‫Bem-vindo de volta e o último vídeo que vimos tinha uma melodia, os hiperparâmetros de um modelo usando pesquisa aleatória
‫c. v.
‫E o que isso fez foi definir um espaço ou dicionário de diferentes tipos de valores de parâmetros.
‫Gostaríamos de tentar e pesquisar aleatoriamente.
‫Combinamos esses parâmetros aleatoriamente e construímos um classificador com diferentes configurações, diferentes tipos de parâmetros
‫e, em seguida, avaliamos todos eles usando validação cruzada.
‫Ou podemos mudar de volta para dez.
‫Não queremos 50 modelos fugindo.
‫E depois de tentar 10 combinações diferentes, encontrou os melhores parâmetros para este conjunto de valores aqui.
‫Então, depois de avaliá-los, não nos saímos tão bem quanto nosso modelo anterior aqui, onde ajustamos
‫apenas à mão.
‫E então, finalmente, um fluxo de trabalho que você pode acabar tendo ao treinar parâmetros rígidos é começar manualmente e, em
‫seguida, usar a pesquisa aleatória S. V. através de um espaço de parâmetros elevados.
‫E depois de encontrar alguns parâmetros híbridos muito bons, você provavelmente terminará com a pesquisa de
‫grade c. v.
‫Vamos ver isso em ação aqui.
‫Então, cinco vírgula três, ajuste de hiperparâmetro com pesquisa de grade S. V ..
‫Lindo.
‫E vamos verificar nossa grade, então nossa grade no momento é que você pode notar que a TV de pesquisa de grade tem a palavra
‫grade nela e nossa grade de metade dos parâmetros no momento são esses valores aqui.
‫E a principal diferença aqui entre a pesquisa aleatória e a TV em grade é que a TV com pesquisa aleatória tem
‫um parâmetro chamado Anytown, que é o que vimos aqui.
‫Que podemos definir para limitar o número de modelos a experimentar.
‫Portanto, em nosso caso, usamos 10, se olharmos para trás aqui, o topo deste código cabendo cinco dobras para cada um
‫dos 10 candidatos, totalizando 50 ajustes.
‫A principal diferença entre a TV aleatória e a TV com pesquisa em grade é que a TV com pesquisa em grade é como uma
‫busca de força bruta.
‫Isso significa que ele passará por todas as combinações disponíveis aqui.
‫Então, se dermos uma olhada, temos seis valores aí.
‫Então, ser seis vezes, cinco vezes, duas vezes, três vezes três.
‫Portanto, os seis parâmetros aqui, há cinco aqui, dois aqui, três três no total, 540 parâmetros diferentes que ele tentaria
‫ou combinações de parâmetros.
‫E isso é muito e então validado cruzado vezes isso por cinco.
‫Portanto, modelo dois mil e setecentos.
‫Isso é muito.
‫Direito.
‫Isso vai exigir muito treinamento de potência de computação.
‫Um modelo pode demorar bastante, mas treinando.
‫Vinte e setecentos deles, especialmente se você estiver trabalhando com um grande conjunto de dados, provavelmente não serão adequados
‫para o seu laptop.
‫Você pode precisar de um grande computador ou podemos reduzir o espaço de pesquisa.
‫Então, vamos ver isso em ação.
‫O que quero dizer com isso é criar uma grade para usar um pouco mais de um espaço hiperparâmetro
‫confinado.
‫Então, em essência, apenas reduzir o número de hiperparâmetros que a pesquisa da grade tem que percorrer.
‫Então, vamos ver isso em ação.
‫O que podemos fazer é apenas copiar isso.
‫E agora, como você criaria uma grade na prática, poderíamos simplesmente copiar e colar, o que fizemos.
‫Eu quero alinhá-los de forma que tudo pareça pitônico.
‫Pronto, poderíamos apenas copiar e colar e depois deletar aleatoriamente, deletar, deletar.
‫Podemos não fazer isso.
