‫No último vídeo, vimos como podemos reunir uma série de etapas diferentes usando pipeline e agora também é possível usar a pesquisa em
‫grade do que vimos antes, todas as pesquisas aleatórias c. v com um pipeline.
‫Há uma pequena diferença aqui e fará sentido assim que executarmos o código.
‫Então vamos aqui.
‫Na verdade, vamos deixar um pequeno comentário.
‫Também é possível usar a pesquisa em grade c. v ou pesquisa aleatória c. v com nosso pipeline.
‫E agora lembre-se, o propósito de usar o KVI de pesquisa em grade ou pesquisa aleatória escrava é tentar encontrar outro
‫conjunto de hiperparâmetros que vimos pesquisando parâmetros altos com um modelo de classificação.
‫Mas, novamente, o processo é muito semelhante a um modelo de regressão.
‫Uma vez que você meio que aprendeu por um segundo modelo baixo devido ao fato de quão bem a biblioteca foi
‫projetada, você pode usar esses princípios para outros tipos de modelos.
‫E agora vamos ver como podemos usá-lo.
‫Grid search TV para encontrar melhores parâmetros hiper, melhores configurações em nossa floresta aleatória Progresa e, esperançosamente,
‫melhorar esta escola.
‫Então, vamos digitá-lo aqui, usar o KVI de pesquisa em grade com nosso pipeline de regressão.
‫Portanto, a primeira coisa é criar uma grade.
‫Então, grade de tubos.
‫Portanto, esta será a grade de hiperparâmetros.
‫Nossa pesquisa de grade KVI vai pesquisar.
‫Agora, a principal diferença aqui está em como você configura as chaves do seu dicionário de hiperparâmetro.
‫Vamos ver um, por exemplo, então podemos conversar sobre ele.
‫Portanto, pré-processador nesta pontuação.
‫Dupla indescritível, desculpe, não duplica no computador da escola, duplica na estratégia da escola, o que você pode ser, Daniel, tem um
‫monte de sublinhados, sublinhados duplos e o que até está acontecendo aqui.
‫Bem, vamos terminar isso e então podemos dar uma olhada.
‫Então, estamos dando uma olhada nisso, a que essa chave se refere?
‫Então, se voltarmos aqui, olharmos para o nosso pipeline, o nome desta etapa no pipeline é pré-processador.
‫OK, então você está dizendo que pode alinhá-los e temos um sublinhado duplo aqui.
‫Então, ele vai para os números que aparecem e dão uma olhada em nosso pré-processador, então ele vai para
‫os nossos números.
‫OK, isso é impressionante.
‫Faz sentido.
‫Tão dormente.
‫E então o computador enfatiza a estratégia.
‫Portanto, temos que nos referir a entorpecido.
‫Nosso computador aqui é o nosso transformador numérico, que também é um pipeline que vai para o impacter.
‫OK, sim, é daí que vem o computador.
‫E, em seguida, dobre a estratégia.
‫Estratégia.
‫OK, então se você rastrear de volta, vai dizer tente a estratégia de amputação do Maine, que é
‫o que é agora, e Madian.
‫Portanto, esta é a principal diferença entre o que vimos antes com o Grid Search Seeb e o uso do grid
‫search c. v com um pipeline.
‫É aqui que os nomes aparecem nas cordas na frente de todas as nossas etapas.
‫Você deve estar se perguntando o que essas strings estão fazendo no início?
‫Então, se quisermos acessar nossos reprocessos num passo, o recurso, o atributo de num computador e a variável de
‫estratégia de computador, temos que fazer assim.
‫Então, vamos voltar atrás.
‫Então vamos pré-processador.
‫Sim.
‫Este.
‫Então vamos subir aqui pré-processador.
‫Sim.
‫NUM ok então subimos para num que é o transformador numérico e vemos um computador.
‫Sim.
‫E então vamos ajustar a estratégia.
‫OK, então esses são os parâmetros para isso.
‫Agora vamos ver como acessaríamos nosso modelo.
‫Então vamos modelar o sublinhado duplo ou deslocar para entrar novamente, obter o modelo duplo do gatilho na escola e
‫fazer uma estimativa.
