‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Ve son videoda, bir modelin hiper parametrelerini elle nasıl ayarlayacağımızı kontrol ettik.
‫Ve sonunda bazı kodlar yazdıktan sonra, verilerimizi manuel olarak eğitim doğrulama
‫ve test setlerine ayırdık.
‫Bir değerlendirme fonksiyonu oluşturduk.
‫Evet.
‫Ve sonunda onu elle ayarlamayı başardık.
‫Çok iş var gibi görünüyor.
‫Ve haklısın.
‫Eğer bir sürü farklı parametreyi deneseydik öyle olurdu.
‫Ancak neyse ki geliştiricinin psişik kredisi de bu sorunla karşılaştı ve Randomized Search Cross
‫Validation anlamına gelen Randomized Search CV'yi yarattı.
‫Yüksek parametreleri nasıl ayarlayacağımızı görelim.
‫Dolayısıyla AKA, daha iyi tahminler yapmak veya rastgele arama kullanarak daha iyi tahminler yapmayı ummak için modellerimizdeki
‫ayarları değiştirir.
‫CV Şimdi buraya gidelim ve başka bir başlık oluşturalım.
‫Bu 5 olabilir. 2, yani rastgele arama ile hiper parametre ayarı.
‫Bkz. v güzel.
‫Yapacağımız ilk şey onu içe aktarmak olacak.
‫Yani SRC learn dot model selection'dan import randomize name.
‫Burada sekmeye basabiliriz.
‫Arama CV'sini rastgele ayarlayın.
‫Çok güzel.
‫Belge dizisini kontrol etmeden önce nasıl kullandığımıza dair bir örnek görelim.
‫Yapacağımız şey, hiper parametrelerden oluşan bir ızgara oluşturmaktır ve ızgara derken sözlükten bahsediyorum.
‫Ve Grodd'a burada hiper parametreler sözlüğü yazdım.
‫Ayarlamak istiyoruz.
‫Buraya geri dönersek, ayarlayacağımız parametreler bunlardır.
‫Yapacağımız şey, anahtar olarak ayarlamak istediğimiz parametre türlerini ve ardından
‫sözlüğün değerleri olarak denemek istediğimiz değerleri içeren bir sözlük oluşturmaktır.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Dolayısıyla, bunun bir anahtar olduğu tahmin edildiğinde, olumlu bir liste elde edeceğiz.
‫Yani 102 yüz, 500, 1012 yüz.
‫Çok güzel.
‫Şimdi, eğer merak ediyorsan, Daniel, bu değerleri nereden buluyorsun?
‫Unutmayın, her zaman olduğu gibi, herhangi bir modelde veya tahminde veya psişik çizgide, model üzerinde değiştirebileceğiniz
‫bazı ayarları anlatan kapsamlı belgeler vardır.
‫Bu yüzden burayı okudum, örnekleri inceledim, biraz araştırma yaptım ve deneyebileceğimiz yüksek
‫parametreler için farklı değerler buldum.
‫O zaman buraya git.
‫Yok.
‫Beş.
‫On.
‫Yani burada sadece değerleri atıyormuşum gibi görünüyorsa, bana güvenin, onlar sadece değerleri
‫atmıyorlar.
‫Bunlar bazı araştırmalara ve bazı deneyimlere dayanmaktadır.
‫Merak etmeyin, bununla başlamayacaksınız.
‫Kimse bununla başlamaz.
‫Bunu aşmak biraz pratik gerektiriyor.
‫Bu nedenle, modellerimizi geliştirmek için kullanabileceğimiz tüm bu farklı işlevlere uygulamalı olarak
‫bakıyoruz.
‫Harika.
‫Ve sonra iki tane daha yapacağız, bu da minimum numune bölünmesi.
‫İki, dört, altı.
‫Buraya gel.
‫Erkek örnekleri gider.
‫Ve rastgele aramayı nasıl uygulayacağımızı görelim.