‫Então, passamos por uma pesquisa aleatória c. v e já passou, digamos que aumentamos para 50 modelos
‫diferentes como tínhamos antes, mas em nosso caso, na verdade, só fizemos 10.
‫Podemos usar esses parâmetros, os melhores programas de nossa pesquisa aleatória KVI.
‫E use-os para influenciar onde gostaríamos de pesquisar em grade, salvar para executar.
‫Então vamos fazer isso.
‫Nossos melhores parâmetros são 206 duas raízes quadradas.
‫Portanto, o que podemos fazer é remover 10, manter 500 e, em seguida, remover esses dois.
‫Sim, Max, a profundidade não é nenhuma.
‫Portanto, podemos apenas manter isso como nenhum.
‫Portanto, só há uma opção para a raiz quadrada, podemos na verdade mantê-la como raiz quadrada de preenchimento automático e, em
‫seguida, o que mais temos significa que a divisão da amostra é seis.
‫Podemos nos livrar de quatro e dois.
‫E então o que podemos fazer significa folhas de amostras.
‫Portanto, podemos manter isso como um e dois.
‫Então, o que fizemos aqui?
‫Bem, o que fizemos foi reduzir nosso espaço de busca de hiperparâmetros.
‫Então agora.
‫Você se lembra que tínhamos 540 combinações diferentes lá.
‫O que temos para termos três vezes, uma vez, duas vezes, uma vez duas.
‫Então, 12 e então haverá validação cruzada cinco vezes para que possamos ajustar isso usando o parâmetro
‫KVI, então 60 contra dois mil e setecentos.
‫Portanto, são muito menos parâmetros.
‫Então, como faríamos isso na prática?
‫Como usaríamos a pesquisa em grade S. V. encontrar o melhor tipo de parâmetro neste espaço?
‫Bem, como sempre, vamos vê-lo em ação a partir do Escalon, a seleção do modelo, importação da grade de pesquisa c. v.
‫E queremos importar também, tentando dividir.
‫Provavelmente já temos isso.
‫Podemos colocar isso perto da semente aleatória.
‫Maravilhoso.
‫Dividir, o que podemos fazer, na verdade, é apenas trazer esse código aqui, porque é exatamente o
‫mesmo código que queremos usar antes.
‫Então, vamos apenas pegar isso.
‫Então, vamos mudar uma coisa.
‫Desça.
‫Maravilhoso.
‫Então, estamos usando o mesmo conjunto de dados que nosso CV de pesquisa aleatória, fazendo a mesma divisão, estamos instanciando
‫o algoritmo para o nosso classificador, mas desta vez vamos configurar.
‫Grid Search S. V ..
‫Pesquisa salvar uma economia de pesquisa maravilhosa.
‫E então vamos ajustar a grade de pesquisa salvar aqui e agora.
‫Há um parâmetro diferente aqui, então este vai ser o Perram Grid, eu acredito que não
‫vai ter um ETA porque o grid search é como força bruta.
‫Ele tenta todas as combinações.
‫E queremos experimentar a grade em vez da grade um, porque tem menos opções lá na grade dois, como
‫vimos antes.
‫Então, vamos descer aqui, continue a validação cruzada.
‫O Boese quíntuplo é igual a isso, certo?
‫Agora vamos ver o que está acontecendo.
‫Então, estamos importando a pesquisa de grade Stephy.
‫Criamos a grade dois, que é uma base de pesquisa refinada de diferentes tipos de parâmetros.
‫Configurações tão diferentes, tanto como se você estivesse preparando sua refeição favorita, ajustando seu forno, se
‫você ajustasse a temperatura para 400 graus, isso é muito alto.
‫Então, se começa em 180 graus e começa, ok, você pode perguntar por que eu iria direto para 500 ou
‫400 graus quando posso dar um pequeno salto para 400?
‫É por isso que criamos a grade dois.
