‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫และในวิดีโอที่แล้ว เราได้ตรวจสอบวิธีปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลด้วยมือ
‫และเราค้นพบในตอนท้ายเมื่อเราเขียนโค้ดบางส่วนแล้ว เราได้แบ่งข้อมูลออกเป็นการตรวจสอบความถูกต้องของรถไฟและชุดทดสอบด้วยตนเอง
‫เราได้สร้างฟังก์ชันการประเมิน
‫ใช่.
‫และในตอนท้าย เราก็หาทางปรับแต่งเขาทั้งหมดด้วยมือ
‫ฟังดูเหมือนงานเยอะ
‫และคุณพูดถูก
‫มันจะเป็นอย่างนั้นถ้าเราผ่านและลองใช้พารามิเตอร์ต่างๆ มากมาย
‫แต่โชคดีที่เงินกู้พลังจิตของนักพัฒนาพบปัญหานี้และได้สร้าง Randomized Search
‫CV ซึ่งย่อมาจาก Randomized Search Cross Validation
‫มาดูกันว่าเราจะปรับแต่งค่าพารามิเตอร์สูงได้อย่างไร
‫ดังนั้น AKA จึงปรับการตั้งค่าในแบบจำลองของเราเพื่อให้การคาดคะเนที่ดีขึ้นหรือหวังว่าจะทำการคาดคะเนได้ดีขึ้นโดยใช้การค้นหาแบบสุ่ม
‫CV ไปที่นี่และสร้างหัวข้ออื่น
‫นี่อาจเป็น 5 2 ดังนั้นการปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์ด้วยการค้นหาแบบสุ่ม
‫เห็นวีสวย.
‫สิ่งแรกที่เราจะทำคือเราจะนำเข้ามัน
‫ดังนั้นจาก SRC เรียนรู้การเลือกโมเดลดอทนำเข้าสุ่มชื่อ
‫เราอาจจะกด tab ที่นี่ก็ได้
‫สุ่มค้นหา CV
‫สวยงาม.
‫มาดูตัวอย่างการใช้งานกันก่อนที่เราจะดู docstring
‫สิ่งที่เราจะทำคือเราจะสร้างกริดของพารามิเตอร์ไฮเปอร์ และโดยกริด ฉันหมายถึงพจนานุกรม
‫และฉันได้พิมพ์ Grodd ที่นี่ พจนานุกรมของพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫เราอยากปรับตัว
‫ถ้าเรากลับมาที่นี่ นี่คือพารามิเตอร์ที่เราจะปรับ
‫สิ่งที่เราจะทำคือสร้างพจนานุกรมด้วยประเภทของพารามิเตอร์ที่เราต้องการปรับเป็นคีย์
‫แล้วตามด้วยค่าที่เราอยากลองเป็นค่าของพจนานุกรม
‫มาทำกัน
‫ดังนั้นในการประมาณว่าเป็นกุญแจสำคัญ เราจะได้รายการที่เป็นบวก
‫102 ร้อย 500 1012 ร้อย
‫สวยงาม.
‫ถ้าคุณสงสัย แดเนียล เช่น คุณได้ค่าเหล่านี้มาจากไหน
‫โปรดจำไว้ว่า เช่นเคย กับแบบจำลองหรือการประมาณค่าใดๆ หรือในทางจิตวิทยา มีเอกสารมากมายเกี่ยวกับมัน ซึ่งจะบอกคุณถึงการตั้งค่าบางอย่างที่คุณสามารถเปลี่ยนได้ในแบบจำลอง
‫ดังนั้นสิ่งที่ฉันทำคือฉันได้อ่านที่นี่ อ่านตัวอย่าง ทำวิจัย และพบค่าต่างๆ สำหรับพารามิเตอร์สูงที่เราสามารถลองได้
‫ดังนั้นไปที่นี่
‫ไม่มี.
‫ห้า.
‫สิบ.