‫CV Bu yüzden rastgele bir tohum ayarlayacağız.
‫X ve Y olarak ayrılmış.
‫Yani kalp hastalığı mı istiyorsun?
‫Karıştırdım, aslında.
‫Çünkü daha önce de bunu kullandık.
‫Nokta düşmesi.
‫Oh, aslında, burada X yapmamız gerekiyor.
‫Düşürme.
‫Hedef erişim eşittir bir neden burada bu kadar sıcak hastalık karıştırılmış yapacağız.
‫Hedef.
‫Çok güzel.
‫Ve eğitim ve test setlerine ayrılacağız.
‫Ha?
‫Şimdi merak ediyorum, neden burada sadece train ve test kullanıyoruz?
‫Az önce bir doğrulama seti oluşturduk.
‫Şimdi ona geleceğiz.
‫Neden eğitim?
‫Neden test et, eğit, test et, x, y'yi ayır.
‫Ve burada normal bir bölme kullanıyoruz.
‫Yani test boyutu 0'a eşittir. 2.
‫Harika.
‫Ve sonra örnekleme yapacağız.
‫Rastgele orman sınıflandırıcı.
‫Öz eşittir rastgele orman sınıflandırıcı ve işler eşittir.
‫Burada negatif bir yapabiliriz, ancak şu anda negatif bir benim için bozuk.
‫Şimdi bir saniye içinde mantıklı gelecek.
‫Ancak işlerde bilgisayar işleminizin ne kadarını bu makine öğrenimi modeline ayıracaksınız?
‫Ve negatif olan, hepsi demektir.
‫Yani varsayılan olarak son işler birdir, aslında işlerde varsayılan nedir?
‫Şuraya gidelim.
‫Son işler eşittir hiçbiri.
‫Tamam, aslında bir ders koyacağız, bunu halledeceğim.
‫Dolayısıyla, son işlere aktardığınız farklı değerler, bilgisayar işlemcinizin ne kadarını bir makine öğrenimi modeline
‫ayırmak istediğinizi belirleyecektir.
‫Ve şimdi, bir sınıflandırıcı oluşturduktan sonra, rastgele ayarlama yapacağız.
‫Arayın.
‫O yüzden bunu geçeceğiz.
‫Buna RS Clef diyeceğiz.
‫Yani bunun yapacağı şey, rastgele arama ve şimdi rastgele arama için RS'yi eklemektir.
‫CV Aldığı ilk parametre tahmin edici eşittir clef'tir.
‫Bu yüzden bu rastgele orman sınıflandırıcısını geçiriyoruz.
‫Bir sonraki parametre dağılımını örneklendirdik.
‫Bunu dağıtacağız.
‫Yani burası ızgara.
‫Ve bir sonraki şey bir ETA tanımlayacağız, yani eşittir on.
‫Bu da model sayısı.
‫Denemek için.
‫Beş kat çapraz doğrulama yapacağız ve ardından ayrıntı düzeyini ayarlayacağız.
‫Her iki kartal için de.
‫Vay be.
‫Bu daha önce görmediğimiz bir kod.
‫Peki rastgele arama yaptığımızda ne oluyor?
‫CV doküman dizisine bakıyoruz.
‫Burada shift sekmesine basın.
‫Çünkü bir ithalimiz var.
‫Bu doğru.
‫Şimdi burada shift sekmesine basacağız.
‫Peki buradaki doküman dizisi nedir?
‫Hiper parametreler üzerinde rastgele arama.
‫Rastgele arama.
‫CV bir uyum ve bir skor yöntemi uygular.
‫Ayrıca, kullanılan tahminde uygulandıkları takdirde tahmin, tahmin, probate karar fonksiyonu dönüşümü
‫ve ters dönüşümü de uygular.
‫Yani hiper parametreler üzerinde rastgele arama.
‫Hmm.
‫Bu biraz kafa karıştırıcı gelebilir.
‫Rastgele arama ne anlama geliyor?
