‫Bentornato e l'ultimo video che abbiamo visto aveva una melodia, i parametri iper di un modello utilizzando la ricerca randomizzata
‫c. v.
‫E ciò che ha fatto è stato definire uno spazio o un dizionario di diversi tipi di valori dei parametri.
‫Vorremmo provare e poi cercare a caso.
‫Combiniamo questi parametri in modo casuale e abbiamo creato un classificatore con impostazioni diverse, diversi tipi di
‫parametri, quindi li abbiamo valutati tutti utilizzando la convalida incrociata.
‫O potremmo riportarlo a dieci.
‫Non vogliamo che 50 modelli scappino.
‫E poi, dopo aver provato 10 diverse combinazioni, ha trovato che i parametri migliori erano questo insieme di valori qui.
‫Quindi, dopo averli valutati, abbiamo selezionato che non andavano così bene come il nostro modello precedente qui dove abbiamo
‫sintonizzato solo a mano.
‫E quindi, finalmente, un flusso di lavoro con cui potresti ritrovarti quando ti alleni con parametri rigidi inizia a mano e
‫quindi utilizza la ricerca casuale S. v. attraverso uno spazio di parametri elevati.
‫E poi, una volta trovati alcuni parametri ibridi abbastanza buoni, probabilmente finirai con la ricerca della
‫griglia c. v.
‫Vediamolo in azione qui.
‫Quindi cinque punto tre, ottimizzazione dei parametri iper con ricerca della griglia S. V..
‫Bellissimo.
‫E diamo un'occhiata alla nostra griglia, quindi la nostra griglia al momento è che potresti notare che la griglia di ricerca TV contiene la parola
‫griglia e la nostra griglia di metà dei parametri al momento sono questi valori qui.
‫E la differenza chiave qui tra la ricerca casuale e la ricerca sulla griglia TV è che la ricerca casuale TV ha un
‫parametro chiamato Anytown, che è quello che abbiamo visto qui.
‫Che possiamo impostare per limitare il numero di modelli da provare.
‫Quindi nel nostro caso, abbiamo usato 10, quindi se guardiamo indietro qui, la parte superiore di questo codice corrisponde a cinque pieghe per ciascuno dei
‫10 candidati per un totale di 50 adattamenti.
‫La differenza chiave tra TV randomizzata e TV con ricerca in griglia è quella TV con ricerca in griglia è una specie di
‫ricerca a forza bruta.
‫Significa che passerà attraverso ogni singola combinazione disponibile qui.
‫Quindi, se diamo un'occhiata, abbiamo sei valori lì.
‫Quindi essere sei volte, cinque volte, due volte, tre volte tre.
‫Quindi i sei parametri qui, ce ne sono cinque qui, due qui, tre tre in totale, 540 parametri diversi che proverebbe
‫o combinazioni di parametri.
‫E questo è molto e poi convalidato in modo incrociato per cinque volte.
‫Quindi duemilasettecento modello.
‫Questo è molto.
‫Destra.
‫Ci vorrà molto allenamento per la potenza di calcolo.
‫Un modello potrebbe richiedere un tempo abbastanza lungo, ma l'addestramento.
‫Ventisettecento di loro, specialmente se stai lavorando con un grande set di dati, probabilmente non saranno adatti
‫al tuo laptop.
‫Potrebbe essere necessario un computer di grandi dimensioni o possiamo ridurre lo spazio di ricerca.
‫Quindi vediamolo in azione.
‫Quindi quello che intendo è che creerà una griglia per usare un po' più di uno spazio iperparametrico
‫limitato.
‫Quindi, in sostanza, è sufficiente ridurre il numero di iperparametri che la ricerca nella griglia deve attraversare.
‫Quindi vediamolo in azione.
‫Quello che potremmo fare è semplicemente copiare questo.
‫E ora come creeresti una griglia in pratica, potremmo semplicemente copiarla e incollarla, cosa che abbiamo fatto.
‫Voglio allinearli in modo che sembri tutto pitone.
‫Ecco qua, e potremmo semplicemente copiarlo e incollarlo e poi semplicemente eliminarli a caso, eliminare, eliminare.
