‫Trong video cuối cùng, chúng ta đã thấy cách chúng ta có thể kết hợp một số bước khác nhau bằng cách sử dụng đường ống.
‫Và bây giờ cũng có thể sử dụng tìm kiếm dạng lưới về những gì chúng ta đã thấy trước đây, một CV tìm kiếm ngẫu nhiên với
‫một đường dẫn.
‫Có một chút khác biệt nhỏ ở đây và nó sẽ có ý nghĩa khi chúng tôi chạy mã.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Trên thực tế, chúng tôi sẽ để lại một bình luận nhỏ.
‫Cũng có thể sử dụng CV tìm kiếm dạng lưới hoặc CV tìm kiếm ngẫu nhiên với đường dẫn của chúng tôi.
‫Và bây giờ hãy nhớ mục đích của việc sử dụng CV tìm kiếm lưới hoặc CV Tìm kiếm ngẫu nhiên là để thử và tìm một tập hợp siêu tham
‫số khác mà chúng ta đã thấy để tìm kiếm các tham số cao bằng mô hình phân loại,
‫nhưng quy trình lại rất giống với mô hình hồi quy.
‫Một khi bạn đã tìm hiểu nó đối với một mô hình cho mượn tâm linh, do thực tế là thư viện được thiết
‫kế tốt như thế nào, bạn có thể sử dụng các nguyên tắc đó cho các loại mô hình khác.
‫Và bây giờ chúng ta hãy xem chúng ta có thể sử dụng nó như thế nào.
‫Grid Search CV Để tìm các thông số siêu tốt hơn, cài đặt tốt hơn trên rừng ngẫu nhiên hoặc kẻ xâm lược của chúng
‫tôi, và hy vọng cải thiện điểm số này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy nhập nó vào đây.
‫Sử dụng CV tìm kiếm lưới với đường ống hồi quy của chúng tôi.
‫Vì vậy, điều đầu tiên đầu tiên là chúng ta tạo một lưới, vì vậy lưới ống.
‫Vì vậy, đây sẽ là lưới của các siêu tham số.
‫CV tìm kiếm lưới của chúng tôi sẽ tìm kiếm.
‫Bây giờ, sự khác biệt chính ở đây nằm ở cách bạn thiết lập các khóa của từ điển siêu tham số của mình.
‫Hãy xem một ví dụ, sau đó chúng ta có thể nói về nó.
‫Vì vậy, gạch dưới bộ xử lý trước.
‫Double gạch dưới, xin lỗi, num, gạch dưới kép và chiến lược gạch dưới kép puta.
‫Ái chà.
‫Bạn có thể giống như Daniel.
‫Có rất nhiều dấu gạch dưới.
‫Gấp đôi dấu gạch dưới.
‫Và điều gì đang xảy ra ở đây?
‫Chà, chúng ta hãy hoàn thành việc này và sau đó chúng ta có thể xem xét.
‫Vì vậy, chúng tôi phải xem xét điều này.
‫Chìa khóa này đề cập đến điều gì?
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại đây, nếu chúng ta nhìn vào đường dẫn của mình, tên của bước này trong đường dẫn là tiền xử lý.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, bạn đang nói rằng bạn có thể xếp hàng những thứ đó.
‫Và sau đó chúng tôi có một dấu gạch dưới kép ở đây.
‫Vì vậy, nó đi đến num.
‫Vì vậy, hãy đến và xem xét bộ tiền xử lý của chúng tôi, sau đó sẽ chuyển sang phần num của chúng tôi.
‫Được chứ.
‫Điều đó bắt đầu có ý nghĩa.
‫Vì vậy, num và sau đó nhập chiến lược gạch dưới.
‫Vì vậy, nếu chúng ta phải tham chiếu đến num.
‫Vì vậy, máy tính của chúng ta ở đây là máy biến áp số, cũng là một đường ống dẫn đến máy tính.
‫Được chứ.
‫Vâng, đó là nguồn gốc của máy tính.
‫Và sau đó gấp đôi chiến lược gạch dưới.
‫Chiến lược.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, nếu bạn truy tìm lại nó, nó sẽ nói rằng hãy thử chiến lược áp đặt của main, đó là
‫những gì hiện tại và phương tiện.
‫Vì vậy, đây là sự khác biệt chính giữa những gì chúng ta đã thấy trước đây với TV tìm kiếm tuyệt vời và sử dụng TV
‫tìm kiếm dạng lưới có đường ống.
