‫Selamat datang kembali dan video terakhir yang kami lihat memiliki nada, parameter hiper model menggunakan pencarian acak c.
‫v.
‫Dan yang kami lakukan adalah kami mendefinisikan ruang atau kamus dari berbagai jenis nilai parameter.
‫Kami ingin mencoba dan kemudian mencari secara acak.
‫Kami menggabungkan parameter ini secara acak dan membuat pengklasifikasi dengan pengaturan yang berbeda, jenis parameter
‫yang berbeda, dan kemudian mengevaluasi semuanya menggunakan validasi silang.
‫Atau kita mungkin mengubah ini kembali ke sepuluh.
‫Kami tidak ingin 50 model lari.
‫Dan kemudian setelah mencoba 10 kombinasi berbeda, ia menemukan parameter terbaik untuk kumpulan nilai ini di sini.
‫Kemudian setelah mengevaluasi mereka, kami mengurutkan tidak sebaik model kami sebelumnya di sini di mana kami menyetel
‫hanya dengan tangan.
‫Dan akhirnya, alur kerja yang mungkin Anda dapatkan saat Anda melatih parameter keras dimulai dengan tangan dan
‫kemudian menggunakan pencarian acak S. V melintasi ruang parameter tinggi.
‫Dan kemudian setelah Anda menemukan beberapa parameter hybrid yang cukup bagus, Anda mungkin akan menyelesaikan pencarian
‫grid c. v.
‫Mari kita lihat aksinya di sini.
‫Jadi lima koma tiga, penyetelan parameter hiper dengan pencarian grid S. V..
‫Cantik.
‫Dan mari kita periksa grid kami, jadi grid kami saat ini adalah Anda mungkin melihat TV pencarian grid memiliki kata grid di
‫dalamnya dan grid setengah parameter kami saat ini adalah nilai-nilai ini di sini.
‫Dan perbedaan utama di sini antara pencarian acak dan TV pencarian kotak adalah bahwa TV pencarian acak memiliki parameter
‫yang disebut Anytown, yang kita lihat di sini.
‫Yang dapat kita atur untuk membatasi jumlah model untuk dicoba.
‫Jadi dalam kasus kami, kami menggunakan 10, jadi jika kami melihat kembali ke sini, bagian atas kode ini memuat lima lipatan untuk masing-masing
‫dari 10 kandidat dengan total 50 kecocokan.
‫Perbedaan utama antara TV acak dan TV pencarian grid adalah bahwa TV pencarian grid seperti pencarian
‫brute force.
‫Artinya akan melalui setiap kombinasi yang tersedia di sini.
‫Jadi jika kita lihat, ada enam nilai di sana.
‫Jadi menjadi enam kali, lima kali, dua kali, tiga kali tiga.
‫Jadi enam parameter di sini, ada lima di sini, dua di sini, tiga tiga total, 540 parameter berbeda yang akan
‫dicoba atau kombinasi parameter.
‫Dan itu banyak dan kemudian divalidasi silang jadi dikalikan lima.
‫Jadi dua ribu tujuh ratus model.
‫Itu banyak.
‫Benar.
‫Itu akan membutuhkan banyak pelatihan daya komputasi.
‫Satu model mungkin membutuhkan waktu yang cukup lama, tetapi pelatihan.
‫Dua puluh tujuh ratus di antaranya, terutama jika Anda bekerja dengan kumpulan data yang besar, mungkin tidak akan cocok
‫untuk laptop Anda.
‫Anda mungkin memerlukan komputer besar atau kami dapat mengurangi ruang pencarian.
‫Jadi mari kita lihat itu dalam tindakan.
‫Jadi yang saya maksud adalah akan membuat grid untuk menggunakan sedikit lebih banyak ruang parameter hiper
‫terbatas.
‫Jadi intinya, hanya mengurangi jumlah pencarian grid parameter hiper yang harus dilalui.
‫Jadi mari kita lihat ini dalam tindakan.
‫Apa yang mungkin kita lakukan hanyalah menyalin ini.
‫Dan sekarang bagaimana Anda membuat grid untuk dalam praktiknya, kita cukup menyalin dan menempelkannya, yang telah kita lakukan.
‫Saya ingin menyelaraskan ini sehingga semuanya terlihat Pythonic.
‫Ini dia, dan kita bisa menyalin dan menempelkannya lalu menghapusnya secara acak, menghapus, menghapus.
‫Kami mungkin tidak melakukan itu.
‫Jadi kami telah melalui pencarian acak c. v dan ini telah selesai, katakanlah kita telah membuat 50
‫model berbeda seperti sebelumnya, tetapi dalam kasus kita, sebenarnya kita hanya melakukan 10.