‫ดังนั้น ถ้าดูเหมือนว่าฉันแค่ทิ้งค่าไว้ตรงนี้ เชื่อฉันเถอะ มันไม่ได้เป็นแค่การโยนค่าทิ้งไป
‫สิ่งเหล่านี้ขึ้นอยู่กับการวิจัยและประสบการณ์บางอย่าง
‫และไม่ต้องกังวล คุณจะไม่เริ่มต้นด้วยสิ่งนั้น
‫ไม่มีใครเริ่มต้นด้วยสิ่งนั้น
‫ต้องใช้เวลาฝึกฝนเล็กน้อยจึงจะผ่านมันไปได้
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เรากำลังดูฟังก์ชันต่างๆ เหล่านี้ทั้งหมดที่เราสามารถใช้เพื่อปรับปรุงโมเดลของเราได้
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราจะทำอีกสองอัน ซึ่งก็คือการแยกตัวอย่างขั้นต่ำ
‫สอง สี่ หก.
‫มานี่สิ.
‫ผู้ชายปล่อยตัวอย่าง
‫มาดูกันว่าเราจะใช้การค้นหาแบบสุ่มได้อย่างไร
‫CV ดังนั้นเราจะตั้งค่าเมล็ดพันธุ์แบบสุ่ม
‫แยกออกเป็น X และ Y
‫คุณต้องการโรคหัวใจหรือไม่?
‫สับเปลี่ยนจริงๆ
‫เพราะนั่นคือสิ่งที่เราเคยใช้มาก่อน
‫จุดดรอป.
‫โอ้ จริงๆ แล้ว เราต้องสร้าง X ตรงนี้
‫อย่าวาง.
‫การเข้าถึงเป้าหมายเท่ากับหนึ่งเราจะทำทำไมที่นี่โรคร้อนสับเปลี่ยน
‫เป้า.
‫สวยงาม.
‫และเราจะแยกออกเป็นรถไฟและชุดทดสอบ
‫ฮะ?
‫ฉันสงสัยว่าทำไมเราถึงใช้แค่รถไฟและการทดสอบที่นี่?
‫เราเพิ่งสร้างชุดการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ตอนนี้เราจะไปที่นั้น
‫ทำไมต้องฝึก?
‫ทำไมต้องทดสอบ ฝึก ทดสอบ แยก x, y
‫และเราใช้การแบ่งปกติตรงนี้
‫ดังนั้นขนาดทดสอบเท่ากับ 0 2.
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราจะยกตัวอย่าง
‫ลักษณนามป่าสุ่ม
‫ตนเองเท่ากับลักษณนามของป่าสุ่มและงานเท่ากับ
‫เราลบอันหนึ่งตรงนี้ได้ แต่ตอนนี้ลบอันหนึ่งเสียแล้วสำหรับฉัน
‫ตอนนี้จะสมเหตุสมผลในไม่กี่วินาที
‫แต่ในงานหมายถึงกระบวนการทางคอมพิวเตอร์ของคุณที่คุณจะทุ่มเทให้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนี้มากน้อยเพียงใด
‫และค่าลบหนึ่งหมายถึงทั้งหมด
‫ดังนั้นโดยปริยาย end job คืออันใดอันหนึ่งจริงๆ แล้วอะไรคือค่าดีฟอลต์ในงาน?
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫จบงานเท่ากับไม่มี
‫โอเค เราจะตั้งบทเรียนกัน ฉันจะจัดการเรื่องนี้ให้เรียบร้อย
‫ค่าต่าง ๆ ที่คุณส่งผ่านไปยังงานสิ้นสุดจะกำหนดจำนวนโปรเซสเซอร์คอมพิวเตอร์ของคุณที่คุณต้องการอุทิศให้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫และตอนนี้ เมื่อเราสร้างตัวแยกประเภทแล้ว เราจะตั้งค่าการสุ่ม
‫ค้นหา.
