そして､ Jupyter Labでの伝統的な機械学習の最終回へようこそ｡
もうすぐ終わる｡
個人的には､ とても楽しいと思う｡
あなたにとって耐え難いことでなければいいのですが｡
もっと機能を追加したり､ 実験したり､ もっとこれを活用できないか試したりしてほしい｡
このチャートは最後に見たもので､ 平均115のエラーを記録したワード2ベックだった｡
そして､ 「バッグ・オブ・ワード」NLPのオリジナル・モデルで､ 114 113に到達したことを覚えていらっしゃるかもしれません｡
6とかなんとか｡
それで､ ええと､ これから最後の2つのモデルを発表します｡
サポート・ベクトル・マシンのサポート・ベクトル回帰を使う｡
データ点を取り､ サポート・ベクトルと呼ばれる､ 超平面に最も近い点を持つベクトルを使って､
データを分離する超平面に当てはめようとします｡
あなたにとってはナンセンスなことかもしれないし､ 私がうまく説明できていないだけで､ あなたが知っていることかもしれない｡
いずれにせよ､ それは問題ではない｡
使いやすいscikit learnのライブラリをそのまま使おう｡
我々は線形SVRを使用している｡
カーネルが異なる他のタイプもあり､ より良い結果が得られるかもしれないが､ 実行に時間がかかる｡
これは非常に速く､ 速すぎるくらいだ｡
ええと､ でも､ すでに実行したところ､ 5秒ほどで終わったんですが､ 別のカーネルで使ったものは､
一晩中実行してもまだ終わりませんでした｡
だから､ その真ん中あたりを探ってみるのもいいかもしれない｡
でも､ これが精一杯だった｡
どうなるか見てみよう｡
準備はできているか？
賭け金を入れる｡
そして今､ 私はそれを実行する｡
いや､ しないよ｡
そうだ｡
うまくいったよ｡
ああ､ わかった｡
だから黄色､ 赤､ 緑が多い｡
明らかに砕けてはいないが､ いくつか､ あー､ ひどくはなさそうだ｡
チャートを見てみよう｡
まあ､ だから､ 今のところ勝者だよ｡
112. 5.
その前の勝者であるバッグ・オブ・ワード線形回帰モデルよりは少しましだ｡
視覚的に､ 良いことがいくつか起こっているのがわかると思うが､ 明らかに平均点よりはるかに上の点を見積もろうと苦戦している｡
多少の進歩は見られるが､ 大きな進歩はない｡
これがサポート・ベクトル回帰モデルである｡
最後のモデルは､ ランダムフォレスト回帰ランダムフォレストだ｡
特殊なテクニック｡
アンサンブル・テクニックの一種で､ 小さなモデルをたくさん組み合わせる｡
組み合わせるモデルは､ それぞれデータポイントのランダムなサンプルと特徴のランダムなサンプルを取る｡
そして､ それに基づいて多くのモデルを訓練し､ それらのモデルをすべて組み合わせる｡
回帰の場合､ これらのミニモデルの平均をとり､ それをランダムフォレストと呼ぶ｡
だから､ それがどう作用するか見てみよう｡
これらは一般に､ あらゆる形や大きさのデータセットに対して優れた性能を発揮することが知られている｡
ハイパーパラメーターが少ないのもいい｡
ハイパーパラメーターは､ 余計なことを微調整するための単なる追加ノブと呼ばれるものだ｡
いろいろな値を試してみる必要がある｡
ランダムフォレストにはあまりない｡
そのまま使って様子を見るだけだ｡
だから､ このまま使って､ これから様子を見ようというわけだ｡
テスターがドットテストを行い､ ランダムフォレストプロセッサーでパスした｡
そして､ また賭けをする｡
ええと､ ランダムフォレストの方が良い結果になると思いますか､ それとも悪い結果になると思いますか？
112は倒すべき数字だ｡
従来の機械学習のパフォーマンスを見てみよう｡
グリーンも見える｡
赤もあれば緑もある｡
走るのに少し時間がかかる｡
グリーン､ グリーン､ グリーン､ 赤､ たくさんの赤が見られる｡
しかし､ 一般的にはこうだ｡
そうだ｡
つまり､ ランダムフォレストの勝利だ｡
誤差は97ドル｡
100を切ってきた｡
ハンドルは9本だ｡
我々は100ドル以下でやってきた｡
これまでのベストだ｡
点の34％が緑｡
これが我々のラインだ｡
これが緑の点だ｡
また､ 平均以上の成績を残すことに少し問題があるが､ それほど悪くはない｡
あの男がいたことで､ どれだけうまくいったかわかるだろう｡
本当に高価なものは緑色だった｡
そして......一般的には......かなり良い結果を残している｡
おめでとう､ ランダムフォレスト｡
そしてもちろん､ おめでとう｡
これを克服したなら､ ランダムフォレストを使うこともできますが､ 今思いついたベクトルだけでなく､
特徴量も加えることができます｡
いくつかの機能を製造し､ それを押し込むことで､ この数字に打ち勝ち､ 97よりも良い結果を出そうとすることができる｡
LMSの試用に移る前に､ 従来の機械学習をどう楽しむかを見てほしい｡
その前に､ スライドで簡単にまとめよう｡