‫Bienvenido de nuevo, y en el último video, verificamos cómo ajustar los hiperparámetros de un modelo a mano, y
‫al final lo descubrimos, una vez que escribió algunos códigos, dividimos nuestros datos en validación
‫de trenes y pruebas manualmente.
‫Creamos nuestra propia función de valoración.
‫Sí, y al final, lo resolvemos.
‫Mmmm, animarlo con la mano, parece mucho trabajo.
‫Y tiene razón, lo sería si revisáramos y probamos un montón de parámetros duros diferentes.
‫Pero afortunadamente, los desarrolladores, Cyclone, también se han encontrado con este problema y han creado una
‫búsqueda aleatoria S. V. , que significa validación cruzada de búsqueda aleatoria.
‫Veamos cómo ajustamos los parámetros.
‫Entonces, está bien, ajuste la configuración de nuestros modelos para hacer mejores predicciones o, con suerte, hacer mejores predicciones mediante
‫la búsqueda aleatoria c. v.
‫Así que vayamos aquí ahora.
‫El encabezado.
‫Esto puede ser cinco punto dos.
‫Por lo tanto, ajuste de hiperparámetros con búsqueda aleatoria.
‫Mira lo bello.
‫Lo primero que haremos es importarlo, por lo que desde Escalon, modelo de puntos, selección, importación, aleatorizar el nombre, podríamos presionar la pestaña aquí aleatorizar
‫tal S. V. hermosa.
‫Veamos un ejemplo de cómo lo usamos antes de revisar la cadena.
‫Entonces, lo que haremos es crear una cuadrícula de hiperparámetros y por cuadrícula me refiero a diccionario.
‫Y he hablado aquí de un diccionario de hiperparámetros que nos gustaría ajustar.
‫Entonces, si volvemos aquí, estos son los parámetros que vamos a ajustar.
‫Entonces, lo que vamos a hacer es crear un diccionario con el tipo de parámetros que nos gustaría
‫ajustar como las claves y luego los valores.
‫Nos gustaría probar como los valores del diccionario.
‫Así que hagámoslo.
‫Entonces, una estimación es que esa es la clave.
‫Vamos a obtener una lista positiva.
‫Así que quinientos un mil docecientos.
‫Hermosa.
‫Ahora, si te estás preguntando, Daniel, ¿de dónde sacas estos valores?
‫Bueno, recuerde, como siempre, con cualquier modelo o presupuesto o dentro de Kittleman, hay mucha documentación al respecto, que le
‫indica algunas de las configuraciones que puede cambiar en el modelo.
‫Entonces, lo que hice es leer aquí, leer los ejemplos, investigar un poco y encontrar diferentes
‫valores para los parámetros.
‫Podemos intentar llegar aquí nueve, cinco, diez.
‫Entonces, si parece que estoy lanzando nuestros valores aquí, créame, no están simplemente
‫desechando valores.
‫Se basan en algunas investigaciones y algo de experiencia.
‫Y no se preocupe, no empezará con eso.
‫Nadie empieza con eso.
‫Se necesita un poco de práctica para hacerlo.
‫Es por eso que estamos echando un vistazo a todas estas funciones diferentes que podemos usar para mejorar
‫nuestros modelos.
‫Maravilloso, y luego haremos dos más, lo que significa que las muestras se dividen.
‫Dos, cuatro, seis hombres Carmenere muestras de plomo.
‫Y veamos cómo implementamos la TV de búsqueda aleatoria para configurar una semilla aleatoria.
‫Nos dividiremos en X e Y.
‫¿Entonces quieres una enfermedad cardíaca?
‫Mezclado, en realidad.
‫Porque eso es lo que hemos usado antes, no dibujes.
‫Oh, en realidad, necesitamos hacer X aquí.
‫No dejes caer.
‫El acceso al objetivo equivale a una razón por la que aquí, dicen las enfermedades cardíacas, se barajan.
‫Objetivo.
‫Hermosa.
‫Voy a dividirme en tren y probar, ¿eh?
‫Ya sabe, si se pregunta por qué solo usamos entrenar y probar aquí, acabamos de crear un conjunto
‫de validación ahora.
‫Llegaremos a eso.
‫¿Por qué entrenar?
‫¿Por qué probar la división de prueba de tren X Y y usamos una división normal aquí.
‫Entonces, el tamaño de la prueba es igual a cero punto dos.
‫Maravilloso.
‫Y luego vamos a crear una instancia.
‫Clase aleatoria cinco.
‫CNN es igual al clasificador forestal aleatorio y los trabajos son iguales y podríamos hacer uno negativo aquí, pero por el momento uno negativo
‫está roto para mí.
‫Ahora eso no tiene sentido en un segundo, pero los trabajos finales significan.
