‫Son videoda, boru hattını kullanarak bir dizi farklı adımı nasıl bir araya getirebileceğimizi gördük.
‫Ve şimdi daha önce gördüğümüz ızgara aramasını, bir boru hattı ile rastgele bir arama CV'sini kullanmak
‫da mümkün.
‫Burada küçük bir fark var ve kodu çalıştırdığımızda anlam kazanacak.
‫Şuraya gidelim.
‫Aslında, küçük bir yorum bırakacağız.
‫Boru hattımızla bir ızgara arama CV'si veya rastgele arama CV'si kullanmak da mümkündür.
‫Şimdi, ızgara arama CV'sini veya Rastgele Arama CV'sini kullanmanın amacının, bir sınıflandırma modeliyle yüksek parametreler aradığımızı gördüğümüz
‫başka bir hiper parametre kümesini bulmaya çalışmak olduğunu hatırlayın, ancak süreç yine
‫bir regresyon modeliyle çok benzerdir.
‫Bir psişik kredi modelini öğrendiğinizde, kütüphanenin ne kadar iyi tasarlandığı gerçeğinden
‫dolayı, bu ilkeleri diğer model türleri için de kullanabilirsiniz.
‫Şimdi de bunu nasıl kullanabileceğimizi görelim.
‫Grid Search CV Daha iyi hiper parametreler, rastgele ormanımız veya saldırganımız üzerinde daha iyi ayarlar bulmak
‫ve umarım bu puanı iyileştirmek için.
‫O zaman buraya yazalım.
‫Regresyon işlem hattımızla ızgara arama CV'sini kullanın.
‫İlk olarak bir ızgara oluşturuyoruz, yani boru ızgarası.
‫Yani bu, hiper parametrelerin ızgarası olacak.
‫Izgara arama özgeçmişimiz üzerinde arama yapacak.
‫Buradaki temel fark, hiper parametre sözlüğünüzün anahtarlarını nasıl ayarladığınızla ilgilidir.
‫Örneğin bir tanesini görelim, sonra hakkında konuşabiliriz.
‫Yani önişlemci alt çizgisi.
‫Çift alt çizgi, pardon, num, çift alt çizgi ve puta çift alt çizgi stratejisi.
‫Vay be.
‫Daniel gibi olabilirsin.
‫Bir sürü alt çizgi var.
‫Çift alt çizgi.
‫Peki burada neler oluyor?
‫Şunu bitirelim ve sonra bir göz atabiliriz.
‫Bu yüzden buna bakmak zorundayız.
‫Bu anahtar ne anlama geliyor?
‫Buraya geri dönersek, boru hattımıza bakarsak, boru hattındaki bu adımın adı önişlemcidir.
‫Tamam.
‫Yani bunları sıraya dizebileceğinizi söylüyorsunuz.
‫Ve sonra burada çift alt çizgi var.
‫Yani num'a gidiyor.
‫Şimdi gelin ve ön işlemcimize bir göz atın, ardından num'umuza adım atacak.
‫Tamam.
‫Bu mantıklı gelmeye başladı.
‫Yani num ve ardından alt çizgi stratejisini girin.
‫Yani eğer num'a başvurmamız gerekiyorsa.
‫Yani buradaki bilgisayarımız, aynı zamanda bilgisayara giden bir boru hattı olan sayısal transformatörümüzdür.
‫Tamam.
‫Evet, bilgisayar da oradan geliyor.
‫Ve sonra çift alt çizgi stratejisi.
‫Strateji.
‫Tamam.
‫Bu nedenle, geriye doğru izlerseniz, şu anda olduğu gibi ana ve orta olan imputasyon stratejisini
‫deneyin diyecektir.
‫Daha önce gördüğümüz büyük arama TV'si ile şebeke arama TV'sini bir boru hattı ile kullanmak arasındaki
‫temel fark budur.
‫Tüm adımlarımızın önündeki dizelerde isimlerin geldiği yer burasıdır.
‫Daha önce merak ediyor olabilirsiniz.
‫Bu teller başlangıçta ne yapıyor?
‫Dolayısıyla, ön işlemlerimize erişmek istiyorsak, num adımı özelliğine, num imputasyonunun özniteliğine ve ardından girdinin
‫strateji değişkenine bu şekilde yapmamız gerekir.
‫Şimdi geri dönelim.
‫Gidiyoruz.
‫Önişlemci Evet, bu ve buraya çıkıyoruz.
‫Önişlemci Evet.
‫Tamam.
‫Ardından sayısal dönüştürücü olan num'a geçiyoruz.
‫Sonra girişi görüyoruz.
‫Evet.
‫Sonra da stratejimizi ayarlayacağız.
‫Tamam.
‫Yani bunun parametreleri bu.
‫Şimdi modelimize nasıl erişeceğimizi görelim.
‫Böylece model, çift alt çizgi, shift, tekrar enter, tetikleyici mutlu model, çift alt çizgi ve tahmin ediciler
‫elde ederiz.
