‫Chào mừng trở lại.
‫Và trong video cuối cùng, chúng tôi đã kiểm tra cách điều chỉnh các thông số siêu của mô hình bằng tay.
‫Và chúng tôi đã tìm ra ở cuối khi chúng tôi viết một số đoạn mã, chúng tôi đã chia dữ liệu của mình thành các tập
‫xác thực và kiểm tra theo cách thủ công.
‫Chúng tôi đã tạo một chức năng đánh giá.
‫Ừ.
‫Và cuối cùng, chúng tôi đã tìm ra cách điều chỉnh anh ấy bằng tay.
‫Nghe có vẻ như rất nhiều việc.
‫Và bạn đã đúng.
‫Sẽ là như vậy nếu chúng ta xem qua và thử một loạt các thông số khác nhau.
‫Nhưng may mắn thay, khoản vay tâm linh của nhà phát triển cũng gặp phải vấn đề này và đã tạo
‫ra CV Tìm kiếm Ngẫu nhiên, viết tắt của Randomized Search Cross Validation.
‫Hãy xem chúng ta sẽ điều chỉnh các thông số cao như thế nào.
‫Vì vậy, AKA điều chỉnh cài đặt trên các mô hình của chúng tôi để đưa ra dự đoán tốt hơn hoặc hy vọng đưa ra dự đoán
‫tốt hơn bằng cách sử dụng tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV Vì vậy, hãy vào đây và tạo một tiêu đề khác.
‫Đây có thể là 5. 2, điều chỉnh siêu tham số với tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Thấy v đẹp.
‫Điều đầu tiên chúng tôi sẽ làm là nhập nó.
‫Vì vậy, từ SRC tìm hiểu lựa chọn mô hình chấm nhập tên ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi có thể nhấn tab ở đây.
‫Ngẫu nhiên hóa CV tìm kiếm.
‫Xinh đẹp.
‫Hãy xem một ví dụ về cách chúng tôi sử dụng nó trước khi chúng tôi kiểm tra docstring.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ làm là chúng tôi sẽ tạo ra một lưới các siêu tham số và tôi có nghĩa là từ điển lưới.
‫Và tôi đã gõ Grodd vào đây một từ điển các tham số siêu.
‫Chúng tôi muốn điều chỉnh.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại đây, đây là những thông số chúng ta sẽ điều chỉnh.
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ làm là tạo một từ điển với loại tham số chúng
‫ta muốn điều chỉnh làm khóa và sau đó là các giá trị chúng ta muốn thử làm giá trị của từ điển.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, theo ước tính, đó là một chìa khóa, chúng ta sẽ có được một danh sách tích cực.
‫Vậy 102 trăm, 500, 1012 trăm.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ, nếu bạn đang tự hỏi, Daniel, như, bạn đang nhận được những giá trị này ở đâu?
‫Vâng, hãy nhớ rằng, như mọi khi, với bất kỳ mô hình hoặc ước tính nào hoặc trong dòng tâm linh, có nhiều tài liệu về nó cho
‫bạn biết một số cài đặt mà bạn có thể thay đổi trên mô hình.
‫Vì vậy, những gì tôi đã làm là tôi đã đọc qua đây, đọc qua các ví dụ, thực hiện một số nghiên cứu và tìm thấy các giá trị
‫khác nhau cho các thông số cao mà chúng tôi có thể thử.
‫Vì vậy, hãy đến đây.
‫Không có.
‫Năm.
‫Mười.
‫Vì vậy, nếu có vẻ như tôi chỉ đang vứt bỏ các giá trị ở đây, hãy tin tôi, chúng không chỉ là loại
‫bỏ các giá trị.
‫Chúng dựa trên một số nghiên cứu và một số kinh nghiệm.
‫Và đừng lo lắng, bạn sẽ không bắt đầu với điều đó.
‫Không ai bắt đầu với điều đó.
‫Cần phải thực hành một chút để vượt qua nó.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi đang xem xét tất cả các chức năng khác nhau này mà chúng tôi có thể sử dụng để cải thiện các
‫mô hình của mình.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng ta sẽ làm thêm hai lần nữa, đó là tách mẫu tối thiểu.
‫Hai, bốn, sáu.
‫Đến đây.
‫Đàn ông mẫu bỏ đi.
‫Và hãy xem chúng tôi sẽ triển khai tìm kiếm ngẫu nhiên như thế nào.
‫CV Vì vậy, chúng tôi sẽ thiết lập một hạt giống ngẫu nhiên.
‫Cũng chia thành X và Y.
‫Vì vậy, bạn muốn bệnh tim?