‫Potremmo non farlo.
‫Quindi abbiamo effettuato una ricerca randomizzata c. v ed è andato a buon fine, diciamo che abbiamo raggiunto
‫50 modelli diversi come prima, ma nel nostro caso ne abbiamo fatti solo 10.
‫Potremmo prendere questi parametri, i migliori programmi dalla nostra ricerca casuale KVI.
‫E usali per influenzare dove vorremmo la ricerca nella griglia, salvare per eseguire.
‫Quindi facciamolo.
‫I nostri parametri migliori sono 206 radice quadrata di due.
‫Quindi quello che potremmo fare è rimuovere 10, mantenere 500, quindi rimuovere questi due.
‫Sì, Max, la profondità è nulla.
‫Quindi potremmo semplicemente tenerlo come nessuno.
‫Quindi c'è solo un'opzione lì e poi per la radice quadrata, potremmo effettivamente mantenerla come radice quadrata di riempimento
‫automatico e poi cos'altro abbiamo significa che la divisione del campione è sei.
‫Potremmo sbarazzarci di quattro più due.
‫E poi quello che potremmo fare significa foglie di campioni.
‫Quindi potremmo tenerlo come uno e due.
‫Allora cosa abbiamo fatto qui?
‫Bene, quello che abbiamo fatto è aver ridotto il nostro spazio di ricerca degli iperparametri.
‫Così ora.
‫Ti ricordi che lì avevamo 540 combinazioni diverse.
‫Che cosa abbiamo quindi abbiamo tre volte, una volta, due volte uno per due.
‫Quindi 12 e poi sarà una convalida incrociata cinque volte, quindi possiamo aggiustarlo usando il
‫parametro KVI, quindi 60 contro duemilasettecento.
‫Quindi ci sono molti meno parametri.
‫Quindi come lo faremmo in pratica?
‫Come utilizzeremmo la ricerca tramite griglia S. v. trovare il miglior tipo di parametri in questo spazio?
‫Bene, come sempre, vediamolo in azione da Escalon, la ricerca della griglia di importazione della selezione del modello c. v.
‫E vogliamo anche importare, cercando di dividere.
‫Probabilmente lo abbiamo già.
‫Possiamo metterlo vicino al seme casuale.
‫Meraviglioso.
‫Split, quello che potremmo fare, in realtà, è portare questo codice qui, perché è lo
‫stesso codice che vogliamo usare prima.
‫Quindi prendiamo solo questo.
‫Quindi cambieremo una cosa.
‫Scendere.
‫Meraviglioso.
‫Quindi stiamo usando lo stesso set di dati del nostro CV di ricerca randomizzato, facendo la stessa divisione, stiamo
‫istanziando l'algoritmo per noi classificatore, ma questa volta lo configureremo.
‫Griglia di ricerca S. V..
‫La ricerca salva un meraviglioso risparmio di ricerca.
‫E poi andremo ad adattare la ricerca della griglia salvata qui e ora.
‫C'è un parametro diverso qui, quindi questo sarà Perram Grid, credo che non avrà un
‫ETA perché la ricerca sulla griglia è come la forza bruta.
‫Prova ogni singola combinazione.
‫E vogliamo che provi la griglia anziché la griglia uno, perché ha poche opzioni in meno nella griglia due, come abbiamo
‫visto prima.
‫Quindi veniamo qui, continuiamo la convalida incrociata.
‫Cinque volte il Boese è uguale a quello, ok?
‫Ora passiamo attraverso ciò che sta accadendo.
‫Quindi stiamo importando la ricerca in griglia Stephy.
‫Abbiamo creato Grid due, che è una base di ricerca raffinata di diversi tipi di parametri.
‫Impostazioni così diverse, proprio come se stai lavorando al tuo pasto preferito, regolando il forno,
‫se imposti la temperatura a 400 gradi, è troppo alta.
‫Quindi se inizia a 180 gradi e lo fa, ok, potresti andare perché dovrei andare dritto a 500 o 400
‫gradi quando posso solo fare un piccolo salto a 400?
‫Ecco perché abbiamo creato la griglia due.