‫¿Cuánto de su proceso informático va a dedicar a este modelo de aprendizaje automático?
‫Y uno negativo significa todo.
‫Entonces, de manera predeterminada, los trabajos son de una hora en realidad.
‫¿Cuál es el valor predeterminado en los trabajos?
‫Vayamos aquí.
‫Y el empleo es igual a ninguno.
‫De acuerdo, entonces dije, escucha, en realidad voy a resolver esto.
‫Entonces, los diferentes valores que usted pastorea y los trabajos dictarán qué parte del procesador de su computadora desea dedicar
‫a un modelo de aprendizaje automático.
‫Y ahora, una vez que tengamos una instancia de un clasificador, configuraremos aleatoriamente.
‫Búsqueda guardada, así que la vamos a pasar.
‫Lo vamos a llamar R. S. Klett, entonces lo que va a hacer es dedicar
‫horas a la búsqueda aleatoria y ahora la búsqueda aleatoria c. v.
‫El primer parámetro que toma es la estimación igual a CLF.
‫Entonces estamos pasando a esto este clasificador falso aleatorio.
‫Hemos instanciado la distribución de Perram es la siguiente que vamos a pasar en nuestra cuadrícula.
‫Así que esto es cuadrícula aquí.
‫Lo siguiente que vamos a definir en Utah es decir que es igual a 10.
‫Y esta es la cantidad de modelos.
‫Intentar.
‫Haremos una validación cruzada de cinco veces y luego configuraremos la verbosidad.
‫Tanto para Eagles como para whoa, este es un código que no hemos visto antes, entonces, ¿qué sucede cuando ejecutamos una búsqueda
‫aleatoria? C. v?
‫Miramos la pestaña de cambio de prensa de limpieza aquí.
‫Oh, porque tenemos un importado.
‫Eso es correcto.
‫Impresionante pestaña aquí ahora.
‫Entonces, ¿cuál es el problema aquí? La búsqueda aleatoria de hiperparámetros, la ECV aleatoria implementa un método de ajuste
‫y puntuación.
‫También implementa predecir, predecir, sondear, función de decisión, transformar, una transformación inversa si se
‫implementaron en la estimación utilizada.
‫Búsqueda tan aleatoria en hiperparámetros, que puede sonar un poco confuso.
‫¿Qué significa búsqueda aleatoria?
‫Entonces.
‫Eso está en el nombre Randomizer C. V Savas para la validación cruzada, que es donde puede reconocer
‫este parámetro Svigals Vehicles five.
‫Eso significa que estamos usando una validación cruzada de cinco veces, es decir, una validación cruzada de cinco veces.
‫Es por eso que no necesariamente tenemos que crear un conjunto de validación aquí.
‫Entonces, lo que hará la búsqueda aleatoria es tomar nuestro clasificador.
‫Y tomará una cuadrícula de distribución de Perram, que es esta, y buscará en esta cuadrícula.
‫Para 10 momentos diferentes, diferentes combinaciones de estos parámetros al azar.
‫Entonces, por ejemplo, en su primera iteración, debido a que está haciendo cualquier cosa que sea igual a 10, lo
‫hará 10 veces en su primera iteración.
‫Podría probar un modelo con 10 estimadores, una profundidad máxima de características no máximas configuradas en muestras medias automáticas, divididas en
‫dos hombres, muestras que establecieron en uno y luego en la siguiente iteración.
‫Entonces, en la iteración dos de cada 10, podría probar con mil estimadores 30, ya que la profundidad máxima automática es la
‫característica máxima cuatro como la división de la muestra principal y luego salen cuatro muestras.
‫Luego seguirá subiendo hasta 10.
‫Ahora podríamos establecer esto en 100 a mil.
‫No creo que haya ni mil combinaciones aquí.
‫Si pasa, podría hacerlo seis veces cinco.
‫Eso es 30 veces más.
‫60 veces tres.
‫Eso es ciento ochenta por tres.
‫Eso es cuatrocientos sesenta y ocho.
‫Y las matemáticas pueden estar un poco fuera de lugar, pero entiendes bien.
‫Si pasó por todos estos y trató de combinarlos y cada combinación, serán
‫muchos modelos diferentes.
‫Veamos esto en acción.
‫Entonces, una vez que lo hayamos configurado, instanciamos la búsqueda aleatoria de S. V. , vamos aquí, ajustamos al azar.
‫Una versión tan inteligente de uno mismo.
‫Rs ve el tren X que estamos probando.
‫Ahora, la razón por la que solo hemos derrotado al tren X y por qué el tren es porque el C. V en la aleatorización, CV
‫significa validación cruzada.
‫Entonces eso es lo que va a hacer.
‫Va a crear automáticamente nuestros conjuntos de validación para nosotros, lo cual es algo hermoso.