‫Thực ra đã xáo trộn.
‫Bởi vì đó là những gì chúng tôi đã sử dụng trước đây.
‫Chấm thả.
‫Ồ, thực ra, chúng ta cần tạo X ở đây.
‫Đừng làm rơi.
‫Truy cập mục tiêu bằng một mà chúng ta sẽ giải thích tại sao ở đây lại có một căn bệnh nóng bỏng xáo trộn.
‫Mục tiêu.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng ta sẽ chia thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Huh?
‫Bây giờ, tôi sẽ tự hỏi, tại sao chúng ta chỉ sử dụng đào tạo và kiểm tra ở đây?
‫Chúng tôi vừa tạo một tập hợp xác thực.
‫Bây giờ chúng ta sẽ làm điều đó.
‫Tại sao phải đào tạo?
‫Tại sao kiểm tra, huấn luyện, kiểm tra, chia x, y.
‫Và chúng tôi sử dụng một sự phân chia bình thường ở đây.
‫Vì vậy, kích thước thử nghiệm bằng 0. 2.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ khởi tạo.
‫Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Tự bằng trình phân loại rừng ngẫu nhiên và công việc bằng.
‫Chúng tôi có thể làm một tiêu cực ở đây, nhưng hiện tại, một tiêu cực đã bị phá vỡ đối với tôi.
‫Bây giờ điều đó sẽ có ý nghĩa sau một giây.
‫Nhưng trong công việc là viết tắt của bao nhiêu quy trình máy tính của bạn mà bạn sẽ dành cho mô hình
‫học máy này?
‫Và một tiêu cực có nghĩa là tất cả của nó.
‫Vì vậy, theo mặc định kết thúc công việc là một thực sự là mặc định trong công việc là gì?
‫Hãy đi đây.
‫Kết thúc công việc bằng không.
‫Được rồi, vì vậy chúng tôi sẽ thực hiện một bài học về thực tế, tôi sẽ giải quyết vấn đề này.
‫Vì vậy, các giá trị khác nhau mà bạn chuyển cho các công việc cuối cùng sẽ quyết định lượng bộ xử lý máy tính
‫mà bạn muốn dành cho mô hình học máy.
‫Và bây giờ, khi chúng tôi đã khởi tạo bộ phân loại, chúng tôi sẽ thiết lập ngẫu nhiên.
‫Tìm kiếm.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ vượt qua nó.
‫Chúng tôi sẽ gọi nó là RS Clef.
‫Vì vậy, những gì sẽ làm là chỉ thêm RS vào nó để tìm kiếm ngẫu nhiên và bây giờ là tìm kiếm
‫ngẫu nhiên.
‫CV Tham số đầu tiên nó nhận là công cụ ước lượng bằng clef.
‫Vì vậy, chúng tôi đang chuyển nó qua trình phân loại rừng ngẫu nhiên này.
‫Chúng tôi đã, chúng tôi đã khởi tạo phân phối tham số là phân phối tiếp theo.
‫Chúng tôi sẽ chuyển nó ra ngoài lưới.
‫Vì vậy, đây là lưới ở đây.
‫Và điều tiếp theo là chúng ta sẽ xác định một ETA, vì vậy bằng mười.
‫Và đây là số mô hình.
‫Thử.
‫Chúng tôi sẽ thực hiện xác thực chéo năm lần và sau đó chúng tôi sẽ thiết lập tính chi tiết.
‫Đối với cả hai con đại bàng.
‫Ái chà.
‫Đây là một số mã mà chúng tôi chưa từng thấy trước đây.
‫Vậy điều gì đang xảy ra khi chúng tôi chạy tìm kiếm ngẫu nhiên?
‫CV chúng tôi xem xét chuỗi tài liệu.
‫Nhấn tab shift tại đây.
‫Đó là bởi vì chúng tôi có một nhập khẩu.
‫Đúng rồi.
‫Chúng tôi sẽ nhấn tab shift ở đây ngay bây giờ.
‫Vậy docstring ở đây là gì?
‫Tìm kiếm ngẫu nhiên trên các tham số siêu.
‫Tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV thực hiện phương pháp phù hợp và cho điểm.
‫Nó cũng thực hiện dự đoán, dự đoán, xác thực chuyển đổi chức năng quyết định và biến đổi nghịch đảo nếu chúng được
‫thực hiện trong ước tính được sử dụng.
‫Vì vậy, tìm kiếm ngẫu nhiên trên các tham số siêu.
‫Hừ!
‫Điều đó nghe có vẻ hơi khó hiểu.