‫Nós o baseamos nos melhores parâmetros ou nos melhores hiperparâmetros que nosso KVI pesquisado aleatoriamente ou CDV
‫pesquisado aleatoriamente encontrou.
‫Então vamos fazer isso, vamos construir um classificador de floresta aleatório usando a pesquisa em grade S. V ..
‫Então é assim que vai ser novamente, a mesma coisa novamente, encaixando cinco dobras para cada um dos
‫12 candidatos, totalizando 60 encaixes.
‫Agora, que pesquisa em grade c. v vai fazer, assim como pesquisar ECV aleatoriamente?
‫Ele vai passar por todos esses parâmetros Highbaugh diferentes e passá-los para nosso
‫classificador de floresta aleatório, tentando cada combinação diferente e, eventualmente, quando estiver concluído.
‫Podemos ir, nossa, melhores gramas.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, pode demorar um pouco com a TV de pesquisa em grade, é algo para se manter em mente
‫quanto mais hiperparâmetros você tiver aqui, mais tempo levará a TV de pesquisa em grade para ser executada porque ela tem que tentar
‫cada combinação de parâmetros rígidos em aqui.
‫Portanto, agora, como fizemos antes, podemos avaliar nosso classificador de pesquisa de grade fazendo previsões com ele e,
‫em seguida, usando nossa função de avaliação para descobrir como se saiu.
‫Então vamos fazer isso.
‫GCF Bem, na verdade, vamos adivinhar por que Prendes é igual a G. S ..
‫O CFF não prevê vai prever nos dados de teste também X teste e então iremos avaliar as previsões.
‫A métrica de suposição é igual a avaliar Freds, nossa função, que definimos em alguns vídeos atrás
‫e acho que por que Freds?
‫Maravilhoso.
‫E agora, novamente, vemos um ligeiro declínio na precisão.
‫Hum.
‫E isso só mostra o quanto os hiperparâmetros de agitação do processo podem ser.
‫Direito.
‫É tudo sobre tentativa e erro.
‫O que você pode fazer para corrigir isso é voltar.
‫Seu fluxo de trabalho provavelmente seria tentar algumas configurações manualmente, como fizemos aqui.
‫Altere seus parâmetros manualmente.
‫Este é um fluxo de trabalho que você provavelmente faria, tente apenas alguns deles manualmente,
‫veja se consegue descobrir algo com um conjunto de validação como fizemos e, em seguida, tente algum ajuste de parâmetro alto usando a pesquisa aleatória
‫S. V ..
‫Você pode, neste caso, aumentar esse número para 20 ou 50 ou mais ou qualquer número arbitrário que encontrar.
‫Novamente, tudo isso é experimentação para tentar descobrir quais tipos de parâmetros são melhores.
‫E você pode até mesmo alterar a grade que está procurando com base no tipo de parâmetros
‫que encontra na documentação do modelo de ciclone para o modelo que está usando.
‫E então, quando você encontrar alguns bons tipos de parâmetros usando a pesquisa aleatória c. v, você pode pegar esses tipos de
‫parâmetros, esses aqui, os melhores programas, e então criar outra grade para pesquisar em grade,
‫como fizemos aqui.
‫Em nosso caso, isso não melhorou as métricas de nossos modelos, mas é aqui que provavelmente começaríamos a experimentar um
‫pouco mais, tentar algumas outras métricas diferentes, tentar alguns outros parâmetros híbridos diferentes.
‫Mas para completar, o que você provavelmente faria depois de tentar alguns parâmetros diferentes, você criou um modelo de
‫linha de base com as configurações padrão.
‫Você tentou ajustá-los manualmente.
‫Você tentou ajustá-los aleatoriamente, disse polia, e tentou ajustá-los por meio de pesquisa em grade.
‫Você quer comparar seus modelos.
‫Então, vamos comparar.
‫Nossos diferentes modelos, métricas.
‫Maravilhoso.
‫E para fazer isso, vamos criar um quadro de dados, então, por favor, é por isso que estamos retornando dicionários de
‫todos os nossos todos os nossos modelos e nossa função Aprils de valor.