‫Đây là nơi mà các tên xuất hiện trong chuỗi ở phía trước tất cả các bước của chúng ta.
‫Bạn có thể tự hỏi trước đây.
‫Những chuỗi này đang làm gì khi bắt đầu?
‫Vì vậy, nếu chúng ta muốn truy cập các quy trình trước của chúng ta, bước num bước tính năng, thuộc tính của num imputation và sau đó là biến
‫chiến lược của đầu vào, chúng ta phải thực hiện như thế này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy quay trở lại thông qua.
‫Vì vậy, chúng tôi đi.
‫Bộ tiền xử lý Yep, cái này và chúng ta đi lên đây.
‫Bộ tiền xử lý Yep.
‫NUM đồng ý.
‫Sau đó, chúng ta đi đến num, là biến áp số.
‫Sau đó, chúng tôi thấy đầu vào.
‫Chuẩn rồi.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ điều chỉnh chiến lược.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đó là các thông số cho điều đó.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem chúng ta sẽ truy cập mô hình của mình như thế nào.
‫Vì vậy, chúng tôi đi mô hình, gạch dưới kép, thay đổi, nhập lại, kích hoạt mô hình hạnh phúc, gạch dưới kép và
‫công cụ ước tính.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ cần một dấu gạch dưới kép ở đây bởi vì chúng tôi chỉ tăng một cấp.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi truy cập mô hình của mình, đó là đường ống, chúng tôi muốn truy cập bước mô hình.
‫Vì vậy, đây là nơi gạch dưới của số mô hình xuất hiện và chúng tôi muốn chuyển và ước tính chúng tôi, điều này
‫sẽ giống như vào đây và nhấn một ước tính.
‫Nhưng chúng tôi sẽ không làm điều đó ở đó.
‫Chúng tôi sẽ làm điều đó ở đây.
‫Chúng tôi sẽ vượt qua nó 101.000.
‫Vì vậy, một lần nữa, đây chỉ là bước mô hình của đường ống của chúng tôi ở đây và chuyển hồi
‫quy rừng ngẫu nhiên và ước tính cho chúng tôi hai giá trị này.
‫Sau đó, chúng tôi có thể làm tương tự cho các tính năng khác mà chúng tôi đã thấy trước đây.
‫Vì vậy, gạch dưới mô hình, gạch dưới độ sâu tối đa.
‫Sau đó, chúng tôi sẽ vượt qua nó.
‫Đi nào.
‫Không có năm và sau đó chúng tôi sẽ mô hình hóa gấp đôi gạch dưới các tính năng tối đa.
‫Bây giờ chúng ta sẽ vượt qua nó.
‫Gọi món!
‫Thực ra.
‫Vâng, chúng tôi chỉ giữ nó như một cái ở đó chỉ để tiết kiệm thời gian tìm kiếm trên lưới của
‫chúng tôi và chúng tôi sẽ đi mô hình đôi gạch dưới gạch dưới chia nhỏ các mẫu tối thiểu.
‫Loại quá khứ đó quá.
‫Và đối với OC.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã thiết lập lưới tham số của mình.
‫Chúng tôi sẽ chạy tìm kiếm lưới như thế nào?
‫Vì vậy, đây là nơi chúng tôi đã nhập nó lên đây.
‫Chúng tôi đã nhập CV tìm kiếm lưới từ lựa chọn mô hình.
‫Nhưng từ sự hoàn chỉnh hay sự hoàn chỉnh đầy đủ, những gì chúng ta có thể làm là làm lại.
‫Vì vậy, từ việc nhập lựa chọn mô hình Skyline Dot, bạn không cần phải làm điều này nếu bạn đã báo cáo, nhưng chúng tôi chỉ làm
‫điều đó để bạn có thể biết nó đến từ đâu.
‫Từ CV tìm kiếm lưới nhập khẩu vô hướng và lựa chọn mô hình Chúng ta sẽ tạo CV tìm kiếm lưới
‫mô hình tìm kiếm mô hình GTS Chúng ta sẽ chuyển nó sang mô hình của chúng tôi, một lần nữa ở đây dưới dạng một đường ống.
‫Chúng tôi sẽ chuyển nó lưới đường ống, đây là từ điển này ở đây các tham số khác nhau.
‫Nó sẽ tìm kiếm và sau đó chúng tôi sẽ vượt qua nó, xem các phương tiện năm, bốn, năm lần xác nhận chéo và chúng
‫tôi sẽ vượt qua nó, tự hào về cấp độ hai.