‫L'abbiamo basato sui migliori parametri o sui migliori iperparametri che il nostro KVI ricercato casualmente o CDV di
‫ricerca casuale ha trovato.
‫Quindi facciamolo, costruiamo un classificatore forestale casuale usando la ricerca della griglia S. V..
‫Quindi ecco come andrà di nuovo, la stessa cosa di nuovo, adattando cinque pieghe per ciascuno dei 12 candidati per
‫un totale di 60 adattamenti.
‫Ora, quale griglia di ricerca c. v sta per fare, proprio come cercare casualmente ECV?
‫Passerà attraverso tutti questi diversi parametri di Highbaugh e li passerà al nostro classificatore
‫di foreste casuali, provando ogni combinazione diversa e poi alla fine quando avrà finito.
‫Potremo andare, accidenti, migliori grammi.
‫Meraviglioso.
‫Quindi potrebbe volerci un po 'di tempo con la ricerca della griglia TV, questo è qualcosa da
‫tenere a mente più parametri iper hai qui, più tempo impiegherà la ricerca della griglia TV per l'esecuzione perché deve provare ogni
‫singola combinazione di parametri difficili in qui.
‫Quindi ora, come abbiamo fatto prima, possiamo valutare il nostro classificatore di ricerca della griglia facendo previsioni con esso
‫e quindi utilizzando la nostra funzione di valutazione per capire come è andata.
‫Quindi facciamolo.
‫GCF Bene, in realtà, indovineremo perché Prendes è uguale a G. S..
‫CFF non prevedere predirà anche sui dati del test X test e poi andremo a valutare le previsioni.
‫Indovina le metriche uguali valutano Freds, la nostra funzione, quella che abbiamo definito in un paio di
‫video fa e immagino perché Freds?
‫Meraviglioso.
‫E ora, di nuovo, vediamo un leggero calo della precisione.
‫Hmm.
‫E questo dimostra quanto può essere un processo che agita i parametri iper.
‫Destra.
‫È tutta una questione di tentativi ed errori.
‫Quello che potresti fare per risolvere questo problema è tornare su.
‫Il tuo flusso di lavoro sarebbe probabilmente provare alcune impostazioni manualmente, come abbiamo fatto di nuovo qui.
‫Modifica manualmente i tuoi parametri.
‫Questo è un flusso di lavoro che probabilmente faresti, prova solo alcuni di questi a mano, vedi
‫se riesci a capire qualcosa con un set di convalida come abbiamo fatto, quindi prova un po' di ottimizzazione dei parametri elevati usando la ricerca casuale
‫S. V..
‫In questo caso potresti aumentare questo numero a 20 o 50 o giù di lì o qualsiasi numero arbitrario che trovi.
‫Ancora una volta, questa è tutta una sperimentazione per cercare di capire quale tipo di parametri è migliore.
‫E potresti anche cambiare la griglia su cui stai cercando in base al tipo di parametri
‫che trovi nella documentazione del modello ciclone per il modello che stai utilizzando.
‫E poi una volta che hai trovato un buon tipo di parametri usando la ricerca randomizzata c. v, potresti prendere quel tipo di parametri,
‫questi qui, i migliori programmi, e quindi creare un'altra griglia per la ricerca della griglia
‫come abbiamo fatto qui.
‫Nel nostro caso, non ha migliorato le metriche dei nostri modelli, ma è qui che probabilmente inizieremmo a sperimentare un po'
‫di più, provare alcune altre metriche diverse, provare alcuni altri parametri ibridi diversi.
‫Ma per completezza, cosa faresti probabilmente dopo aver provato alcuni parametri diversi, hai creato un modello
‫di base con le impostazioni predefinite.
‫Hai provato a regolarli a mano.
‫Hai provato a regolarli casualmente, ha detto puleggia, e hai provato a regolarli con la ricerca nella griglia.
‫Vuoi confrontare i tuoi modelli.
‫Quindi confrontiamo.
‫I nostri diversi modelli, metriche.
‫Meraviglioso.
‫E per farlo, creeremo un frame di dati, quindi per favore, questo è il motivo per cui abbiamo restituito
‫i dizionari di tutti i nostri modelli e della nostra funzione Aprils.