‫Kami mungkin mengambil parameter ini, program terbaik dari KVI pencarian acak kami.
‫Dan gunakan mereka untuk mempengaruhi di mana kita ingin pencarian grid, simpan untuk dijalankan.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Parameter terbaik kami adalah 206 dua akar kuadrat.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah menghapus 10, menyimpan 500, lalu menghapus keduanya.
‫Ya, Max, kedalaman tidak ada.
‫Jadi kita mungkin hanya menyimpannya sebagai tidak ada.
‫Jadi hanya ada satu pilihan di sana dan kemudian untuk akar kuadrat, kita mungkin benar-benar menyimpannya sebagai akar kuadrat isi
‫otomatis dan kemudian apa lagi yang kita miliki berarti pemisahan sampel adalah enam.
‫Kita mungkin menyingkirkan empat dan dua.
‫Dan kemudian apa yang mungkin kita lakukan berarti sampel daun.
‫Jadi kita mungkin menyimpannya sebagai satu dan dua.
‫Jadi apa yang telah kita lakukan di sini?
‫Nah, apa yang telah kami lakukan adalah kami telah mengurangi ruang pencarian parameter hyper.
‫Jadi sekarang.
‫Anda ingat kami memiliki 540 kombinasi berbeda di sana.
‫Apa yang kita miliki sehingga kita memiliki tiga kali, satu kali, dua kali satu kali dua.
‫Jadi 12 dan kemudian akan menjadi validasi silang lima kali sehingga kita dapat menyesuaikan ini menggunakan parameter
‫KVI, jadi 60 versus dua ribu tujuh ratus.
‫Jadi itu jauh lebih sedikit parameter.
‫Jadi bagaimana kita melakukan ini dalam praktik?
‫Bagaimana kita akan menggunakan pencarian grid S. V untuk menemukan jenis parameter terbaik di ruang ini?
‫Nah, seperti biasa, mari kita lihat aksinya dari Escalon, pemilihan model import grid search c. v.
‫Dan kami ingin mengimpor juga, mencoba membagi.
‫Kita mungkin sudah memiliki itu.
‫Kita bisa meletakkannya di dekat benih acak.
‫Luar biasa.
‫Split, yang mungkin kita lakukan sebenarnya adalah membawa kode ini ke sini, karena ini adalah kode yang
‫sama persis yang ingin kita gunakan sebelumnya.
‫Jadi kita ambil ini saja.
‫Jadi kita akan mengubah satu hal.
‫Turun.
‫Luar biasa.
‫Jadi kami menggunakan kumpulan data yang sama dengan CV pencarian acak kami, membuat pemisahan yang sama, kami membuat algoritma
‫untuk pengklasifikasi kami, tetapi kali ini kami akan menyiapkan.
‫Pencarian Kotak S. V..
‫Penelitian menyimpan penghematan penelitian yang luar biasa.
‫Dan kemudian kita akan memasang kotak pencarian simpan di sini dan sekarang.
‫Ada parameter yang berbeda di sini, jadi yang ini akan menjadi Perram Grid, saya yakin
‫ini tidak akan memiliki ETA karena pencarian grid seperti brute force.
‫Ia mencoba setiap kombinasi tunggal.
‫Dan kami ingin mencoba grid bukan grid satu, karena ada beberapa opsi yang lebih sedikit di grid dua, seperti yang kita
‫lihat sebelumnya.
‫Jadi kita akan turun ke sini, terus validasi silang.
‫Apakah Lima kali lipat Boese sama dengan itu, oke?
‫Sekarang mari kita melangkah melalui apa yang terjadi.
‫Jadi kami mengimpor Stephy pencarian grid.
‫Kami telah membuat Grid dua, yang merupakan basis pencarian yang disempurnakan dari berbagai jenis parameter.
‫Pengaturan yang sangat berbeda, seperti jika Anda sedang mengerjakan makanan favorit Anda, menyesuaikan oven Anda,
‫jika Anda menyetel suhu ke 400 derajat, itu terlalu tinggi.
‫Jadi, jika dimulai pada 180 derajat dan itu benar, oke, Anda bisa pergi mengapa saya harus langsung ke 500 atau
‫400 derajat ketika saya bisa membuat lompatan kecil ke 400?
‫Jadi itulah mengapa kami membuat grid dua.
‫Kami mendasarkannya pada parameter terbaik atau parameter hiper terbaik yang ditemukan oleh KVI kami yang dicari secara acak atau
‫CDV pencarian secara acak.
