‫Bon retour et la dernière vidéo que nous avons vue avait une mélodie, les hyper paramètres d'un modèle utilisant une recherche aléatoire
‫c. v.
‫Et ce que cela a fait, c'est que nous avons défini un espace ou un dictionnaire de différents types de valeurs de paramètres.
‫Nous aimerions essayer, puis rechercher au hasard.
‫Nous combinons ces paramètres au hasard et avons construit un classificateur avec différents paramètres, différents types de paramètres,
‫puis les avons tous évalués à l'aide d'une validation croisée.
‫Ou nous pourrions revenir à dix.
‫Nous ne voulons pas que 50 modèles s'enfuient.
‫Et puis après avoir essayé 10 combinaisons différentes, il a trouvé que les meilleurs paramètres étaient cet ensemble de valeurs
‫ici.
‫Ensuite, après les avoir évalués, nous n'avons pas vraiment fait aussi bien que notre modèle précédent ici où nous avons réglé
‫juste à la main.
‫Et finalement, un flux de travail avec lequel vous pourriez vous retrouver lorsque vous entraînez des paramètres difficiles commence à la main,
‫puis utilise la recherche aléatoire S. V. à travers un espace de paramètres élevés.
‫Et puis une fois que vous avez trouvé de très bons paramètres hybrides, vous en finirez probablement avec la recherche par
‫grille c. v.
‫Voyons cela en action ici.
‫Donc cinq virgule trois, réglage hyper-paramètre avec recherche de grille S. V..
‫Beau.
‫Et regardons notre grille, donc notre grille pour le moment est que vous remarquerez peut-être que la recherche de grille TV contient le mot grille
‫et notre grille de la moitié des paramètres pour le moment sont ces valeurs ici.
‫Et la principale différence ici entre la recherche aléatoire et la recherche par grille TV est que la recherche aléatoire TV a
‫un paramètre appelé Anytown, ce que nous avons vu ici.
‫Que nous pouvons régler pour limiter le nombre de modèles à essayer.
‫Donc, dans notre cas, nous en avons utilisé 10, donc si nous regardons en arrière ici, le haut de ce code correspond à cinq plis
‫pour chacun des 10 candidats totalisant 50 ajustements.
‫La principale différence entre la télévision aléatoire et la recherche de grille TV est que la recherche de grille TV est un peu comme une
‫recherche par force brute.
‫Cela signifie qu'il passera par toutes les combinaisons disponibles ici.
‫Donc, si nous regardons, nous avons six valeurs là-bas.
‫Donc être six fois, cinq fois, deux fois, trois fois trois.
‫Donc les six paramètres ici, il y en a cinq ici, deux ici, trois trois au total, 540 paramètres différents qu'il faudrait essayer
‫ou combinaisons de paramètres.
‫Et c'est beaucoup qui est ensuite validé par des croisements si fois que par cinq.
‫Donc deux mille sept cents modèle.
‫C'est beaucoup.
‫À droite.
‫Cela va prendre beaucoup de formation en puissance de calcul.
‫Un modèle peut prendre assez de temps, mais la formation.
‫Vingt sept cents d'entre eux, surtout si vous travaillez avec un ensemble de données volumineux, ne conviendront probablement pas
‫à votre ordinateur portable.
‫Vous aurez peut-être besoin d'un gros ordinateur ou nous pouvons réduire l'espace de recherche.
‫Voyons donc cela en action.
‫Donc, ce que je veux dire par là, c'est créer une grille pour utiliser un peu plus un espace hyper-paramètre
‫confiné.
‫Donc, en substance, il suffit de réduire le nombre d'hyper paramètres de recherche de grille.
‫Voyons donc cela en action.
‫Ce que nous pourrions faire, c'est simplement copier ceci.
‫Et maintenant, comment créeriez-vous une grille dans la pratique, nous pourrions simplement la copier et la coller, ce que nous avons fait.
‫Je veux les aligner pour que tout ait l'air pythonique.
‫Voilà, et nous pourrions simplement le copier et le coller, puis les supprimer au hasard, supprimer, supprimer.
‫Nous pourrions ne pas le faire.
‫Nous avons donc effectué une recherche aléatoire c. v et c'est passé, disons que nous avons atteint 50 modèles différents
‫comme nous en avions auparavant, mais dans notre cas, nous n'en avons fait que 10.
