‫在上一个视频中, 我们看到了如何使用管道将多个不同的步骤组合在一起｡
‫现在也可以使用网格搜索, 我们以前见过的, 一个随机搜索CV与管道｡
‫这里有一点小小的不同, 一旦我们运行代码, 它就会变得有意义｡
‫我们来看看这里｡
‫事实上, 我们会留下一点评论｡
‫也可以将网格搜索CV或随机搜索CV用于我们的管道｡
‫现在请记住, 使用网格搜索CV或随机搜索CV的目的是尝试找到另一组超参数, 我们已经看到了使用分类模型搜索高参数,
‫但过程与回归模型非常相似｡
‫一旦你学习了一个心理贷款模型, 由于这个库的设计是多么的好,
‫你可以把这些原则用于其他类型的模型｡
‫现在让我们看看如何使用它｡
‫网格搜索CV为了找到更好的超级参数, 更好的设置我们的随机森林或侵略者, 并希望提高这个分数｡
‫所以我们在这里输入｡
‫使用网格搜索CV与我们的回归管道｡
‫首先, 我们要创建一个网格, 即管道网格｡
‫这就是超参数的网格｡
‫我们的网格搜索CV将搜索结束｡
‫这里的主要区别在于如何设置超级参数字典的键｡
‫让我们看一个例子, 然后我们再谈它｡
‫所以预处理器加下划线｡
‫双下划线, 对不起, num, 双下划线和puta双下划线策略｡
‫哇哦｡
‫你可能会像丹尼尔一样｡
‫有很多下划线｡
‫双下划线｡
‫这里到底发生了什么？
‫好吧, 让我们把这个做完, 然后再看看｡
‫所以我们得看看这个｡
‫这把钥匙指的是什么？
‫如果我们回到这里, 看看我们的流水线, 流水线中这一步的名称是预处理器｡
‫好吧, 我会的
‫你是说你可以把这些排成一行｡
‫这里还有双下划线｡
‫所以它去了纳姆｡
‫来看看我们的预处理器, 然后它会进入num｡
‫好吧, 我会的
‫开始有意义了｡
‫所以num然后输入下划线策略｡
‫所以如果我们要引用num｡
‫我们的计算机是数字转换器, 也是一个连接到计算机的管道｡
‫好吧, 我会的
‫是啊, 电脑就是从那来的｡
‫然后是双下划线策略｡
‫策略｡
‫好吧, 我会的
‫所以如果你回溯的话, 它会说尝试一下主要的插补策略, 也就是现在的和中等的｡
‫这就是我们之前看到的伟大的搜索电视和使用网格搜索电视与管道之间的主要区别｡
‫这就是名字出现在我们所有步骤前面的字符串中的地方｡
‫你之前可能想知道｡
‫这些弦在开始时是做什么的？
‫所以如果我们想访问我们的预处理, num步骤, 特征, num属性, 然后输入策略变量,
‫我们必须这样做｡
‫让我们回顾一下｡
‫那我们走吧｡
‫预处理器是的, 这一个, 我们从这里上去.
‫预处理器是的｡
‫好的｡
‫然后我们进入num, 这是数字转换器｡
‫然后我们看到输入｡
‫是的｡
‫然后我们要调整策略｡
‫好吧, 我会的
‫这就是参数｡
‫现在, 让我们看看如何访问模型｡
‫所以我们开始建模, 双下划线, 移位, 再次输入, 得到触发快乐模型,
‫双下划线和估计量｡
‫这里我们只需要一个双下划线, 因为我们只上一级｡
‫因此, 如果我们访问我们的模型, 即管道, 我们希望访问模型步骤｡
‫这就是型号下划线的作用, 我们希望传递并估计我们, 这与在这里按估计值是一样的｡
‫但我们不会在那里做｡
‫我们就在这里做｡
‫我们会超过它101000｡
‫同样, 这只是进入我们的管道的模型步骤, 通过随机森林回归,
‫估计这两个值｡
‫然后, 我们可以对我们之前看到的其他功能进行同样的操作｡
‫所以模型下划线, 下划线最大深度｡
‫那我们就通过｡
‫我们走吧｡
‫没有五个, 然后我们将去模型双下划线最大功能｡
‫现在我们要通过它｡
‫肃静!
