoso.
‫E então vamos instanciar.
‫Classe aleatória cinco.
‫CNN é igual a classificador florestal aleatório e jobs é igual e poderíamos fazer um negativo aqui, mas no momento o negativo
‫está quebrado para mim.
‫Isso não faz sentido em um segundo, mas empregos finais representam.
‫Quanto do seu processo de computador você vai dedicar a este modelo de aprendizado de máquina?
‫E o negativo significa tudo isso.
‫Portanto, por padrão, as tarefas são de uma hora, na verdade.
‫Qual é o padrão em empregos?
‫Vamos aqui.
‫E empregos são iguais a nenhum.
‫OK, então me disseram, ouça, na verdade vou resolver esse aqui.
‫Portanto, valores diferentes para o seu pastor e empregos ditarão quanto do processador do computador você deseja dedicar a
‫um modelo de aprendizado de máquina.
‫E agora, uma vez que tenhamos instanciado um classificador, vamos configurá-lo aleatoriamente.
‫Salvando pesquisa, então vamos passar.
‫Vamos chamá-lo de R. S. Klett, então o que isso vai fazer é apenas gastar
‫horas para fazer uma pesquisa aleatória e agora uma pesquisa aleatória c. v.
‫O primeiro parâmetro necessário é a estimativa acima igual a CLF.
‫Então, estamos passando por este classificador falso aleatório.
‫Instanciamos a distribuição Perram é a próxima que vamos passar em nossa grade.
‫Portanto, esta é a grade aqui.
‫A próxima coisa que vamos definir em Utah é igual a 10.
‫E esse é o número de modelos.
‫Tentar.
‫Faremos a validação cruzada quíntupla e, em seguida, definiremos o detalhamento.
‫Para os Eagles e uau, este é um código que não vimos antes, então o que acontece quando executamos a pesquisa
‫aleatória c. v?
‫Vemos a guia de mudança de imprensa de manipulação aqui.
‫Ah, porque temos um importado.
‫Está certo.
‫Aba impressionante aqui agora.
‫Então, qual é a correção aqui, pesquisa aleatória em hiperparâmetros, ECV aleatório implementa um método de ajuste
‫e pontuação.
‫Ele também implementa prever, prever, sondar, função de decisão, transformação, uma transformação inversa
‫se implementadas na estimativa usada.
‫Pesquisa tão aleatória em hiperparâmetros que pode parecer um pouco confuso.
‫O que significa pesquisa aleatória?
‫Assim.
‫Isso está no nome Randomizer C. V Savas para validação cruzada, que é onde você pode reconhecer
‫este parâmetro Svigals Vehicles five.
‫Isso significa que estamos usando a validação cruzada quíntupla, portanto, a validação cruzada quíntupla.
‫É por isso que não precisamos necessariamente criar um conjunto de validação aqui.
‫Portanto, o que a pesquisa aleatória fará é usar nosso classificador.
‫E vai pegar uma grade da Distribuição Perram, que é essa, e vai pesquisar nessa grade.
‫Por 10 vezes diferentes, combinações diferentes desses parâmetros aleatoriamente.
‫Então, por exemplo, em sua primeira iteração, porque está fazendo qualquer coisa igual a 10, ele fará isso
‫10 vezes em sua primeira iteração.
‫Ele pode tentar um modelo com 10 estimadores, uma profundidade máxima de recursos não máximos definidos para amostras médias automáticas, divisão
‫definida para dois homens, amostras definidas para um e, em seguida, na próxima iteração.
‫Portanto, a iteração dois de 10 pode tentar mil estimadores 30, já que a profundidade máxima automática é a característica
‫máxima quatro como a divisão de amostra principal e, em seguida, quatro amostras saem.
‫Então, isso vai continuar até 10.
‫Agora poderíamos definir isso para 100 a mil.
‫Não acho que haja mil combinações aqui.
‫Se você passou, você poderia ir seis vezes cinco.
‫Isso é 30 vezes mais.
‫60 vezes três.
‫Isso é cento e oitenta vezes três.
‫Isso é quatrocentos e sessenta e oito.
‫E a matemática pode estar um pouco errada, mas você entendeu direito.
‫Se você passar por tudo isso e tentar combiná-los com cada combinação, haverá
‫muitos modelos diferentes.
‫Então, vamos ver isso em ação.
‫Assim que tivermos configurado isso, instanciar aleatoriamente a pesquisa S. V. , vamos aqui, ajustar o randomizado.
‫Uma versão tão inteligente de si mesmo.
‫Rs ver o X treinar que estamos tentando.
‫Agora, a razão pela qual apenas derrotamos o trem X e porque treinar é porque o C. V na randomização CV significa
‫validação cruzada.
