‫前回のビデオでは､ パイプラインを使って様々なステップを組み立てる方法を紹介しました｡
‫そして､ 今までのようなグリッドサーチ､ パイプラインを使ったランダムサーチCVも可能になっています｡
‫ここでちょっとした違いがあるのですが､ これはコードを実行すれば理解できるはずです｡
‫では､ ここに行ってみましょう｡
‫実は､ ちょっとコメントを残しておきます｡
‫また､ 当社のパイプラインでは､ グリッドサーチCVやランダムサーチCVを使用することも可能です｡
‫グリッドサーチやランダムサーチを使う目的は､ ハイパーパラメータの別のセットを見つけようとすることで､ 分類モデルで高いパラメータを探すのを見たことがありますが､
‫このプロセスは回帰モデルでも非常に似ています｡
‫あるサイキックローンのモデルでそれを学ぶと､ ライブラリがうまく設計されているため､
‫その原則を他のタイプのモデルにも使えるようになります｡
‫そして､ 次はその使い方をみてみましょう｡
‫グリッド探索 CV より良いハイパーパラメータ､ ランダムフォレストやアグレッサーのより良い設定を見つけ､
‫このスコアを向上させたい｡
‫では､ ここに入力してみましょう｡
‫リグレッションパイプラインでグリッドサーチCVを使用します｡
‫まず最初に､ グリッドを作成します｡
‫これがハイパーパラメータのグリッドになるわけです｡
‫グリッドサーチのCVは､ オーバーサーチを行います｡
‫さて､ ここでの主な違いは､ ハイパーパラメータ辞書のキーをどのように設定するかにあります｡
‫例えば1つ見て､ それから話しましょう｡
‫だから､ プリプロセッサのアンダースコア｡
‫ダブルアンダースコア､ ゴメンナサイ､ ナム､ ダブルアンダースコア､ プッタダブルアンダースコア作戦｡
‫おっと
‫ダニエルのような存在になるかもしれません｡
‫アンダースコアが多いですね｡
‫ダブルアンダースコア
‫そして､ ここで何が起こっているのか？
‫じゃあ､ これを完成させてから､ 見てみようか｡
‫だから､ 私たちはこれを見なければならないのです｡
‫このキーは何を指しているのでしょうか？
‫ここで､ パイプラインに戻り､ このパイプラインのステップの名前をプリプロセッサーとします｡
‫なるほど｡
‫それを並べればいいということですね｡
‫そして､ ここに二重のアンダースコアがあります｡
‫だから､ ナムになる｡
‫プリプロセッサーをご覧になってください｡
‫なるほど｡
‫それはそれで意味があることだと思います｡
‫だから､ numと入力アンダースコア戦略｡
‫だから､ もし私たちがnumを参照する必要があるならば｡
‫つまり､ ここでいうコンピューターは数値変換器であり､ コンピューターに向かうパイプラインでもあるのです｡
‫なるほど｡
‫そう､ そこからコンピューターが生まれるのです｡
‫そして､ ダブル・アンダースコア戦略｡
‫戦略
‫なるほど｡
‫だから､ 辿っていくと､ メインというインピュテーションストラテジーを試せということになり､ それが今のミディアムということです｡
‫これが､ 今までのグレートサーチテレビと､ パイプラインを使ったグリッドサーチテレビの大きな違いですね｡
‫ここで､ すべてのステップの先頭にある文字列の中に､ 名前が入ります｡
‫以前から気になっていたかもしれませんね｡
‫この文字列は､ 冒頭で何をしているのでしょうか？
‫つまり､ 事前処理､ num step､ num imputationの属性､ そしてinputのstrategy変数にアクセスしたい場合は､
‫このようにする必要があります｡
‫それでは､ もう一度通り抜けてみましょう｡
‫だから､ 行くんです｡
‫プリプロセッサー うん､ これと､ この上に行くんだ｡
‫プリプロセッサー うん｡
‫NUM なるほど｡
‫そして､ 数値変換器であるnumに上がります｡
‫そして､ インプットを見る｡
‫うん｡
‫そして､ 戦略を調整する｡
‫なるほど｡
‫そのためのパラメータなんですね｡