‫Nó có nghĩa là gì khi được tìm kiếm ngẫu nhiên?
‫Vì thế.
‫Đó là trong CV tìm kiếm ngẫu nhiên tên.
‫CV là để xác nhận chéo, đó là nơi bạn có thể nhận ra thông số này.
‫Xem các phương tiện năm.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là chúng tôi đang sử dụng xác thực chéo năm lần.
‫Vì vậy, xác nhận chéo năm lần.
‫Đây là lý do tại sao chúng ta không nhất thiết phải tạo một tập hợp xác thực ở đây.
‫Vì vậy, những gì CV tìm kiếm ngẫu nhiên sẽ làm là nó sẽ sử dụng bộ phân loại của chúng tôi.
‫Và nó sẽ lấy lưới của phân phối tham số, chính là cái này, và nó sẽ tìm kiếm trên lưới
‫này.
‫410 lần khác nhau, sự kết hợp khác nhau của các thông số này một cách ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, ví dụ, trong lần lặp đầu tiên của nó, vì nó đang thực hiện NIDA bằng mười, nó sẽ thực hiện điều
‫này mười lần trong lần lặp đầu tiên.
‫Nó có thể thử một mô hình với mười công cụ ước lượng, độ sâu tối đa của chín tính năng tối đa được thiết lập để đặt hàng tách mẫu tối
‫thiểu được đặt thành hai mẫu tối thiểu, bộ lá thành một và sau đó ở lần lặp tiếp theo.
‫Vì vậy, lặp lại hai trong số mười, nó có thể thử 1000 công cụ ước tính 30 khi độ sâu tối đa tự động, bốn tính năng tối đa
‫là tách mẫu tối thiểu và sau đó bốn là một mẫu nhỏ nhất để lại.
‫Sau đó, nó sẽ tiếp tục tăng lên đến mười.
‫Bây giờ chúng tôi có thể đặt giá trị này là 100 đến 1000.
‫Tôi không nghĩ có cả nghìn sự kết hợp ở đây.
‫Nếu bạn đã trải qua, bạn có thể đi sáu lần năm.
‫Đó là 30 lần hai.
‫Đó là 60 lần ba.
‫Đó là 180 lần ba.
‫460 kỳ cục.
‫Và phép toán có thể hơi sai ở đó, nhưng bạn hiểu đúng không?
‫Nếu bạn đã xem qua tất cả những điều này và cố gắng kết hợp chúng trong từng sự kết hợp duy nhất, đó
‫sẽ là rất nhiều mô hình khác nhau.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem điều này trong hành động.
‫Vì vậy, khi chúng tôi đã thiết lập CV tìm kiếm ngẫu nhiên được khởi tạo, chúng tôi sẽ vào đây để phù hợp
‫với phiên bản CV tìm kiếm ngẫu nhiên của chính mình.
‫Đừng hỏi bản thân của r không phù hợp với x train the y train.
‫Bây giờ, lý do chúng ta chỉ phải lắp một đoàn tàu x và đoàn tàu y là vì CV và CV tìm kiếm ngẫu
‫nhiên là viết tắt của xác nhận chéo.
‫Vì vậy, đó là những gì nó sẽ làm.
‫Nó sẽ tự động tạo các bộ xác thực cho chúng tôi, đó là một điều tuyệt vời.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại sơ đồ của mình, nó sẽ lấy dữ liệu của chúng ta và
‫sau đó sẽ thử các siêu tham số khác nhau được xác thực trên các cài đặt siêu tham số khác nhau.
‫Vì vậy, đó là những gì nó sẽ trở lại.
‫Nó sẽ tìm ra sự kết hợp của các thông số cao này là tốt nhất, lên đến mười mô hình khác
‫nhau.
‫Và một lần nữa, chúng tôi có thể tăng điều này nếu chúng tôi muốn thử nhiều cách kết hợp hơn.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem nó trong hành động.
‫Vì vậy, đây là nơi chúng tôi đã thiết lập chi tiết để nó sẽ xuất ra và cho chúng tôi biết điều gì đang xảy ra để phù hợp với
‫năm nếp gấp cho mỗi trong số mười ứng cử viên với tổng số 50 lần phù hợp.
‫MỘT. K MỘT. nó đang thử mười lần lặp lại các kết hợp
‫khác nhau của các thông số trong lưới này và tách từng kết hợp ra năm lần vì xem năm phương tiện có tổng số 50 phù hợp trên dữ liệu.
‫Vì vậy, nó sẽ chạy chức năng phù hợp này 50 lần khác nhau bằng cách sử dụng các siêu tham số khác nhau trên các phần
‫khác nhau của dữ liệu.