‫Nous pourrions prendre ces paramètres, les meilleurs programmes de notre recherche aléatoire KVI.
‫Et utilisez-les pour influencer l'endroit où nous aimerions rechercher dans la grille, enregistrer pour exécuter.
‫Alors faisons-le.
‫Notre meilleur paramètre est 206 racine carrée.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est supprimer 10, garder 500, puis supprimer ces deux.
‫Ouais, Max, la profondeur est nulle.
‫Donc, nous pourrions simplement garder cela comme aucun.
‫Donc, il n'y a qu'une seule option là-bas et ensuite pour la racine carrée, nous pourrions en fait garder cela comme racine carrée de
‫remplissage automatique et ensuite quoi d'autre avons-nous signifie que la division de l'échantillon est de six.
‫Nous pourrions nous débarrasser de quatre et deux.
‫Et puis ce que nous pourrions faire signifie des échantillons de feuilles.
‫Donc, nous pourrions garder cela comme un et deux.
‫Alors qu'avons-nous fait ici?
‫Eh bien, ce que nous avons fait, c'est que nous avons réduit notre espace de recherche d'hyper paramètres.
‫Alors maintenant.
‫Vous vous souvenez que nous avions 540 combinaisons différentes là-bas.
‫Qu'avons-nous donc nous avons trois fois, une fois, deux fois une fois deux.
‫Donc 12, puis il y aura une validation croisée cinq fois afin que nous puissions ajuster cela à l'aide du
‫paramètre KVI, donc 60 contre deux mille sept cents.
‫C'est donc beaucoup moins de paramètres.
‫Alors, comment ferions-nous cela dans la pratique?
‫Comment utiliserions-nous la recherche par grille S. V. pour trouver le meilleur type de paramètres dans cet espace ?
‫Eh bien, comme toujours, voyons cela en action depuis Escalon, la recherche de grille d'importation de sélection de modèle c. v.
‫Et nous voulons aussi importer, essayer de diviser.
‫Nous l'avons probablement déjà.
‫Nous pouvons mettre cela près de la graine aléatoire.
‫Merveilleux.
‫Split, ce que nous pourrions faire, en fait, c'est simplement faire apparaître ce code ici, car c'est exactement le
‫même code que nous voulons utiliser auparavant.
‫Alors on va juste prendre ça.
‫Nous allons donc changer une chose.
‫Descendre.
‫Merveilleux.
‫Nous utilisons donc le même ensemble de données que notre CV de recherche aléatoire, en faisant la même division, nous instancions l'algorithme
‫pour notre classificateur, mais cette fois nous allons mettre en place.
‫Recherche de grille S. V..
‫La recherche sauve une merveilleuse économie de recherche.
‫Et puis nous allons ajuster la recherche par grille, sauf ici et maintenant.
‫Il y a un paramètre différent ici, donc celui-ci va être Perram Grid, je pense qu'il n'y
‫aura pas d'ETA parce que la recherche de grille est comme la force brute.
‫Il essaie toutes les combinaisons.
‫Et nous voulons qu'il essaie la grille plutôt que la grille 1, car il y a un peu moins d'options dans la grille deux, comme nous
‫l'avons vu auparavant.
‫Alors on va descendre ici, garder la validation croisée.
‫Est-ce que cinq fois le Boese est égal à ça, d'accord ?
‫Passons maintenant en revue ce qui se passe.
‫Nous importons donc la recherche par grille Stephy.
‫Nous avons créé Grid Two, qui est une base de recherche raffinée de différents types de paramètres.
‫Des réglages si différents, un peu comme si vous travailliez sur votre plat préféré, que vous régliez votre four,
‫si vous réglez la température à 400 degrés, c'est beaucoup trop élevé.
‫Donc, si ça commence à 180 degrés et que c'est le cas, d'accord, vous pourriez vous demander pourquoi irais-je directement à 500 ou 400
‫degrés alors que je peux simplement faire un petit saut à 400 ?
‫C'est pourquoi nous avons créé la grille deux.
‫Nous l'avons basé sur les meilleurs paramètres ou les meilleurs hyperparamètres que notre KVI recherché au hasard ou notre CDV recherché
‫au hasard a trouvé.