‫Portanto, só precisamos de uma escola aqui porque estamos subindo apenas um nível.
‫Portanto, se acessarmos nosso modelo, que é o pipeline, queremos acessar a etapa do modelo.
‫Então é aqui que entra o modelo DARBA e a escola e queremos passar uma estimativa, que seria o
‫mesmo que entrar aqui e pressionar as estimativas finais.
‫Mas não vamos fazer isso lá.
‫Podemos fazer isso aqui.
‫Nós vamos passar.
‫Cento e mil.
‫Novamente, isso só vai para a etapa do modelo do nosso pipeline, que está aqui e passando aleatoriamente para o
‫nosso agressor.
‫Uma estimativa é esses dois valores.
‫Então, podemos fazer o mesmo para outros recursos que vimos antes.
‫Portanto, modele na pontuação da profundidade máxima da escola.
‫Então vamos passar.
‫Não vamos cinco e depois vamos usar o modelo duplo nos recursos máximos da escola.
‫E então vamos aprovar ou fazer.
‫Na verdade, e nós apenas o mantemos como um, é para economizar algum tempo em um modelo de pesquisa
‫em grade, em uma escola, amostras de homens divididas.
‫Vai passar aquele dois e quatro.
‫OK, maravilhoso.
‫Portanto, agora temos nossa grade de parâmetros configurada.
‫Como faríamos a busca em grade?
‫Então é aqui que já importamos aqui.
‫Importamos a pesquisa em grade c. v da seleção do modelo.
‫Mas a partir da integridade ou para integridade, o que podemos fazer é fazê-lo novamente.
‫Portanto, a partir de um modelo de horizonte, importação de seleção, você não precisa fazer isso se já tiver relatado, mas estamos apenas fazendo isso
‫para que você possa ver de onde vem.
‫Portanto, a partir da seleção do modelo Skyland para cima, importe a pesquisa de grade c. v, G. S. modelo, modelo de pesquisa em grade,
‫pesquisa em grade c. v vai passar.
‫Nosso modelo, que novamente está aqui na forma de um pipeline.
‫Vamos passar aquela grade de tubos, que é esse dicionário aqui de parâmetros diferentes, vai pesquisar
‫e depois vamos passar.
‫Vai para validação cruzada de cinco a cinco vezes, uma positiva, o nível máximo de dois.
‫Então, ele mostra um pouco do progresso para nós, para que possamos ver o que está acontecendo.
‫Adivinhe o ajuste do modelo e ele vai para o trem X do trem Y.
‫Bela.
‫E isso está passando por cinco dobras para cada um dos 16 candidatos.
‫Se você quiser resolver isso, dirá duas variáveis aqui vezes duas vezes dois.
‫Então isso é duas vezes a quatro vezes a oito vezes um.
‫Oito vezes dois.
‫Portanto, são seis combinações diferentes de parâmetros.
‫Estamos fazendo uma validação cruzada quíntupla.
‫Então vai fazer seis vezes cinco, que é 180.
‫Assim que terminarmos aqui, teremos uma saída aqui de todas as diferentes versões
‫de parâmetros que estão fazendo e, quando terminarmos, seremos capazes de avaliar nosso modelo de pesquisa de grade usando.
‫Modelo GFS, old school e passar nos dados do teste.
‫Portanto, esta é a pontuação que obtivemos antes sem a pesquisa de grade, eles são apenas o tipo de linha de base dos
‫parâmetros do agressor aleatório da floresta.
‫Agora, você pode precisar de uma maneira, dependendo da velocidade do seu computador, pode ser necessário esperar um
‫pouco.
‫Então é por isso que é sempre, sempre importante ter cuidado com quantos parâmetros
‫você passou em um CB de pesquisa de grade, porque ele vai pesquisar exaustivamente cada combinação.
‫Então, o que podemos fazer é pausar o vídeo e esperar até que nosso modelo termine o treinamento para ver qual é
‫sua pontuação.
‫Excelente.
‫Então, depois de cerca de um minuto ou mais, nossa pesquisa de grade é concluída e podemos ver que, se avaliarmos
‫nosso modelo de pesquisa de grade, ele obtém uma pontuação de ponto três três três contra nossa pontuação do modelo original de zero vírgula
‫um oito dois.