‫Entonces, si volvemos a nuestro diagrama, tomará nuestros datos y luego
‫probará diferentes hiperparámetros, validados de forma cruzada en diferentes configuraciones de hiperparámetros.
‫Entonces eso es lo que va a regresar.
‫Descubrirá qué combinación de estos altos parámetros es la mejor.
‫Hasta 10 modelos diferentes.
‫Y nuevamente, podemos aumentar esto si quisiéramos probar más combinaciones.
‫Así que veámoslo en acción.
‫Así que aquí es donde hemos configurado verbose para que salga y nos diga qué está pasando.
‫Entonces, festejar cinco Faulds por cada uno de los diez candidatos que suman 50 FET a. k. una. está probando 10 iteraciones de
‫diferentes combinaciones de parámetros en esta cuadrícula y dividiendo cada combinación cinco veces porque guardar es igual a cinco
‫con un total de cincuenta ajustes en los datos.
‫Por lo tanto, ejecutará esta función de ajuste 50 veces diferentes, utilizando diferentes tipos de parámetros en diferentes divisiones
‫de los datos.
‫Entonces, podemos ver aquí que la primera división que está intentando es una estimación como iguales.
‫Mil doscientos, porque este es uno de nuestros parámetros híbridos aquí arriba.
‫Y recuerde, cada división, cada iteración, elegirá combinaciones de estos al azar.
‫También se establece que las muestras medias se dividen en seis aquí, lo que significa que las muestras en vivo a dos características máximas, la raíz cuadrada y
‫la profundidad máxima a cinco.
‫Bien, y luego, si tuviéramos que desplazarnos por aquí, podemos ver todas las diferentes combinaciones.
‫Está probado.
‫Así que escojamos uno al azar, este de aquí.
‫Entonces, esta combinación está probando una estimación igual a 200 muestras medias.
‫Dividir es igual a seis muestras de medias.
‫La hoja es igual a dos características máximas es igual a la raíz cuadrada y la profundidad máxima es igual a ninguna.
‫Y luego continuará hasta que esté terminado.
‫Nos va a dar una advertencia aquí.
‫Entonces, veamos, una vez que esté terminado, lo que podrá hacer es llamar a los mejores programas en él.
‫Entonces, si pasamos por el acantilado de los cochecitos de Paramo y esto nos mostrará la combinación de hiperparámetros,
‫¿qué combinación de estos obtuvo los mejores resultados?
‫Maravilloso.
‫Entonces, donde una estimación es la división mínima de doscientas muestras de Eagles es igual a seis, significa que la hoja de la muestra es igual a dos macrófagos
‫es igual a la raíz cuadrada y la profundidad máxima es igual a ninguna.
‫Fueron los mejores resultados de validación cruzada en 10 modelos diferentes.
‫Y ahora, cuando llamamos a predecir en nuestro clasificador de búsqueda aleatorio de forma predeterminada, utilizará estos
‫parámetros.
‫Entonces, en lugar de encontrarlos a mano, la búsqueda aleatoria c. v los ha encontrado para nosotros.
‫Hagamoslo.
‫Hagamos predicciones con los mejores parámetros posibles.
‫Eso es lo que podríamos hacer, R. S. Por qué los desfiles, Eagles RCF no predice
‫que usemos, podríamos usar el conjunto de validación aquí, pero en nuestro caso, usaremos el conjunto de prueba y luego evaluaremos las predicciones.
‫Nuestras águilas de métricas de riesgo evalúan el por
‫qué de la prueba y el por qué del desfile.
‫Bueno, se supone que nuestra función es evaluar amigos.
‫Aquí vamos.
‫Maravilloso.
‫Así que si volvemos aquí.
‫¿Vimos una mejora aquí?
‫No, no lo hicimos.
‫Y este es el tipo de experimentación en el que se produce el ajuste de hiperparámetros, no siempre
‫encontrará una mejora después de ejecutar algo como esto.
‫Quizás podríamos ejecutarlo durante más tiempo y probar 50 combinaciones diferentes.
‫Y después de haber probado 50 combinaciones diferentes, encontrará algunos parámetros que terminan siendo mejores
‫que nuestro resultado ajustado manualmente.
‫Pero lo que espero que esté diciendo es que el uso de la búsqueda aleatoria c. v, en lugar de recorrer todas estas
‫configuraciones diferentes a mano, nos brinda una forma de codificar o hacer funcionar los ojos para el ajuste de
‫hiperparámetros.
‫Y ahora hay una forma más que podemos usar para mejorar nuestros modelos, hiperparámetros y es con la búsqueda de
‫cuadrícula c. v.
‫Es similar a la búsqueda aleatoria, pero tiene una diferencia clave.
‫Veremos eso en el siguiente video.