‫では､ どのようにモデルにアクセスするか見てみましょう｡
‫モデル､ ダブルアンダースコア､ シフト､ もう一度エンターキーを押すと､ トリガーハッピーになります｡ モデル､ ダブルアンダースコア､
‫エスティメータ｡
‫つまり､ 1レベル上がるだけなので､ アンダースコアは2つだけでいいのです｡
‫そこで､ パイプラインであるモデルにアクセスする場合､ モデルのステップにアクセスしたいと思います｡
‫ここで型番のアンダースコアが入るわけですが､ ここに入って見積もりを押すのと同じことです｡
‫でも､ そこではやらないんです｡
‫ここでやるんだ｡
‫101,000に合格するんだ｡
‫パイプラインのモデルステップでランダムフォレスト回帰を行い､
‫この2つの値を推定します｡
‫そうすれば､ これまで見てきた他の機能についても､ 同じことができるようになります｡
‫つまり､ アンダースコアのモデル､ アンダースコアの最大深度です｡
‫では､ パスします｡
‫さあ､ 行こう｡
‫なし5､ そしてモデルダブルアンダースコアの最大機能へ｡
‫これで合格です｡
‫注文してください
‫実は｡
‫そうですね､ グリッド検索の時間を短縮するために1つにして､ ダブルアンダースコアminサンプルスプリットモデルにします｡
‫それも過去の話｡
‫そしてOCにも｡
‫素晴らしい｡
‫これで､ パラメータグリッドの設定が完了しました｡
‫グリッド検索をどのように実行するか？
‫ここまではすでにインポートしているわけです｡
‫モデル選択からグリッドサーチCVをインポートしました｡
‫しかし､ 完全なもの､ あるいは完全なものから､ 私たちができることは､ もう一度やることかもしれません｡
‫そこでSkyline Dotのモデル選択インポートから､ すでに報告済みの場合は必要ありませんが､ どこからの報告かわかるようにするためにやっています｡
‫スカラーとモデル選択から インポートグリッド検索 CV GTS モデルグリッドサーチモデルグリッド検索
‫CV 私たちのモデルを渡しますが､ それはここでもパイプラインの形をしています｡
‫このパイプグリッドには､ さまざまなパラメータを含むこの辞書を渡すつもりです｡
‫クロスバリデーションで5倍､ 4倍､ 5倍の車両を検索し､ 自慢の2倍で通過させるのです｡
‫そのため､ 進捗状況を少しずつプリントアウトして､ 何が起こっているのかを確認することができます｡
‫GのモデルフィットでXトレインに行く｡
‫Y列車｡
‫美しい｡
‫そして､ これが16人の候補者それぞれについて5回ずつ折り返されていくわけです｡
‫それを解決したかったら､ あなたが行ってください｡
‫ここで2つの変数があるわけです｡
‫2回目､ 2回目｡
‫つまり､ 2回2回､ 4回2回､ 8回1回､ 8回2回ということですね｡
‫つまり､ 16通りのパラメーターの組み合わせがあるわけです｡
‫5倍のクロスバリデーションを行っています｡
‫だから､ 16×5の80をすることになる｡
‫この作業が終わると､ さまざまなバージョンのパラメータがここに出力されます｡
‫そして完成したら､ それを使ってグリッド検索モデルを評価することができるようになるのです｡
‫GTSモデルドットスコアとテストデータを渡す｡
‫これがグリッドサーチなしで以前取得した学校なんですね｡
‫つまり､ ランダムフォレスト・アグレッサーのベースライン・タイプのパラメーターだけです｡
‫お使いのコンピュータの速度によっては､ お待ちいただく必要があります｡
‫少し待つ必要があるかもしれません｡
‫だから､ グリッドサーチCVに渡すパラメータの数に注意することが常に重要です｡
‫そこで､ ビデオを一時停止して､ モデルの学習が終わるまで待って､ そのスコアを確認することが考えられます｡
‫素晴らしい｡
‫1分ほどでグリッドサーチが終了し､ グリッドサーチモデルを評価すると､ スコアが0になることがわかります｡
‫元のモデルのスコアが0であるのに対して､ 現在は333です｡ 182.