‫ดังนั้นเราจะผ่านมันไป
‫เราจะเรียกมันว่า RS Clef
‫สิ่งที่ต้องทำคือเพิ่ม RS ต่อท้ายสำหรับการค้นหาแบบสุ่มและตอนนี้เป็นการค้นหาแบบสุ่ม
‫CV พารามิเตอร์แรกที่ใช้คือ estimator เท่ากับ clef
‫เรากำลังส่งต่อตัวจำแนกป่าแบบสุ่มนี้
‫เราได้ยกตัวอย่างการแจกแจงพารามิเตอร์เป็นอันถัดไป
‫เรากำลังจะส่งผ่านกริด
‫นี่คือตารางบนนี้
‫และสิ่งต่อไปคือเราจะนิยาม ETA ให้เท่ากับสิบ
‫และนี่คือจำนวนรุ่น
‫ที่จะลอง
‫เราจะทำการตรวจสอบความถูกต้องไขว้ห้าเท่า จากนั้นเราจะตั้งค่าการใช้คำฟุ่มเฟือย
‫สำหรับอินทรีทั้งสองไป
‫โว้ว.
‫นี่คือรหัสบางส่วนที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน
‫จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเราเรียกใช้การค้นหาแบบสุ่ม
‫CV เราดูที่เอกสารประกอบ
‫กด shift tab ที่นี่
‫เป็นเพราะเรามีสินค้านำเข้า
‫ถูกตัอง.
‫เราจะกดแท็บ shift ที่นี่ตอนนี้
‫แล้ว docstring ที่นี่คืออะไร?
‫การค้นหาแบบสุ่มบนพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫การค้นหาแบบสุ่ม
‫CV ใช้วิธีแบบพอดีและให้คะแนน
‫นอกจากนี้ยังใช้การทำนาย ทำนาย ทดลองการแปลงฟังก์ชันการตัดสินใจ และการแปลงผกผัน
‫หากนำไปใช้ในการประมาณที่ใช้
‫สุ่มค้นหาบนพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫อืม.
‫ที่อาจฟังดูสับสนเล็กน้อย
‫การค้นหาแบบสุ่มหมายความว่าอย่างไร
‫ดังนั้น.
‫นั่นคือในชื่อ CV การค้นหาแบบสุ่ม
‫CV ใช้สำหรับการตรวจสอบข้าม ซึ่งเป็นที่ที่คุณอาจรู้จักพารามิเตอร์นี้
‫ดูรถห้า.
‫นั่นหมายความว่าเรากำลังใช้การตรวจสอบข้ามห้าเท่า
‫ดังนั้นการตรวจสอบไขว้ห้าเท่า
‫นี่คือเหตุผลที่เราไม่จำเป็นต้องสร้างชุดการตรวจสอบที่นี่
‫ดังนั้นสิ่งที่ CV การค้นหาแบบสุ่มจะทำคือมันใช้ตัวแยกประเภทของเรา
‫และมันจะใช้ตารางการแจกแจงพารามิเตอร์ ซึ่งก็คืออันนี้ และมันจะค้นหาผ่านกริดนี้
‫410 ครั้งที่ต่างกัน ชุดค่าผสมต่าง ๆ ของพารามิเตอร์เหล่านี้แบบสุ่ม
‫ตัวอย่างเช่น ในการวนซ้ำครั้งแรก เนื่องจากมันทำ NIDA เท่ากับสิบ มันจะทำแบบนี้สิบครั้งในการวนซ้ำครั้งแรก
‫มันอาจลองใช้แบบจำลองที่มีตัวประมาณสิบตัว ความลึกสูงสุดของคุณสมบัติสูงสุดเก้าตัวที่ตั้งค่าเพื่อสั่งชุดตัวอย่างขั้นต่ำแยกชุดเป็นสองตัวอย่างขั้นต่ำ
‫ตั้งค่าใบไม้เป็นหนึ่งแล้วจึงทำซ้ำในครั้งต่อไป
‫ดังนั้นการวนซ้ำสองในสิบ มันอาจจะลองใช้ตัวประมาณ 1,000 ตัว 30 เนื่องจากความลึกอัตโนมัติสูงสุดคือ คุณลักษณะสูงสุดที่สี่คือการแยกตัวอย่างขั้นต่ำ
‫และสี่คือตัวอย่างขั้นต่ำที่ปล่อย