‫Evet.
‫Bu, rastgele arama CV'sinin adında var.
‫CV çapraz doğrulama içindir, bu parametreyi buradan tanıyabilirsiniz.
‫Beş numaralı araca bakın.
‫Bu da beş kat çapraz doğrulama kullandığımız anlamına geliyor.
‫Yani beş kat çapraz doğrulama.
‫Bu nedenle burada bir doğrulama seti oluşturmamız gerekmez.
‫Rastgele arama CV'sinin yapacağı şey sınıflandırıcımızı almaktır.
‫Ve bir parametre dağılımının ızgarasını alacaktır, ki bu ızgaradır ve bu ızgara üzerinde arama yapacaktır.
‫410 farklı zamanlarda, bu parametrelerin rastgele farklı kombinasyonları.
‫Örneğin, ilk yinelemesinde, yani NIDA eşittir on yaptığı için, bunu ilk yinelemesinde
‫on kez yapacaktır.
‫On tahmin edicili bir model, dokuz maksimum derinlik, minimum örnekleri sıralamak için ayarlanmış maksimum özellikler, iki minimum örneğe
‫bölünmüş ayar, bire ayarlanmış yaprak ve ardından bir sonraki yinelemede deneyebilir.
‫Dolayısıyla, on üzerinden ikinci yineleme, maksimum derinlik otomatik olduğu için 1000 tahminciyi 30 deneyebilir, maksimum özellikler dört,
‫minimum örnek bölünmesi ve ardından dört, minimum örnek ayrılmasıdır.
‫Sonra 10'a kadar devam edecek.
‫Şimdi bunu 100 ila 1000 olarak ayarlayabiliriz.
‫Burada bin tane bile kombinasyon olduğunu sanmıyorum.
‫Eğer geçersen, altı kere beş yapabilirsin.
‫Bu 30 kere iki eder.
‫Bu 60 kere 3 eder.
‫Bu 180 kere üç eder.
‫Bu 460 garip.
‫Matematik biraz yanlış olabilir ama ne demek istediğimi anladınız, değil mi?
‫Bunların hepsini tek tek inceleyip her bir kombinasyonda birleştirmeye çalışsaydınız, bu çok
‫sayıda farklı model olurdu.
‫Şimdi bunu iş başında görelim.
‫Bu yüzden, randomize arama CV'sini kurduktan sonra, buraya gidip self'in randomize
‫arama CV versiyonunu yerleştireceğiz.
‫Kendine sorma, x trenini y trenine uydurma.
‫Şimdi sadece bir x train ve y train sığdırmak zorunda olmamızın nedeni CV ve randomised search CV'nin çapraz
‫doğrulama anlamına gelmesidir.
‫Yani yapacağı şey bu.
‫Doğrulama setlerimizi bizim için otomatik olarak oluşturacak ki bu çok güzel bir şey.
‫Diyagramımıza geri dönersek, verilerimizi alacak ve daha sonra farklı hiper parametre
‫ayarlarında çapraz doğrulanan farklı hiper parametreleri deneyecektir.
‫Yani geri dönecek olan şey bu.
‫On farklı modele kadar bu yüksek parametrelerin hangi kombinasyonunun en iyisi olduğunu bulacaktır.
‫Ve yine, daha fazla kombinasyon denemek istersek bunu artırabiliriz.
‫O halde iş başında görelim.
‫İşte burada verbose'u çıktı verecek ve bize neler olup bittiğini anlatacak şekilde ayarladık, böylece on adayın
‫her biri için beş katlama yaparak toplamda 50 fit elde ettik.
‫A. K. A. Bu ızgarada farklı parametre kombinasyonlarının
‫on yinelemesini deniyor ve her kombinasyonu beş kez bölüyor çünkü beş aracın verilere toplam 50 uyum sağladığını görüyor.
‫Yani bu uyum fonksiyonunu, verilerin farklı bölümlerinde farklı hiper parametreler kullanarak 50 farklı
‫kez çalıştıracak.