‫Jadi mari kita lakukan, mari kita membangun pengklasifikasi hutan acak menggunakan pencarian grid S. V..
‫Jadi begini caranya, hal yang sama lagi, memasang lima lipatan untuk masing-masing dari 12 kandidat
‫dengan total 60 pas.
‫Sekarang, pencarian grid apa c. v akan dilakukan, seperti pencarian ECV secara acak?
‫Ini akan melalui semua parameter Highbaugh yang berbeda ini dan meneruskannya ke pengklasifikasi
‫hutan acak kami, mencoba setiap kombinasi yang berbeda dan akhirnya ketika selesai.
‫Kita akan bisa pergi, astaga, gram terbaik.
‫Luar biasa.
‫Jadi mungkin perlu beberapa saat dengan TV pencarian grid, ini adalah sesuatu yang perlu diingat semakin banyak
‫parameter hiper yang Anda miliki di sini, semakin lama waktu yang dibutuhkan TV pencarian grid untuk menjalankan karena harus mencoba setiap
‫kombinasi parameter keras di di sini.
‫Jadi sekarang, seperti yang kita lakukan sebelumnya, kita dapat mengevaluasi pengklasifikasi pencarian grid kita dengan membuat prediksi dengannya
‫dan kemudian menggunakan fungsi evaluasi kita untuk mencari tahu bagaimana hal itu.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫GCF Sebenarnya, kita akan menebak mengapa Prendes sama dengan G. S..
‫CFF tidak memprediksi akan memprediksi pada data uji serta uji X dan kemudian kami akan mengevaluasi prediksi.
‫Tebak metrik sama dengan mengevaluasi Freds, fungsi kami, yang kami definisikan dalam beberapa video yang
‫lalu dan saya kira mengapa Freds?
‫Luar biasa.
‫Dan sekarang, sekali lagi, kita melihat sedikit penurunan dalam akurasi.
‫Hmm.
‫Dan itu hanya menunjukkan seberapa banyak proses yang dapat menghasilkan parameter hiper.
‫Benar.
‫Ini semua tentang coba-coba itu.
‫Apa yang dapat Anda lakukan untuk memperbaikinya adalah kembali ke atas.
‫Alur kerja Anda mungkin akan mencoba beberapa pengaturan dengan tangan, seperti yang kami lakukan di sini.
‫Ubah parameter Anda dengan tangan.
‫Ini adalah alur kerja yang mungkin akan Anda lakukan, coba beberapa di antaranya dengan tangan,
‫lihat apakah Anda dapat menemukan sesuatu dengan set validasi seperti yang telah kami lakukan, lalu coba beberapa penyetelan parameter tinggi menggunakan pencarian acak
‫S. V..
‫Anda mungkin dalam hal ini, menaikkan angka ini menjadi 20 atau 50 atau lebih atau angka arbitrer apa pun yang Anda temukan.
‫Sekali lagi, ini semua eksperimen untuk mencoba dan mencari tahu jenis parameter apa yang lebih baik.
‫Dan Anda bahkan dapat mengubah kisi yang Anda cari berdasarkan jenis parameter yang
‫Anda temukan di dokumentasi model cyclone untuk model yang Anda gunakan.
‫Dan kemudian setelah Anda menemukan beberapa jenis parameter yang baik menggunakan pencarian acak c. v, Anda dapat mengambil jenis parameter tersebut,
‫yang ini di sini, program terbaik, dan kemudian membuat pencarian grid ke grid lain seperti yang telah
‫kita lakukan di sini.
‫Dalam kasus kami, ini tidak meningkatkan metrik model kami, tetapi di sinilah kami mungkin akan mulai bereksperimen sedikit lebih
‫banyak, mencoba beberapa metrik lain yang berbeda, mencoba beberapa parameter hibrid lainnya.
‫Tapi untuk kelengkapan, apa yang mungkin Anda lakukan setelah Anda mencoba beberapa parameter yang berbeda, Anda telah
‫membuat model dasar dengan pengaturan default.
‫Anda telah mencoba menyesuaikannya dengan tangan.
‫Anda mencoba menyesuaikannya dengan mengacak, kata sheave, dan Anda mencoba menyesuaikannya dengan pencarian grid.
‫Anda ingin membandingkan model Anda.
‫Jadi mari kita bandingkan.
‫Model kami yang berbeda, metrik.
‫Luar biasa.
‫Dan untuk melakukannya, kami akan membuat bingkai data, jadi tolong, inilah mengapa kami mengembalikan kamus
‫dari semua model kami dan fungsi April nilai kami.
‫Jadi baseline akan menjadi metrik dasar dan kemudian lihat siapa yang tersisa untuk metrik.