‫Alors faisons-le, construisons un classificateur de forêt aléatoire en utilisant la recherche de grille S. V..
‫Alors voici comment ça va se passer à nouveau, la même chose encore, en ajustant cinq plis pour chacun des
‫12 candidats totalisant 60 ajustements.
‫Maintenant, quelle grille de recherche c. v va faire, tout comme rechercher au hasard ECV?
‫Il va passer en revue tous ces différents paramètres de Highbaugh et les transmettre à
‫notre classificateur de forêt aléatoire, en essayant chaque combinaison différente, puis finalement quand c'est terminé.
‫Nous pourrons aller, bon sang, les meilleurs grammes.
‫Merveilleux.
‫Donc, cela peut prendre un peu de temps avec la recherche de grille TV, c'est quelque chose à garder à
‫l'esprit plus vous avez de paramètres hyper ici, plus il faudra de temps pour que la recherche de grille TV s'exécute car elle doit
‫essayer chaque combinaison de paramètres durs dans ici.
‫Alors maintenant, comme nous l'avons fait auparavant, nous pouvons évaluer notre classificateur de recherche de grille en faisant des prédictions avec
‫lui, puis en utilisant notre fonction d'évaluation pour comprendre comment cela a fonctionné.
‫Alors faisons-le.
‫GCF Eh bien, en fait, nous allons deviner pourquoi Prendes est égal à G. S..
‫CFF ne prédit pas prédire sur les données de test ainsi X test et ensuite nous allons évaluer les prédictions.
‫Devinez que les métriques sont égales à évaluer Freds, notre fonction, celle que nous avons définie dans quelques vidéos il y a
‫quelques vidéos et je suppose pourquoi Freds ?
‫Merveilleux.
‫Et maintenant, encore une fois, nous constatons une légère baisse de précision.
‫Hmm.
‫Et cela montre à quel point un processus peut entraîner des hyperparamètres.
‫À droite.
‫Tout tourne autour de ces essais et erreurs.
‫Ce que vous pouvez faire pour résoudre ce problème est de remonter.
‫Votre flux de travail consisterait probablement à essayer quelques paramètres à la main, comme nous l'avons fait ici.
‫Modifiez vos paramètres à la main.
‫Il s'agit d'un flux de travail que vous feriez probablement, essayez-en quelques-uns à la main, voyez si
‫vous pouvez trouver quelque chose avec un ensemble de validation comme nous l'avons fait, puis essayez un réglage de paramètres élevés à l'aide de la recherche aléatoire
‫S. V..
‫Dans ce cas, vous pouvez augmenter ce nombre jusqu'à 20 ou 50 ou tout autre nombre arbitraire que vous trouvez.
‫Encore une fois, il ne s'agit que d'expérimentations pour essayer de déterminer quel type de paramètres est le meilleur.
‫Et vous pouvez même modifier la grille sur laquelle vous effectuez une recherche en fonction du type de paramètres
‫que vous trouvez dans la documentation du modèle de cyclone pour le modèle que vous utilisez.
‫Et puis une fois que vous avez trouvé un bon type de paramètres en utilisant la recherche aléatoire c. v, vous pouvez prendre ce type de
‫paramètres, ceux-ci ici, les meilleurs programmes, puis créer une autre grille pour la recherche de grille comme
‫nous l'avons fait ici.
‫Dans notre cas, cela n'a pas amélioré les métriques de nos modèles, mais c'est là que nous commencerions probablement à expérimenter un
‫peu plus, essayer quelques autres métriques différentes, essayer quelques autres paramètres hybrides différents.
‫Mais pour être complet, ce que vous feriez probablement après avoir essayé quelques paramètres différents, vous avez créé un
‫modèle de base avec les paramètres par défaut.
‫Vous avez essayé de les régler à la main.
‫Vous avez essayé de les ajuster par randomisation, a déclaré la poulie, et vous avez essayé de les ajuster par recherche de grille.
‫Vous voulez vouloir comparer vos modèles.
‫Alors comparons.
‫Nos différents modèles, métriques.
‫Merveilleux.
‫Et pour ce faire, nous allons créer un bloc de données, alors s'il vous plaît, c'est pourquoi nous avons renvoyé
‫des dictionnaires de tous nos modèles et de notre fonction Aprils de valeur.