‫Então é isso que vai fazer.
‫Ele fará automaticamente nossos conjuntos de validação para nós, o que é uma coisa linda.
‫Portanto, se voltarmos ao nosso diagrama, ele pegará nossos
‫dados e tentará diferentes hiperparâmetros, validados em diferentes configurações de hiperparâmetros.
‫Então é isso que vai voltar.
‫Ele descobrirá qual combinação desses parâmetros altos é a melhor.
‫Até 10 modelos diferentes.
‫E, novamente, podemos aumentar isso se quisermos tentar mais combinações.
‫Então, vamos ver isso em ação.
‫Então é aqui que definimos verbose para que ele saia e nos diga o que está acontecendo.
‫Portanto, festejar cinco Faulds para cada um dos dez candidatos, totalizando 50 FETs a. k. uma. ele está tentando 10
‫iterações de diferentes combinações de parâmetros nesta grade e dividindo cada combinação cinco vezes porque salvar é
‫igual a cinco, totalizando cinquenta ajustes nos dados.
‫Portanto, ele executará essa função de ajuste 50 vezes diferentes, usando diferentes tipos de parâmetros em diferentes
‫divisões de dados.
‫Portanto, podemos ver aqui que a primeira divisão que ele está tentando é uma estimativa igual.
‫Mil e duzentos, porque este é um dos nossos parâmetros híbridos aqui em cima.
‫E lembre-se, cada divisão, cada iteração, escolherá combinações dessas aleatoriamente.
‫Também é definido a média de amostras divididas em seis aqui significa que as amostras vivem em dois recursos máximos, a raiz quadrada e a
‫profundidade máxima em cinco.
‫OK, e se rolarmos por aqui, poderemos ver todas as combinações diferentes.
‫Já tentei.
‫Então, vamos escolher um aleatoriamente, este aqui.
‫Portanto, esta combinação está tentando uma estimativa igual a 200 amostras médias.
‫A divisão é igual a seis médias amostras.
‫Folha é igual a dois recursos máximos é igual a raiz quadrada e profundidade máxima é igual a nenhum.
‫E então vai continuar até que seja concluído.
‫Isso vai nos dar um aviso aqui.
‫Então vamos ver, uma vez terminado, o que conseguiremos fazer é chamar de melhores programas nele.
‫Então, se descermos do penhasco carrinhos de bebê Paramo e isso vai nos mostrar a combinação de
‫hiperparâmetros, qual combinação destes obteve os melhores resultados?
‫Maravilhoso.
‫Então, onde uma estimativa é a divisão de amostras de duzentos minutos de Eagles é igual a seis, significa que as amostras de folha são iguais a dois
‫macrófagos é igual a raiz quadrada e a profundidade máxima é igual a nenhum.
‫Eles foram os melhores resultados de validação cruzada em 10 modelos diferentes.
‫E agora, quando chamarmos a previsão em nosso classificador de pesquisa aleatória por padrão, ele usará esses
‫parâmetros.
‫Portanto, em vez de encontrá-los manualmente, faça uma pesquisa aleatória c. v os encontrou para nós.
‫Então, vamos fazê-lo.
‫Vamos fazer previsões com os melhores parâmetros possíveis.
‫Isso é o que devemos fazer, R. S. Por que desfiles, Eagles RCF não prevê que
‫usamos, poderíamos usar o conjunto de validação aqui, mas no nosso caso, vamos usar o conjunto de teste e depois iremos avaliar as previsões.
‫Nossas águias de métricas de risco
‫avaliam o porquê do teste e do desfile.
‫Bem, nossa função é avaliar amigos.
‫Aqui vamos nós.
‫Maravilhoso.
‫Então, se voltarmos aqui.
‫Vimos uma melhoria aqui?
‫Não, não vimos.
‫E então é nesse tipo de experiência que entra o ajuste de hiperparâmetros, você nem sempre
‫encontrará uma melhoria depois de executar algo assim.
‫Talvez pudéssemos executá-lo por mais tempo e tentar 50 combinações diferentes.
‫E depois de tentar 50 combinações diferentes, ele encontrará alguns parâmetros que acabam sendo melhores do
‫que o nosso resultado ajustado manualmente.
‫Mas o que espero que você esteja dizendo é que o uso de pesquisa aleatória c. v, em vez de percorrer todas essas
‫configurações diferentes manualmente, nos dá uma maneira de codificar ou funcionar os olhos para o ajuste de
‫hiperparâmetros.
‫E agora há mais uma maneira que podemos usar para melhorar nossos modelos, hiperparâmetros, e é com a pesquisa em
‫grade c. v.
‫É semelhante à pesquisa aleatória, mas tem uma diferença fundamental.
‫Veremos isso no próximo vídeo.