‫Burada sadece bir çift alt çizgiye ihtiyacımız var çünkü sadece bir seviye yukarı çıkıyoruz.
‫Dolayısıyla, boru hattı olan modelimize erişirsek, model adımına erişmek isteriz.
‫Model numarası alt çizgisinin devreye girdiği yer burasıdır ve buraya girip bir tahmin düğmesine basmakla aynı olacak
‫şekilde bizi geçmek ve tahmin etmek istiyoruz.
‫Ama bunu orada yapmayacağız.
‫Burada yapacağız.
‫101,000'i geçeceğiz.
‫Yani yine, bu sadece boru hattımızın model adımına giriyor ve burada rastgele orman regresyonunu
‫geçiyor ve bize bu iki değeri tahmin ediyor.
‫O zaman aynı şeyi daha önce gördüğümüz diğer özellikler için de yapabiliriz.
‫Yani model alt çizgi, alt çizgi maksimum derinlik.
‫O zaman geçireceğiz.
‫Hadi gidelim.
‫Beş yok ve sonra model çift alt çizgi maksimum özelliklere gideceğiz.
‫Şimdi bunu geçeceğiz.
‫Sipariş verin!
‫Aslında.
‫Evet, sadece ızgara aramamızda biraz zaman kazanmak için orada bir tane olarak
‫tutuyoruz ve çift alt çizgi min örnekleri bölme modeline gideceğiz.
‫Onu da geçtim.
‫Ve OC için.
‫Harika.
‫Şimdi parametre kılavuzumuzu ayarladık.
‫Şebeke aramasını nasıl yürüteceğiz?
‫Yani zaten buraya ithal ettiğimiz yer burası.
‫Model seçiminden ızgara arama CV'sini içe aktardık.
‫Ancak bütünlükten ya da tam bütünlükten yola çıkarak yapabileceğimiz şey bunu yeniden yapmaktır.
‫Skyline Dot model seçimi içe aktarımından, bunu zaten bildirdiyseniz bunu yapmanıza gerek yok, ancak bunu sadece nereden
‫geldiğini görebilmeniz için yapıyoruz.
‫Skaler ve model seçiminden ızgara arama CV'sini içe aktar GTS model ızgara arama model
‫ızgara arama CV'sini oluşturacağız Burada yine bir boru hattı şeklinde olan modelimizi ona aktaracağız.
‫Burada farklı parametrelerden oluşan bu sözlük olan pipe grid'i geçireceğiz.
‫Üzerinde arama yapacak ve sonra onu geçeceğiz, beş, dört, beş kat çapraz doğrulama araçlarını göreceğiz
‫ve onu geçeceğiz, övünme seviyesi iki.
‫Böylece neler olduğunu görebilmemiz için bize biraz ilerleme yazdırır.
‫G'nin modeline uyacak ve X trenine gidecek.
‫Y treni.
‫Çok güzel.
‫Dolayısıyla bu, 16 adayın her biri için beş kattan oluşuyor.
‫Eğer bunu öğrenmek istiyorsanız, şu adrese gidin.
‫Yani burada iki değişken var.
‫Çarpı iki, çarpı iki.
‫Yani iki kere iki, dört kere iki, sekiz kere bir, sekiz kere iki.
‫Yani 16 farklı parametre kombinasyonu var.
‫Beş kat çapraz doğrulama yapıyoruz.
‫Yani 16 çarpı 5 yapacak, bu da 80 eder.
‫Bu işlem tamamlandığında, burada yaptığı tüm farklı parametre sürümlerinin bir çıktısını
‫elde ederiz.
‫Ve bittiğinde, ızgara arama modelimizi kullanarak değerlendirebileceğiz.
‫GTS modeli nokta puanı ve test verilerini iletin.
‫Yani bu, şebeke araması yapmadan önce sahip olduğumuz okul.
‫Yani sadece rastgele orman saldırganının temel parametreleri.
‫Şimdi bilgisayarınızın ne kadar hızlı olduğuna bağlı olarak beklemeniz gerekebilir.
‫Biraz beklemeniz gerekebilir.
‫İşte bu yüzden grid arama CV'sine kaç parametre verdiğinize dikkat etmek her
‫zaman çok önemlidir çünkü CV her bir kombinasyonu ayrıntılı bir şekilde arayacaktır.
‫Yapabileceğimiz şey, videoyu duraklatmak ve modelimiz eğitimini tamamlayana kadar beklemek ve ardından skorun ne olduğunu
‫görmektir.
‫Mükemmel.
‫Yaklaşık bir dakika kadar sonra ızgara aramamız biter ve ızgara arama modelimizi değerlendirdiğimizde
‫0 puan aldığını görebiliriz. 0 olan orijinal model puanımıza karşılık şimdi 333. 182.
‫Bu oldukça iyi.
‫Bu, bir ızgara araması kullanarak farklı türde parametreleri arayarak neredeyse iki kat iyileştirmedir.