‫Vì vậy, nó in ra một chút tiến bộ cho chúng tôi để chúng tôi có thể thấy những gì đang xảy ra.
‫Mô hình của Go G phù hợp và nó sẽ đi tàu X.
‫Xe lửa Y.
‫Xinh đẹp.
‫Và vì vậy, điều này sẽ trải qua năm lần cho mỗi người trong số 16 ứng cử viên.
‫Nếu bạn muốn giải quyết vấn đề đó, bạn hãy truy cập.
‫Vì vậy, hai biến ở đây.
‫Lần hai, lần hai.
‫Vậy đó là hai lần hai, bốn lần hai, tám lần một, tám lần hai.
‫Vì vậy, đó là 16 sự kết hợp khác nhau của các tham số.
‫Chúng tôi đang thực hiện xác thực chéo năm lần.
‫Vì vậy, nó sẽ làm 16 lần năm, là 80.
‫Vì vậy, sau khi kết thúc ở đây, chúng tôi đã có kết quả đầu ra ở đây của tất cả các phiên bản khác nhau của thông số mà
‫nó đang thực hiện.
‫Và sau khi hoàn tất, chúng tôi sẽ có thể đánh giá mô hình tìm kiếm lưới của mình bằng cách sử dụng.
‫Điểm mô hình GTS chấm và chuyển nó vào dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, đây là ngôi trường mà chúng tôi đã có trước đây mà không cần tìm kiếm trên lưới.
‫Vì vậy, chỉ là loại đường cơ sở của các tham số của kẻ xâm lược rừng ngẫu nhiên.
‫Bây giờ bạn có thể cần đợi tùy thuộc vào tốc độ máy tính của bạn.
‫Bạn có thể cần đợi một chút thời gian.
‫Vì vậy, đây là lý do tại sao luôn luôn quan trọng, hãy luôn cẩn thận với số lượng
‫tham số bạn chuyển cho CV tìm kiếm dạng lưới bởi vì nó sẽ tìm kiếm toàn diện mọi kết hợp đơn lẻ.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là tạm dừng video và đợi cho đến khi mô hình của chúng tôi kết thúc quá trình đào tạo và sau đó xem điểm số
‫của nó là bao nhiêu.
‫Xuất sắc.
‫Vì vậy, sau khoảng một phút, tìm kiếm lưới của chúng tôi đã kết thúc và chúng tôi có thể thấy rằng nếu chúng tôi đánh giá mô hình
‫tìm kiếm lưới của mình, nó sẽ nhận được điểm 0. 333 bây giờ so với điểm mô hình ban đầu của chúng tôi là 0. 182.
‫Đó là khá tốt.
‫Đó gần như là một sự cải tiến gấp đôi bằng cách tìm kiếm các loại thông số khác nhau bằng cách sử dụng tìm kiếm lưới.
‫Bây giờ, chúng tôi có thể tiếp tục điều này với nhiều thông số khác nhau, nhưng vì lợi ích của thời gian, chúng tôi sẽ
‫để nó ở đó.
‫Và vì thế.
‫Chúng tôi đã đề cập rất nhiều.
‫Và nếu bạn đã làm được điều đó đến nay, xin chúc mừng.
‫Hãy xem ở đây.
‫Những gì chúng tôi đã đề cập.
‫Chuyển sang những gì chúng tôi đang đề cập.
‫Nó nên là những gì chúng tôi đã đề cập bây giờ.
‫Vì vậy, chúng tôi đã đi từ đầu đến cuối quy trình cho vay socket.
‫Chúng tôi đã biết cách chuẩn bị dữ liệu.
‫Chúng tôi đã biết cách chọn thuật toán gạch chéo ước tính phù hợp cho các vấn đề của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã thấy cách điều chỉnh các mô hình, cắt giảm các thuật toán và sử dụng chúng để đưa ra dự đoán trên dữ liệu của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã xem cách đánh giá các mô hình.
‫Chúng tôi đã biết cách cải thiện mô hình.
‫Chúng tôi đã thấy cách lưu và tải các mô hình được đào tạo.
‫Và bây giờ chúng ta vừa kết hợp tất cả lại với nhau bằng cách sử dụng một đường ống.
‫Chúng tôi khớp mọi thứ mà chúng tôi đã làm trước đó lấy nhiều ô trước đó vào một ô, một ô của sổ
‫ghi chép jupyter.