‫Turnamen berakhir di sini ketika kita tidak membutuhkannya, pencarian acak akan menjadi metrik kita dan kemudian pencarian grid.
‫Akan menjadi Gas Metrix.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian untuk melihatnya beraksi, kita akan membandingkan Matrix, yang merupakan kerangka data yang telah kita
‫buat di sini.
‫Oke, Anda mungkin perlu pindah.
‫Dia di atas sana.
‫Ini akan menjadi era di sana yang sebenarnya tidak membutuhkan braket berlekuk-lekuk.
‫Dot plot, ukuran besar Delbar sama dengan 10 babak.
‫Mari kita lihat.
‫Luar biasa.
‫Jadi ini akan membandingkan semua model klasifikasi kami yang berbeda, metrik dalam satu ruang sehingga
‫kami dapat melihat model dasar kami berwarna biru.
‫Jadi yang satu ini, tidak mendapatkan yang terbaik di sini.
‫Itu lebih merupakan ikatan antara dua dan pencarian acak pada presisi, CFF dua di depan dalam
‫recall, baseline di depan dan di EF1.
‫Ini adalah seri antara baseline dan CLF dua.
‫Dan lagi, Anda dapat menyesuaikan grafik ini untuk membuatnya lebih terlihat.
‫Ini hanya untuk menunjukkan metrik yang berbeda.
‫Jadi ini adalah jenis komunikasi yang Anda lakukan tidak hanya untuk diri Anda sendiri, tetapi untuk rekan tim
‫Anda atau jika Anda melaporkan kepada seseorang dalam sebuah proyek, adalah untuk menunjukkan kepada mereka berbagai model yang telah Anda
‫coba dan bagaimana kinerjanya secara berbeda pada klasifikasi yang berbeda. metrik.
‫Jika Anda sedang mengerjakan masalah klasifikasi, tentu saja, Anda dapat melakukan proses yang sama
‫dengan masalah regresi.
‫Dan sekarang, tergantung pada apa yang Anda butuhkan untuk proyek akan tergantung pada model mana.
‫Jadi katakanlah Anda menginginkan model yang mengoptimalkan ingatan.
‫Dalam hal ini, Anda dapat menggunakan model dasar.
‫Jika Anda menginginkan model yang mengoptimalkan presisi, Anda dapat memilih CLF untuk dimodelkan.
‫Dan jika tidak ada metrik ini yang benar-benar bekerja untuk Anda, Anda dapat terus mencoba menemukan beberapa metrik yang lebih
‫baik melalui penelusuran acak atau penelusuran kisi.
‫Dan sekarang kita akhirnya sampai pada akhir tentang bagaimana Anda dapat meningkatkan model melalui penyetelan parameter hiper.
‫Dan sekali lagi, ada banyak hal yang bisa diambil di sini.
‫Poin kuncinya adalah mengingat ini adalah proses eksperimental.
‫Meningkatkan model melalui penyetelan parameter hiper tidak ada hukum tertulis tentang bagaimana Anda melakukannya,
‫tetapi.
‫Intinya adalah terus mencoba, lihat apakah Anda dapat menemukan sesuatu.
‫Lihat apakah Anda dapat membiasakan diri dengan berbagai jenis parameter yang dimiliki model
‫berbeda, seperti pengklasifikasi palsu acak.
‫Dan ingatkan diri Anda bahwa model pertama yang Anda buat kemungkinan besar bukan model terbaik yang Anda
‫miliki.
‫Ini adalah model dasar dan dapat diperbaiki dan dibangun sebuah model.
‫Kami telah mencoba untuk meningkatkannya.
‫Katakanlah Anda telah memutuskan Anda akan fokus pada mengingat atau sesuatu seperti itu.
‫Anda mungkin ingin mengekspor model Anda sehingga Anda dapat membagikannya atau menggunakannya dalam semacam pengaturan penerapan.
‫Jadi di bagian berikutnya, kita akan melihat jika kita melihat daftar kita di sini, apa yang kita bahas,
‫kita akan melihat bagaimana cara menyimpan dan berbagi dan memuat model.
‫Jadi simpan dan muat model terlatih.
‫Manfaatnya adalah Anda tidak perlu melatih ulang model seperti yang telah kami lakukan di beberapa bagian sebelumnya.
‫Jadi kembali, periksa apa yang telah kita bahas dengan pelatihan parameter sebelumnya, bagaimana meningkatkan
‫parameter model hybrid dengan pencarian grid.
‫Lihat, kami mencoba dengan pencarian acak.
‫Cobalah dengan tangan dan sampai jumpa di video berikutnya.