‫事实上是的
‫是的, 我们把它保留为一个, 这样可以节省网格搜索的时间,
‫我们将对双下划线最小样本分割进行建模｡
‫也有点过了｡
‫而对于OC来说｡
‫好极了｡
‫现在我们已经建立了参数网格｡
‫我们怎么进行网格搜索？
‫这是我们已经导入的地方｡
‫我们已经从模型选择中导入了网格搜索CV｡
‫但从完整性或完全完整性来看, 我们可能做的是再做一次｡
‫所以从Skyline Dot模型选择导入, 如果你已经报告了, 你就不需要这样做了,
‫但是我们这样做只是为了让你能看到它的来源｡
‫从标量和模型选择导入网格搜索CV我们要创建GTS模型网格搜索模型网格搜索CV我们要把我们的模型传递给它, 这里也是以管道的形式｡
‫我们将传递给它管道网格, 这是一个包含不同参数的字典｡
‫它会搜索, 然后我们会通过它, 看到车辆五, 四, 五倍交叉验证,
‫我们会通过它, 吹嘘水平为二｡
‫所以它会打印出一点进度, 让我们可以看到发生了什么｡
‫Go G的模型适合, 它将成为X列车｡
‫Y火车｡
‫真漂亮｡
‫所以这16个候选人中的每一个都要经历五次｡
‫如果你想解决这个问题, 你可以去｡
‫这里有两个变量｡
‫乘以二, 乘以二｡
‫所以是二乘二, 四乘二, 八乘一, 八乘二｡
‫这是16种不同的参数组合｡
‫我们要做五重交叉验证｡
‫所以它会做16乘以5, 也就是80｡
‫一旦这里完成了, 我们就得到了它正在做的所有不同版本的参数的输出｡
‫一旦完成, 我们将能够使用评估我们的网格搜索模型｡
‫GTS模型的网点得分和通过它的测试数据｡
‫这就是我们之前在没有网格搜索的情况下找到的学校｡
‫所以只是随机森林攻击者的基线类型参数｡
‫现在, 您可能需要等待, 具体取决于您的计算机速度｡
‫你可能需要等一会儿｡
‫这就是为什么要注意传递给网格搜索CV的参数数量, 因为它会彻底搜索每一个组合｡
‫所以我们可以暂停视频, 等待模型完成训练, 然后看看它的得分是多少｡
‫好极了｡
‫大约一分钟后, 我们的网格搜索就完成了, 我们可以看到, 如果评估我们的网格搜索模型,
‫它的得分是0｡ 333, 而我们的原始模型得分为0｡ 182.
‫很好｡
‫通过使用网格搜索来搜索不同类型的参数, 这几乎是对double的改进｡
‫现在, 我们可以继续使用更多不同的参数, 但是为了节省时间, 我们就不多说了｡
‫就这样｡
‫我们谈了很多｡
‫如果你已经走到这一步了, 恭喜你｡
‫让我们看看这里｡
‫我们已经讲过的内容｡
‫转到我们要报道的内容｡
‫这应该就是我们现在讨论的内容｡
‫所以我们已经从一个端到端的插座贷款工作流程｡
‫我们已经了解了如何准备好数据｡
‫我们已经看到了如何为我们的问题选择正确的估计斜线算法｡
‫我们已经看到了如何拟合模型､ 斜线算法, 并使用它们对我们的数据进行预测｡
‫我们已经了解了如何评估模型｡
‫我们已经看到了如何改进模型｡
‫我们已经看到了如何保存和加载训练好的模型｡
‫现在我们用一条管道把所有东西都组装起来｡
‫我们把之前用多个单元格做的所有事情都放到一个单元格里, 一个jupyter笔记本的单元格里｡
‫我们的整个管道都使用了通灵学管道功能｡
‫既然你已经走到这一步了, 就值得把自己放在后面.
‫所以恭喜你
‫我们已经在通灵借阅图书馆中涵盖了很多领域, 但正如你可能已经猜到的, 还有很多东西仍然存在｡
‫但以你目前所学到的, 你可以接受它｡
‫你就能看东西了｡
‫你就能看到通灵学习的工作流程｡
‫你可以看到不同的机器学习问题, 好的,
‫我可以知道我必须先把数据准备好｡
‫我可以看看我是否能选择正确的估计, 一个斜线算法来解决我们的问题｡
‫我可以通过尝试使我的模型与数据相匹配来做出预测｡
‫然后我可以尝试和评估它和改进它, 保存和加载｡
‫在我完成了大量混乱的代码之后, 我可以尝试将它们全部组合起来并清理干净｡
‫别担心, 把所有这些放在一起, 你不会一夜之间就学会的｡
‫我也不指望你会｡
‫即使在看完我们讲过的所有视频之后, 这也需要大量的练习, 对吧｡
‫希望你能利用现有的资源｡
‫我们在这里得到的所有代码, 都可以在参考资料部分找到, 也可以在笔记本中找到,
‫您可以回头参考｡
‫但如果你想找一个你想去的地方, 最好的地方是灵媒｡
‫了解文档｡
‫通灵学文献｡
‫如果您想进一步了解这些主题中的某一个, 或者您想更深入地了解其中的某一个, 那么您可能想了解不同的分类模型､
‫回归模型或聚类, 这些我们还没有看到过｡
‫请访问插座､ 了解文档､ 访问用户指南, 并在此处逐步了解所有这些不同的类别｡
‫看看这里有没有你想深入了解的话题｡
‫同样, 开始可能会有点难以应付,
‫但通过练习, 你就能开始建立自己的心智模型, 如何使用通灵借阅库来解决你自己的机器学习问题｡
‫话虽如此｡
‫我们下一节再见｡
‫我们将把上一节学到的所有知识应用到我们学到的所有工具中｡
‫我们将把它们放在一起, 开始我们自己的一些项目｡
‫所以休息一下吧｡
‫复习所学内容｡
‫查看资源和文档, 为下一节的学习而兴奋不已｡
‫我会看到你在那里｡