‫Portanto, a linha de base será a métrica de linha de base e, em seguida, veja quem ficará com as métricas.
‫O torneio termina aqui quando não precisamos deles, a pesquisa aleatória será nossa métrica e a pesquisa em grade.
‫Vai ser Gas Metrix.
‫Maravilhoso.
‫E então, para vê-lo em ação, vamos comparar o Matrix, que é apenas aquele quadro de
‫dados que instanciamos aqui.
‫OK, talvez você precise se mover.
‫Ele está lá em cima.
‫Vai haver uma era lá dentro de um colchete ondulado de que não precisamos.
‫Gráfico de pontos, Delbar tamanho grande é igual a 10 atos.
‫Vamos ver isso.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, isso vai comparar todos os nossos diferentes modelos de classificação, métricas em um espaço, para que possamos ver
‫que nosso modelo de linha de base é o azul.
‫Então, neste aqui, não foi o melhor aqui.
‫Era mais um empate entre dois e busca aleatória em precisão, CFF dois está na frente na recuperação, a
‫linha de base está na frente e no EF1.
‫É um empate entre a linha de base e CLF dois.
‫E, novamente, você pode ajustar este gráfico para torná-lo mais visível.
‫Isso é apenas para demonstrar diferentes métricas.
‫Portanto, este é um tipo de comunicação que você faz não apenas para você, mas para seus colegas de equipe
‫ou se você está se reportando a alguém em um projeto, é mostrar a eles os diferentes modelos que você tentou
‫e como eles atuam de forma diferente em diferentes classificações Métricas.
‫Se você está trabalhando em um problema de classificação, é claro, pode fazer o mesmo tipo de processo
‫com um problema de regressão.
‫E agora, dependendo do que você precisa para o projeto vai depender de qual modelo.
‫Digamos que você queira um modelo que otimize o recall.
‫Nesse caso, você pode usar o modelo de linha de base.
‫Se você deseja um modelo com precisão otimizada, pode escolher o CLF para modelar.
‫E se nenhuma dessas métricas realmente funcionou para você, você pode continuar a tentar encontrar algumas melhores por meio
‫de pesquisa aleatória ou pesquisa de grade.
‫E agora finalmente chegamos ao final de como você pode melhorar um modelo por meio do ajuste de hiperparâmetro.
‫E, novamente, há muito o que aprender aqui.
‫O ponto principal é lembrar que é um processo experimental.
‫Melhorar um modelo por meio do ajuste de hiperparâmetros é que não há nenhum tipo de lei escrita sobre como você faz
‫isso, mas.
‫O objetivo é apenas continuar tentando, ver se você consegue descobrir alguma coisa.
‫Veja se você consegue se familiarizar com os diferentes tipos de parâmetros que os diferentes modelos
‫possuem, como um classificador falso aleatório.
‫E lembre-se de que o primeiro modelo que você faz provavelmente não é o melhor modelo que você
‫tem.
‫É um modelo básico e pode ser aprimorado e, portanto, construído um modelo.
‫Tentamos melhorá-lo.
‫Digamos que você decidiu que vai se concentrar na recordação ou algo parecido.
‫Você pode exportar seu modelo para que possa compartilhá-lo ou usá-lo em algum tipo de configuração de implantação.
‫Então, na próxima seção, veremos se olharmos nossa lista aqui, o que estamos
‫cobrindo, veremos como salvar, compartilhar e carregar um modelo.
‫Portanto, salve e carregue um modelo treinado.
‫A vantagem disso é que você não terá que retreinar um modelo como fizemos nas últimas seções.
‫Então, volte, verifique o que cobrimos no treinamento de parâmetro anterior, como melhorar o parâmetro híbrido
‫do modelo com pesquisa de grade.
‫Veja, nós tentamos com pesquisa aleatória.
‫Experimente manualmente e até o próximo vídeo.