‫それは､ かなり......いいですね｡
‫これは､ グリッドサーチで異なるタイプのパラメータを検索することで､ ほぼ2倍に改善されることになりますね｡
‫さて､ このままもっと別のパラメータを設定することもできますが､ 時間の都合上､ この辺にしておきます｡
‫といった具合に｡
‫たくさん取材してきました｡
‫そして､ ここまで来られた方､ おめでとうございます｡
‫ここで見てみましょう｡
‫取材した内容
‫取材内容にシフトする｡
‫今､ 取材した内容になるはずです｡
‫つまり､ ソケットローンのワークフローをエンド・トゥ・エンドにしたのです｡
‫データの準備の仕方を見てきました｡
‫ここまで､ 問題に適した推定スラッシュアルゴリズムの選び方について見てきました｡
‫私たちは､ モデルを適合させる方法､ スラッシュアルゴリズム､ そしてそれらを使ってデータに対して予測を行う方法を見てきました｡
‫ここまで､ モデルの評価方法について見てきました｡
‫モデルの改良の仕方を見てきました｡
‫ここまで､ 学習済みモデルの保存と読み込みの方法について見てきました｡
‫そして今､ パイプラインを使ってまとめているところです｡
‫今まで複数のセルを使っていたものを､ 1つのセル､ つまりjupyter notebookの1セルに収めたのです｡
‫サイキックラーニングのパイプライン機能を使って､ 全パイプラインを整備しているんです｡
‫さて､ ここまで来たら､ 自分を褒めてあげましょう｡
‫だから､ おめでとうございます｡
‫サイキックローンライブラリーでは､ これまで多くの内容を紹介してきましたが､ ご想像のとおり､
‫まだまだたくさんあります｡
‫でも､ これまで学んできたことがあれば､ きっと受け止められるはずです｡
‫物見遊山になる｡
‫サイキック・ラーンドのワークフローを見ることができるようになります｡
‫機械学習のさまざまな問題を見て､ 「なるほど､ まずデータを用意する必要があるんだな」と､
‫なんとなくわかるようになります｡
‫我々の問題に適した推定値､ スラッシュアルゴリズムを選択できるかどうかがわかる｡
‫私は､ 自分のモデルをデータに適合させ､ 予測を立てることを試行錯誤することができます｡
‫そして､ それを評価し､ 改善し､ 保存し､ ロードしてみることができます｡
‫面倒なコードをたくさんやった後､ それを全部ひっくるめてきれいにしようと思えるんです｡
‫そして､ これだけまとめても､ 一朝一夕に身につくものではないのでご安心ください｡
‫期待してない｡
‫これまで取り上げたビデオをすべて見ても､ かなりの練習が必要でしょう？
‫そして､ 願わくば､ 利用可能なリソースを活用してほしい｡
‫ここにあるすべてのコードは､ リソースのセクションで見ることができますし､ ノートブックで参照することもできます｡
‫でも､ 行きたいところの次にどこか探しているのであれば､ 一番いいのは霊能者です｡
‫ドキュメントを学ぶ｡
‫サイキックがドキュメントを学ぶ｡
‫もし､ これまで取り上げてきたトピックの中で､ もう少し深く学びたいことがあれば､
‫別の分類モデルや回帰モデル､ クラスタリングなど､
‫まだあまり見たことがないものを見てみたいでしょう｡
‫ソケットに行き､ ドキュメントを学び､ ユーザーガイドに行き､ ここにあるさまざまなカテゴリーをすべて踏破してください｡
‫そして､ ここに少し深読みしたいトピックがあるかどうかを確認します｡
‫そしてまた､ 最初は少し圧倒されるでしょうが､ 練習すれば､ サイキックローンライブラリを使って自分の機械学習の問題を解決する方法について､
‫自分自身のメンタルモデルを作り始めることができるようになるでしょう｡
‫さて､ そうはいっても
‫では､ 次のセクションでお会いしましょう｡
‫そして､ 前節のセクションで学んだことを､ これらのツールにすべて当てはめるのです｡
‫それらをまとめて､ 自分たちのプロジェクトに着手するのです｡
‫だから､ 休んでください｡
‫学んだことを見直す｡
‫リソースをチェックし､ ドキュメントを確認し､ 次のセクションに期待を膨らませてください｡
‫現地でお会いしましょう｡