‫Isso é muito bom.
‫Isso é quase uma melhoria do dobro, procurando por diferentes tipos de parâmetros usando uma pesquisa em grade.
‫Agora, poderíamos continuar com mais parâmetros diferentes, mas por uma questão de tempo, vamos deixar
‫isso aí.
‫E entao.
‫Já cobrimos muito e, se você chegou até aqui, parabéns, vamos dar uma olhada no que
‫cobrimos.
‫Mude para, oh, o que estamos cobrindo, deve ser o que cobrimos agora.
‫Portanto, passamos de um fluxo de trabalho de ciclone de ponta a ponta.
‫Vimos como preparar os dados.
‫Vimos como escolher o algoritmo de estimativas correto para nossos problemas.
‫Vimos como ajustar modelos, algoritmos e usá-los para fazer previsões sobre nossos dados.
‫Vimos como avaliar modelos.
‫Vimos como melhorar os modelos.
‫Vimos como salvar e carregar modelos treinados.
‫E agora acabamos de colocar tudo junto usando um pipeline e encaixamos tudo o que
‫fizemos antes que levava várias células antes em uma célula, uma célula de um caderno de Júpiter.
‫Temos todo o nosso pipeline usando a função de pipeline de empréstimos psíquicos.
‫Agora, se você chegou até aqui, vale a pena se colocar na parte traseira.
‫Então, parabéns.
‫Abordamos muito a respeito da biblioteca de ciclones, mas, como você deve ter adivinhado, ainda há
‫muito mais coisas lá.
‫Mas com o que você aprendeu até agora, você será capaz de levá-lo consigo.
‫Você será capaz de ver as coisas.
‫Você teve que olhar para os fluxos de trabalho do ciclone.
‫Você poderá observar diferentes problemas de aprendizado de máquina e dizer, ok, posso meio que descobrir o
‫que preciso fazer, primeiro preciso preparar os dados.
‫Posso ver se consigo escolher a estimativa certa ou reduzir o acordo para o nosso problema.
‫Posso tentar ajustar meu modelo aos dados e fazer previsões.
‫Então posso tentar avaliá-lo e melhorá-lo.
‫Salve carregado depois de ter feito um monte de código confuso, posso tentar juntar tudo e limpar tudo.
‫E não se preocupe, juntando tudo isso, não é como se você fosse aprender da noite para o dia.
‫E não espero que você faça isso, mesmo depois de passar por todos os vídeos
‫que cobrimos, vai exigir muita prática.
‫Direito.
‫E, com sorte, você pode usar os recursos que estão disponíveis para você.
‫Portanto, todo o código que temos aqui, estará disponível na seção de recursos, estará disponível em
‫um notebook que você pode consultar.
‫Mas se você está procurando um lugar próximo a onde deseja ir, o melhor lugar
‫é a documentação do ciclone, a documentação do ciclone.
‫Se há algo que se destaca em algo, você deseja aprender um pouco mais,
‫um desses tópicos que examinamos revelou algo no qual você deseja se aprofundar um pouco mais.
‫Talvez você queira examinar diferentes modelos de classificação, modelos de regressão ou agrupamento de algo
‫que ainda não vimos muito.
‫Vá para o site, mas aprenda a documentação, vá para o guia do usuário e percorra todas essas
‫categorias diferentes aqui.
‫E veja se há um pequeno tópico aqui que você deseja ler um pouco mais a fundo.
‫E, novamente, vai ser um pouco opressor no início, mas com a prática, você será capaz de começar a
‫fazer seus próprios modelos mentais de como usar uma biblioteca psíquica para resolver seus próprios problemas de
‫aprendizado de máquina.
‫Agora, com o que foi dito.
‫Vejo você na próxima seção, e vamos colocar tudo o que aprendemos na seção anterior em
‫todas essas ferramentas que aprendemos, vamos colocá-las juntas e começar a trabalhar em alguns
‫de nossos próprios projetos.
‫Portanto, faça uma pausa, revise o que aprendemos, verifique os recursos, verifique a documentação
‫e se empolgue para a próxima seção.
‫Eu te vejo lá.