‫Burada, denediği ilk bölünmenin 1200'e eşit bir tahmin olduğunu görebiliriz çünkü bu, buradaki
‫hiper parametrelerimizden biridir.
‫Ve unutmayın, her bölme, her yineleme, bunların kombinasyonlarını rastgele seçecektir.
‫Ayrıca minimum örnek bölünmesini altı yıla minimum örnek yaprağını iki maksimum özelliğe kare köke ve maksimum
‫derinliği beş OC'ye ayarlar.
‫Ve sonra buraya doğru ilerlersek, denediği tüm farklı kombinasyonları görebiliriz.
‫O zaman rastgele bir tane seçelim.
‫Şuradaki.
‫Yani bu kombinasyon eşitler olarak bir tahmin yapmaya çalışıyor.
‫200 erkek numune bölünmesi eşittir altı min numune yaprağı eşittir iki maksimum özellik eşittir karekök ve maksimum derinlik
‫eşittir hiçbiri.
‫Sonra da bitene kadar devam edecek.
‫Burada bize bir uyarı verecek.
‫Bakalım.
‫Bittiğinde, yapabileceğimiz şey üzerinde en iyi parametreleri çağırmaktır.
‫Yani rs seal clf best params'a gidersek, bu bize hiper parametrelerin kombinasyonunu gösterecek, bunların
‫hangi kombinasyonu en iyi sonuçları verdi.
‫Harika.
‫Yani bir tahminimiz eşittir 200 dk örnek bölünmesi eşittir altı dk örnek yaprak eşittir iki maksimum özellik eşittir karekök
‫ve maksimum derinlik eşittir hiçbiri.
‫Bunlar, on farklı modelde çapraz doğrulaması yapılan en iyi sonuçlardır.
‫Ve şimdi varsayılan olarak rastgele arama sınıflandırıcımızda tahmin et dediğimizde, bu parametreleri kullanacaktır.
‫Yani bunları elle bulmak yerine, rastgele arama CV'si bizim için buldu.
‫O zaman yapalım.
‫En iyi hiper parametrelerle tahminler yapalım.
‫Yapabileceğimiz şey bu.
‫RS Y Preds Eagles.
‫RC Sol tahmin ve biz kullanıyoruz.
‫Burada doğrulama setini kullanabiliriz, ancak bizim durumumuzda test setini
‫kullanacağız ve ardından tahminleri değerlendireceğiz.
‫RS matrisi değerlendirmeye eşittir.
‫Neden test?
‫RS Neden Prince?
‫Şimdi fonksiyonun Prens'i değerlendirmesi gerekiyor.
‫İşte oldu.
‫Harika.
‫Eğer buraya geri gelirsek.
‫Burada bir gelişme gördük mü?
‫Hayır, yapmadık.
‫İşte bu noktada deneyler devreye giriyor, hiper parametre ayarı.
‫Böyle bir şeyi çalıştırdıktan sonra her zaman bir iyileşme bulamazsınız.
‫Belki daha uzun süre çalıştırabilir ve 50 farklı kombinasyon deneyebiliriz.
‫Ve 50 farklı kombinasyon denedikten sonra, manuel olarak ayarladığımız sonuçtan daha iyi
‫olan bazı parametreler bulacaktır.
‫Ancak görmeye başladığınızı umduğum şey, tüm bu farklı ayarları elle yapmak yerine rastgele
‫arama KV'yi kullanmanın bize hiper parametrelerin ayarlanmasını kodlamak veya işlevsel hale getirmek için bir yol sunmasıdır.
‫Şimdi modelimizin hiper parametrelerini iyileştirmek için kullanabileceğimiz bir yol daha var ve bu da ızgara araması.
‫KV Yani rastgele aramaya benziyor, ancak bir, önemli bir farkı var.
‫Bir sonraki videoda buna bir göz atacağız.