‫แล้วจะไปต่อจนเป็นสิบ
‫ตอนนี้เราสามารถตั้งค่านี้เป็น 100 ถึง 1,000
‫ฉันไม่คิดว่าจะมีชุดค่าผสมถึงพันชุดที่นี่
‫ถ้าคุณผ่านเข้าไป คุณก็ไปได้หกคูณห้า
‫นั่นคือ 30 คูณสอง
‫นั่นคือ 60 คูณสาม
‫นั่นคือ 180 คูณสาม
‫นั่นคือ 460 คี่
‫และคณิตศาสตร์อาจจะคลาดเคลื่อนเล็กน้อย แต่คุณเข้าใจแล้วใช่ไหม
‫หากคุณผ่านสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดและพยายามรวมมันเข้าด้วยกันในทุก ๆ ชุด นั่นจะเป็นรูปแบบที่แตกต่างกันมากมาย
‫ลองดูสิ่งนี้ในการดำเนินการ
‫เมื่อเราตั้งค่า CV การค้นหาแบบสุ่มอินสแตนซ์แล้ว เราจะไปที่นี่เพื่อให้พอดีกับเวอร์ชัน
‫CV การค้นหาแบบสุ่มของตัวเอง
‫อย่าถามตัวเองว่าไม่พอดี x ฝึกรถไฟ y
‫เหตุผลที่เราต้องติดตั้ง x train และ y train เท่านั้นเนื่องจาก CV และ CV การค้นหาแบบสุ่มหมายถึงการตรวจสอบความถูกต้อง
‫นั่นคือสิ่งที่จะทำ
‫มันจะสร้างชุดการตรวจสอบของเราโดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นสิ่งที่สวยงาม
‫ดังนั้นถ้าเรากลับมาที่ไดอะแกรม มันจะดึงข้อมูลของเราไป
‫จากนั้นจะลองใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ
‫นั่นคือสิ่งที่มันจะกลับมา
‫มันจะหาว่าชุดค่าผสมของพารามิเตอร์สูงเหล่านี้แบบใดดีที่สุด มากถึงสิบแบบ
‫และอีกครั้ง เราสามารถเพิ่มสิ่งนี้ได้ หากเราต้องการลองชุดค่าผสมเพิ่มเติม
‫เรามาดูการทำงานกัน
‫ดังนั้นนี่คือที่ที่เราตั้งค่าแบบละเอียดไปที่มันจะส่งออกและบอกเราว่าเกิดอะไรขึ้นจึงเหมาะสมห้าเท่าสำหรับผู้สมัครแต่ละสิบคนรวมเป็น
‫50 คน
‫ก. เค ก. กำลังพยายามทำซ้ำสิบชุดของชุดค่าผสมที่แตกต่างกันของพารามิเตอร์ในกริดนี้
‫และแยกแต่ละชุดค่าผสมห้าครั้ง เนื่องจากดูยานพาหนะห้ารายการที่มีทั้งหมด 50 รายการที่เหมาะกับข้อมูล
‫มันจะเรียกใช้ฟังก์ชันพอดีนี้ 50 ครั้งที่ต่างกัน โดยใช้พารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่ต่างกันบนการแยกข้อมูลต่างๆ
‫เราจึงเห็นได้ว่าการแยกส่วนแรกที่พยายาม คือการประมาณค่าเท่ากับ 1200 เพราะนี่คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ตัวใดตัวหนึ่งของเราบนนี้
‫และจำไว้ว่า แต่ละสปลิต การวนซ้ำแต่ละครั้ง มันจะสุ่มเลือกชุดค่าผสมเหล่านี้
‫นอกจากนี้ยังตั้งค่าการแยกตัวอย่างขั้นต่ำเป็นเวลาหกปีตัวอย่างขั้นต่ำใบไม้ถึงสองคุณสมบัติสูงสุดที่รากที่สองและความลึกสูงสุดถึงห้า
‫OC
‫แล้วถ้าเราเลื่อนดูตรงนี้ เราจะเห็นชุดค่าผสมต่างๆ ทั้งหมดที่ลองใช้
‫เลยมาสุ่มเลือกกัน
‫ตัวนี้ครับ.