‫Şimdi, bunu daha farklı parametreler için devam ettirebiliriz, ancak zamanın hatırı için burada
‫bırakacağız.
‫Ve böylece.
‫Çok şey konuştuk.
‫Ve eğer buraya kadar gelebildiyseniz, tebrikler.
‫Buraya bir göz atalım.
‫Neleri ele aldık.
‫İşlediğimiz konuya geçelim.
‫Şimdi ele aldığımız şey olmalı.
‫Böylece uçtan uca bir soket kredisi iş akışına geçtik.
‫Verilerin nasıl hazır hale getirileceğini gördük.
‫Problemlerimiz için doğru tahmini eğik çizgi algoritmasını nasıl seçeceğimizi gördük.
‫Modelleri nasıl uyduracağımızı, algoritmaları nasıl keseceğimizi ve bunları verilerimiz üzerinde tahminler yapmak için nasıl kullanacağımızı gördük.
‫Modelleri nasıl değerlendireceğimizi gördük.
‫Modelleri nasıl geliştirebileceğimizi gördük.
‫Eğitilmiş modellerin nasıl kaydedileceğini ve yükleneceğini gördük.
‫Ve şimdi bir boru hattı kullanarak hepsini bir araya getirdik.
‫Daha önce birden fazla hücrede yaptığımız her şeyi tek bir hücreye, bir jupyter not defterinin tek bir hücresine
‫sığdırdık.
‫Tüm boru hattımızı psişik learns boru hattı işlevini kullanarak oluşturduk.
‫Buraya kadar gelebildiyseniz, kendinizi tebrik etmenizde fayda var.
‫Tebrik ederim.
‫Psişik kredi kütüphanesinde çok yol kat ettik, ancak tahmin edebileceğiniz gibi,
‫hala orada olan çok şey var.
‫Ancak şu ana kadar öğrendiklerinizle bu işin üstesinden gelebileceksiniz.
‫Bir şeylere bakabileceksiniz.
‫Psişik öğrenme iş akışlarına bakabileceksiniz.
‫Farklı makine öğrenimi problemlerine bakabilecek ve şöyle diyebileceksiniz: Tamam, önce verileri
‫hazır hale getirmem gerektiğini anlayabilirim.
‫Problemimiz için doğru tahmini, bir eğik çizgi algoritmasını seçip seçemeyeceğimi görebilirim.
‫Modelimi verilere uydurmaya ve tahminlerde bulunmaya çalışabilirim.
‫Sonra deneyip değerlendirebilir ve geliştirebilirim, kaydedip yükleyebilirim.
‫Bir sürü dağınık kod yazdıktan sonra, hepsini bir araya getirip temizlemeyi deneyebilirim.
‫Merak etmeyin, tüm bunları bir araya getirdiğinizde bir gecede öğrenecek değilsiniz.
‫Senden bunu beklemiyorum.
‫İşlediğimiz tüm videolardan sonra bile, çok fazla pratik yapmanız gerekecek, değil
‫mi?
‫Ve umarım size sunulan kaynakları kullanabilirsiniz.
‫Yani burada sahip olduğumuz tüm kod, kaynaklar bölümünde mevcut olacak, geri başvurabileceğiniz
‫bir not defterinde mevcut olacak.
‫Ama gitmek istediğiniz yerin yanında bir yer arıyorsanız, en iyi yer medyumdur.
‫Belgeleri öğrenin.
‫Psişik öğrenme belgeleri.
‫İncelediğimiz ve biraz daha derine inmek istediğiniz bazı konuları ele aldığımız
‫bu konulardan biraz daha fazlasını öğrenmek istediğiniz bir şey varsa, belki de
‫farklı sınıflandırma modellerine, regresyon modellerine veya kümelemeye bakmak istersiniz, henüz
‫çok fazla görmediğimiz bir şey.
‫Sokete gidin, belgeleri öğrenin, kullanıcı kılavuzuna gidin ve buradaki tüm bu farklı kategorileri
‫adım adım inceleyin.
‫Ve burada biraz daha derinlemesine okumak istediğiniz küçük bir konu olup olmadığına bakın.
‫Ve yine, başlangıçta biraz bunaltıcı olacak, ancak pratik yaparak, kendi makine öğrenimi problemlerinizi çözmek için psişik
‫bir kredi kütüphanesini nasıl kullanabileceğinize dair kendi zihinsel modellerinizi oluşturmaya
‫başlayabileceksiniz.
‫Şimdi bunu söylerken.
‫Bir sonraki bölümde görüşürüz.
‫Ve önceki bölümde öğrendiğimiz her şeyi, öğrendiğimiz tüm bu araçlara uygulayacağız.
‫Bunları bir araya getireceğiz ve kendi projelerimiz üzerinde çalışmaya başlayacağız.
‫O yüzden biraz ara ver.
‫Öğrendiklerimizi gözden geçirin.
‫Kaynaklara göz atın, belgelere göz atın ve bir sonraki bölüm için heyecanlanın.
‫Orada görüşürüz.