‫Quindi la linea di base sarà la metrica di base e poi vedrai a sinistra chi sarà lasciato alle metriche.
‫Il torneo finisce qui quando non ne abbiamo bisogno, la ricerca casuale sarà la nostra metrica e poi la ricerca sulla
‫griglia.
‫Sarà Gas Metrix.
‫Meraviglioso.
‫E poi per vederlo in azione, andremo a confrontare Matrix, che è proprio quel frame di dati
‫che abbiamo istanziato qui.
‫Ok, potresti doverti spostare.
‫È lassù.
‫Sarà un'era lì dentro che in realtà è una parentesi ondulata di cui non avevamo bisogno.
‫Dot plot, Delbar di grandi dimensioni equivale a 10 atti.
‫Vediamolo.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo confronterà tutti i nostri diversi modelli di classificazione, le metriche in uno spazio in modo che possiamo
‫vedere che il nostro modello di base è il blu.
‫Quindi su questo, non ha avuto il meglio qui.
‫Era più un pareggio tra due e una ricerca casuale sulla precisione, CFF due è davanti al richiamo, la
‫linea di base è davanti e su EF1.
‫È un pareggio tra la linea di base e CLF due.
‫E ancora, puoi regolare questo grafico per renderlo più visibile.
‫Questo è solo per dimostrare metriche diverse.
‫Quindi questo è un tipo di comunicazione che fai non solo per te stesso, ma per i tuoi
‫compagni di squadra o se stai segnalando a qualcuno in un progetto, è mostrare loro i diversi modelli che
‫hai provato e come si comportano diversamente su diverse classificazioni metrica.
‫Se stai lavorando su un problema di classificazione, ovviamente, puoi eseguire lo stesso tipo di processo con
‫un problema di regressione.
‫E ora, a seconda di ciò di cui hai bisogno per il progetto, dipenderà da quale modello.
‫Quindi supponiamo di volere un modello che ottimizzasse il richiamo.
‫In questo caso, potresti utilizzare il modello di base.
‫Se volevi un modello che ottimizzasse la precisione, potresti scegliere il CLF da modellare.
‫E se nessuna di queste metriche ha funzionato davvero per te, potresti continuare a cercare di trovarne di migliori attraverso la
‫ricerca casuale o la ricerca nella griglia.
‫E ora siamo finalmente arrivati alla fine di come è possibile migliorare un modello tramite l'ottimizzazione dei parametri iper.
‫E ancora, c'è molto da prendere qui.
‫Il punto chiave è ricordare che è un processo sperimentale.
‫Migliorare un modello attraverso l'ottimizzazione degli iperparametri è che non esiste una sorta di legge scritta su come farlo,
‫ma.
‫Il punto è continuare a provare, vedere se riesci a capire qualcosa.
‫Vedi se riesci a familiarizzare con diversi tipi di parametri che hanno diversi modelli,
‫come un classificatore falso casuale.
‫E ricorda a te stesso che il primo modello che realizzi è molto probabilmente non il miglior modello che
‫hai.
‫È un modello di base e può essere migliorato e quindi costruito un modello.
‫Abbiamo cercato di migliorarlo.
‫Diciamo che hai deciso che ti concentrerai sul richiamo o qualcosa del genere.
‫Potresti voler esportare il tuo modello in modo da poterlo condividere o utilizzarlo in una sorta di configurazione di distribuzione.
‫Quindi, nella prossima sezione, esamineremo se guardiamo la nostra lista qui, cosa stiamo
‫trattando, vedremo come salvare, condividere e caricare un modello.
‫Quindi salva e carica un modello addestrato.
‫Il vantaggio di questo è che non dovrai riqualificare un modello come abbiamo fatto nelle ultime sezioni.
‫Quindi torna indietro, controlla cosa abbiamo trattato con l'addestramento precedente sui parametri, come migliorare il parametro ibrido
‫del modello con la ricerca della griglia.
‫Vedi, abbiamo provato con la ricerca casuale.
‫Provalo a mano e ci vediamo nel prossimo video.