‫ดังนั้นชุดค่าผสมนี้จึงพยายามประมาณค่าเท่ากับ
‫การแยกตัวอย่างผู้ชาย 200 คน เท่ากับ ตัวอย่างใบไม้หกนาที เท่ากับคุณสมบัติสูงสุดสองประการ เท่ากับ รากที่สอง และความลึกสูงสุด
‫เท่ากับไม่มีเลย
‫แล้วจะไปต่อจนจบ
‫มันจะมาเตือนพวกเราที่นี่
‫มาดูกันเลย
‫เมื่อเสร็จแล้ว สิ่งที่เราสามารถทำได้คือเรียกพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
‫ดังนั้นถ้าเราไป rs seal clf best params และนี่จะแสดงให้เราเห็นถึงการรวมกันของไฮเปอร์พารามิเตอร์ ซึ่งการรวมกันของสิ่งเหล่านี้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
‫มหัศจรรย์.
‫ค่าประมาณเท่ากับ 200 นาที การแยกตัวอย่าง เท่ากับ 6 นาที ตัวอย่าง leaf leaf เท่ากับคุณสมบัติสูงสุดสองอย่าง เท่ากับ สแควร์รูท
‫และความลึกสูงสุด เท่ากับไม่มีเลย
‫พวกเขาเป็นผลการตรวจสอบข้ามที่ดีที่สุดในสิบรูปแบบที่แตกต่างกัน
‫และตอนนี้เมื่อเราเรียกใช้การทำนายบนตัวแยกประเภทการค้นหาแบบสุ่มโดยค่าเริ่มต้น มันจะใช้พารามิเตอร์เหล่านี้
‫ดังนั้น แทนที่จะค้นหาด้วยมือ CV การค้นหาแบบสุ่มได้ค้นพบพวกเขาสำหรับเรา
‫มาทำกัน
‫มาทำการทำนายด้วยไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดกัน
‫เป็นสิ่งที่เราสามารถทำได้
‫อาร์เอส วาย เปรดส์ อีเกิ้ลส์
‫RC Left ทำนายและเราใช้
‫เราสามารถใช้ชุดตรวจสอบความถูกต้องได้ที่นี่ แต่ในกรณีของเรา เราจะใช้ชุดทดสอบ
‫จากนั้นเราจะไปประเมินการคาดการณ์
‫RS matrix เท่ากับประเมิน
‫ทำไมต้องทดสอบ?
‫RS ทำไมต้องเป็นเจ้าชาย?
‫ตอนนี้ฟังก์ชั่นควรจะประเมินเจ้าชาย
‫เราจะไปที่นั่น.
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นถ้าเรากลับมาที่นี่
‫เราเห็นการปรับปรุงที่นี่หรือไม่?
‫ไม่เราไม่ได้
‫และนี่คือที่มาของการทดลอง การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫คุณจะไม่พบการปรับปรุงเสมอไปหลังจากใช้งานสิ่งนี้
‫บางทีเราอาจใช้งานนานกว่านี้และลองใช้ชุดค่าผสมต่างๆ กว่า 50 แบบ
‫และหลังจากที่ได้ลองใช้ชุดค่าผสมต่างๆ กว่า 50 ชุดแล้ว ก็จะพบพารามิเตอร์บางอย่างที่ดีกว่าผลลัพธ์ที่ปรับแต่งเองของเรา
‫แต่สิ่งที่ฉันหวังว่าคุณจะเริ่มเห็นก็คือการใช้ KV การค้นหาแบบสุ่ม แทนที่จะใช้การตั้งค่าต่างๆ
‫เหล่านี้ด้วยมือ มันทำให้เรามีวิธีในการประมวลผลหรือทำงานเป็นการปรับค่าพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫และตอนนี้มีอีกวิธีหนึ่งที่เราสามารถใช้ปรับปรุงพารามิเตอร์ไฮเปอร์ของโมเดลของเราได้ และด้วยการค้นหาแบบกริด
‫KV ดังนั้นมันจึงคล้ายกับการค้นหาแบบสุ่ม แต่มันมีข้อแตกต่างที่สำคัญอย่างหนึ่ง
‫เราจะมาดูกันในวิดีโอหน้า