‫Donc, la ligne de base va être des métriques de base, puis voir à gauche qui va être laissé aux métriques.
‫Le tournoi se termine ici lorsque nous n'en avons pas besoin, la recherche aléatoire sera notre métrique, puis la recherche par
‫grille.
‫Sera Gas Metrix.
‫Merveilleux.
‫Et puis pour le voir en action, nous allons comparer Matrix, qui est juste cette trame de données que
‫nous avons instanciée ici.
‫OK, vous devrez peut-être déménager.
‫Il est là-haut.
‫Cela va être une époque là-dedans qui est en fait une parenthèse ondulée dont nous n'avions pas besoin.
‫Dot plot, Delbar grande taille équivaut à 10 actes.
‫Voyons ça.
‫Merveilleux.
‫Cela va donc comparer tous nos différents modèles de classification, les métriques dans un seul espace afin que nous
‫puissions voir que notre modèle de base est le bleu.
‫Donc sur celui-ci, ça n'a pas été le meilleur ici.
‫C'était plus une égalité entre deux et une recherche aléatoire sur la précision, CFF deux est devant au rappel,
‫la ligne de base est devant et sur EF1.
‫C'est une égalité entre la ligne de base et la CLF deux.
‫Et encore une fois, vous pouvez ajuster ce graphique pour le rendre plus visible.
‫Ceci est juste pour démontrer différentes métriques.
‫C'est donc une sorte de communication que vous faites non seulement pour vous-même, mais pour vos coéquipiers ou
‫si vous rapportez à quelqu'un dans un projet, c'est de leur montrer les différents modèles que vous avez
‫essayés et comment ils fonctionnent différemment sur différentes classifications métrique.
‫Si vous travaillez sur un problème de classification, bien sûr, vous pouvez faire le même genre de processus
‫avec un problème de régression.
‫Et maintenant, en fonction de ce dont vous avez besoin pour le projet, cela dépendra du modèle.
‫Supposons donc que vous vouliez un modèle qui optimise le rappel.
‫Dans ce cas, vous pouvez utiliser le modèle de base.
‫Si vous vouliez un modèle qui optimise la précision, vous pouvez choisir le CLF à modéliser.
‫Et si aucune de ces métriques n'a vraiment fonctionné pour vous, vous pouvez continuer à essayer d'en trouver de meilleures via
‫une recherche aléatoire ou une recherche par grille.
‫Et maintenant, nous sommes enfin arrivés à la fin de la façon dont vous pouvez améliorer un modèle via un réglage hyper-paramètre.
‫Et encore une fois, il y a beaucoup à prendre ici.
‫Le point clé est de se rappeler qu'il s'agit d'un processus expérimental.
‫L'amélioration d'un modèle grâce à un réglage hyper-paramètre n'est pas une sorte de loi écrite sur la façon dont vous le
‫faites, mais.
‫Le but est de continuer à essayer, de voir si vous pouvez trouver quelque chose.
‫Voyez si vous pouvez vous familiariser avec différents types de paramètres que différents modèles ont,
‫comme un faux classificateur aléatoire.
‫Et rappelez-vous simplement que le premier modèle que vous créez n'est probablement pas le meilleur modèle que vous
‫ayez.
‫C'est un modèle de base et il peut être amélioré et ainsi construit un modèle.
‫Nous avons essayé de l'améliorer.
‫Disons que vous avez décidé de vous concentrer sur le rappel ou quelque chose comme ça.
‫Vous souhaiterez peut-être exporter votre modèle afin de pouvoir le partager ou l'utiliser dans une sorte de configuration de déploiement.
‫Donc, dans la section suivante, nous allons voir si nous examinons notre liste ici, ce que nous
‫couvrons, nous allons voir comment enregistrer, partager et charger un modèle.
‫Alors enregistrez et chargez un modèle entraîné.
‫L'avantage de ceci est que vous n'aurez pas à recycler un modèle comme nous l'avons fait dans les sections précédentes.
‫Revenez donc en arrière, découvrez ce que nous avons couvert avec la formation préalable aux paramètres, comment améliorer le paramètre
‫hybride du modèle avec la recherche sur grille.
‫Vous voyez, nous avons essayé avec la recherche aléatoire.
‫Essayez-le à la main et je vous verrai dans la prochaine vidéo.