‫Chúng tôi đã có toàn bộ đường ống của mình bằng cách sử dụng chức năng đường ống học ngoại cảm.
‫Bây giờ, nếu bạn đã làm được điều này đến nay, thì bạn nên tự đặt mình ở phía sau.
‫Vì vậy, xin chúc mừng.
‫Chúng tôi đã đề cập rất nhiều điều trong thư viện cho mượn tâm linh, nhưng như bạn có thể đoán, vẫn còn
‫rất nhiều điều khác vẫn còn đó.
‫Nhưng với những gì bạn đã học được cho đến nay, bạn sẽ có thể tiếp tục.
‫Bạn sẽ có thể nhìn vào mọi thứ.
‫Bạn sẽ có thể nhìn vào quy trình làm việc của các nhà ngoại cảm.
‫Bạn sẽ có thể xem xét các vấn đề học máy khác nhau và tiếp tục, Được rồi, tôi có thể hiểu rằng
‫tôi phải làm gì, tôi phải chuẩn bị dữ liệu trước.
‫Tôi có thể xem liệu tôi có thể chọn ước tính phù hợp hay không, một thuật toán cắt giảm cho vấn đề của chúng tôi.
‫Tôi có thể cố gắng điều chỉnh mô hình của mình cho phù hợp với dữ liệu và đưa ra dự đoán.
‫Sau đó, tôi có thể thử và đánh giá nó và cải thiện nó, lưu và tải.
‫Sau khi thực hiện nhiều đoạn mã lộn xộn, tôi có thể thử kéo tất cả lại với nhau và dọn dẹp tất cả.
‫Và đừng lo lắng, tập hợp tất cả những điều này lại với nhau, nó không giống như bạn sẽ học được nó trong một sớm một chiều.
‫Tôi không mong đợi bạn.
‫Ngay cả sau khi xem qua tất cả các video mà chúng tôi đã đề cập, bạn sẽ phải thực hành rất nhiều, đúng
‫không.
‫Và hy vọng bạn có thể sử dụng các tài nguyên có sẵn cho bạn.
‫Vì vậy, tất cả mã mà chúng tôi có ở đây, nó sẽ có sẵn trong phần tài nguyên, nó sẽ có sẵn trong một
‫sổ ghi chép mà bạn có thể tham khảo lại.
‫Nhưng nếu bạn đang tìm kiếm một nơi nào đó tương tự như nơi bạn muốn đến, thì nơi tốt nhất là nhà ngoại cảm.
‫Tìm hiểu tài liệu.
‫Tài liệu học ngoại cảm.
‫Nếu có điều gì đó liên quan đến bạn về điều gì đó mà bạn muốn tìm hiểu thêm một chút
‫về một trong những chủ đề này mà chúng tôi đã xem qua và đề cập đến một số chủ đề
‫bạn muốn tìm hiểu sâu hơn một chút, có thể bạn muốn xem xét mô hình phân loại, mô hình hồi quy hoặc phân cụm, một
‫cái gì đó mà chúng tôi chưa thấy nhiều.
‫Đi tới socket, tìm hiểu tài liệu, đi tới hướng dẫn sử dụng và xem qua tất cả các danh mục
‫khác nhau tại đây.
‫Và hãy xem liệu có một chủ đề nhỏ nào ở đây mà bạn muốn đọc sâu hơn một chút không.
‫Và một lần nữa, sẽ hơi choáng ngợp khi bắt đầu, nhưng với thực hành, bạn sẽ có thể bắt đầu tạo ra các mô hình tinh
‫thần của riêng mình về cách bạn có thể sử dụng thư viện cho vay tâm linh để giải quyết các vấn
‫đề máy học của riêng bạn.
‫Bây giờ với điều đó đang được nói.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong phần tiếp theo.
‫Và chúng tôi sẽ đưa mọi thứ mà chúng tôi đã học được trong phần trước vào tất cả những công cụ mà chúng tôi
‫đã học này.
‫Chúng tôi sẽ tập hợp chúng lại với nhau và bắt đầu thực hiện một số dự án của riêng chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy nghỉ ngơi.
‫Sửa lại những gì chúng ta đã học.
‫Kiểm tra các nguồn, kiểm tra tài liệu và tự hào hứng với phần tiếp theo.
‫Tôi sẽ gặp bạn ở đó.