‫Vì vậy, chúng ta có thể thấy ở đây sự phân chia đầu tiên mà nó đang thử là một ước tính bằng 1200 vì đây là
‫một trong những tham số siêu của chúng tôi ở đây.
‫Và hãy nhớ rằng, mỗi lần tách, mỗi lần lặp lại, nó sẽ chọn các kết hợp của những thứ này một cách ngẫu nhiên.
‫Nó cũng đặt tách mẫu tối thiểu thành mẫu tối thiểu sáu năm lá thành hai tính năng tối đa là căn bậc hai và
‫độ sâu tối đa là năm OC.
‫Và sau đó nếu chúng ta cuộn qua đây, chúng ta có thể thấy tất cả các kết hợp khác nhau mà nó đã thử.
‫Vì vậy, chúng ta hãy chọn một cái ngẫu nhiên.
‫Có một cái ở đây.
‫Vì vậy, sự kết hợp này đang thử một ước tính là bằng.
‫200 mẫu của nam giới được chia bằng sáu mẫu tối thiểu lá bằng hai tính năng tối đa bằng căn bậc hai và độ sâu
‫tối đa bằng không.
‫Sau đó, nó sẽ tiếp tục cho đến khi hoàn thành.
‫Nó sẽ cung cấp cho chúng tôi một cảnh báo ở đây.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem.
‫Sau khi hoàn tất, những gì chúng tôi có thể làm là gọi các nhân viên hỗ trợ tốt nhất trên đó.
‫Vì vậy, nếu chúng ta bắt đầu niêm phong clf best params và điều này sẽ cho chúng ta thấy sự kết hợp của các tham số
‫siêu, sự kết hợp nào trong số này có kết quả tốt nhất.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi ước tính là bằng 200 tối thiểu chia mẫu bằng sáu mẫu tối thiểu lá bằng hai tính năng tối đa bằng căn
‫bậc hai và độ sâu tối đa bằng không.
‫Chúng là những kết quả được xác nhận chéo tốt nhất trên mười mô hình khác nhau.
‫Và bây giờ khi chúng tôi gọi dự đoán trên bộ phân loại tìm kiếm ngẫu nhiên của mình theo mặc định, nó sẽ sử dụng các tham số
‫này.
‫Vì vậy, thay vì tìm kiếm những thứ này bằng tay, CV tìm kiếm ngẫu nhiên đã tìm thấy chúng cho chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Hãy đưa ra dự đoán với các thông số siêu tốt nhất.
‫Đó là những gì chúng tôi có thể làm.
‫RS Y Preds Eagles.
‫RC còn lại dự đoán và chúng tôi sử dụng.
‫Chúng tôi có thể sử dụng tập hợp xác thực ở đây, nhưng trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sẽ sử
‫dụng tập hợp kiểm tra và sau đó chúng tôi sẽ đánh giá các dự đoán.
‫Ma trận RS bằng đánh giá.
‫Tại sao phải kiểm tra?
‫RS Tại sao lại là Hoàng tử?
‫Vâng, bây giờ chức năng được cho là đánh giá Prince.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại đây.
‫Chúng tôi có thấy sự cải thiện ở đây không?
‫Không, chúng tôi đã không.
‫Và đây là nơi thử nghiệm đi vào, điều chỉnh siêu thông số.
‫Không phải lúc nào bạn cũng tìm thấy sự cải thiện sau khi chạy một cái gì đó như thế này.
‫Có lẽ chúng tôi có thể chạy nó lâu hơn và thử 50 cách kết hợp khác nhau.
‫Và sau khi thử 50 cách kết hợp khác nhau, nó sẽ tìm thấy một số thông số cuối cùng tốt hơn kết
‫quả được điều chỉnh thủ công của chúng tôi.
‫Nhưng những gì tôi hy vọng bạn sẽ bắt đầu thấy là việc sử dụng KV tìm kiếm ngẫu nhiên thay vì
‫chạy qua tất cả các cài đặt khác nhau này bằng tay, nó cung cấp cho chúng tôi một cách để mã hóa hoặc chức năng tức là điều chỉnh các
‫thông số siêu.
‫Và vì vậy, bây giờ có một cách nữa chúng ta có thể sử dụng để cải thiện các thông số siêu của mô hình và đó là với tìm
‫kiếm lưới.
‫KV Vì vậy, nó tương tự như tìm kiếm ngẫu nhiên, nhưng nó có một, một điểm khác biệt chính.
‫Chúng ta sẽ xem xét điều đó trong video tiếp theo.