第8週2日目パート4の最終段階として､ これらすべてを統合したアンサンブル・モデルを構築する｡
まず､ 私のマイク､ Quadcast HyperXコンデンサーマイクのような製品を例にとると､
Specialist FrontierとRandom Forestの3つのオブジェクトがあり､ それぞれにこの製品の価格を尋ねることができます｡
そして､ この3つの数字をご覧いただきたい｡
この場合､ フロンティアモデルが最も真実に近いと思う｡
前回､ スペシャリストモデルに電話したとき､ 私たちとたぶん私の文章が少し違っていたように記憶している｡
さらに良くなったと思う｡
129だったと思う｡
あー､ でもそうだね｡
とにかく､ ランダムフォレストの結果はあまり良くなかったが､ 他の2つは､ まあ､ 妥当だったということがわかるだろう｡
だから､ 私たちが今やっていることはとてもシンプルだ｡
まず､ 250のテストデータを取る｡
実際にテストに使っているものとは別にするために､ 1000から150までのものを選んだんだ｡
基本的には､ それぞれの項目を取り出して､ その説明を見つけ､ スペシャリストモデル､ フロンティアモデル､
ランダムフォレストモデルから得られる価格を加える｡
そして､ その商品の本当の値段を書く価格リストも持っている｡
つまり､ GPT4から得られた独自のLLMフロンティアラグに基づく結果の専門家によるリストと､ 私たちの特別なコンテキストとランダムフォレストの結果､
そしてグランドトゥルース（実際の数値）を加えた4つのリストが完成することになる｡
そして､ そのすべてを構築する｡
これから､ よくあるトリックをやってみよう｡
本当に遊べるものなんだ｡
あと2つ､ この中に加えようと思う｡
そのうちの1つはMinsと呼ばれ､ 3つのうちの最小値であり､ もう1つはMax'sと呼ばれ､ 3つのうちの最大値である｡
ただ､ それはもう一つのウム､ 事実であり､ そこに何らかのシグナルがあるかもしれない｡
また､ 3つのモデルで最も低い見積もりと､ 1つの製品で最も高い見積もりを見てみるのも有効かもしれない｡
つまりこの時点で､ 250の各製品について､ スペシャリスト､ フロンティア､ ランダムフォレスト､ この3つのうちの最小値､
そしてこの3つのうちの最大値の5つの結果が得られたことになる｡
これらのデータは5つのコレクションに格納されており､ フロンティア､ ランダムフォレスト､ 最小値､ 最大値の5つのスペシャリストからパンダのデータフレームを作成する｡
そして､ その価格､ グランドトゥルースをシリーズに変換する｡
これをxと呼び､ これをyと呼ぶ｡ 従来の機械学習のバックグラウンドを持つ人なら誰でも知っていることだろう｡
つまり､ 線形回帰モデルをトレーニングして､ これらの異なる系列のどの加重平均が､
このデータに最もフィットし､ 最も良い結果をもたらすか､ という単純な線形回帰を行うことができる｡
だからそうするんだ｡
そして､ こうなった｡
これが係数である｡
だから､ 最低点と最高点の両方がかなり高いウェイトを占めている｡
つまり､ 一般的に言えば､ 最小値と最大値の組み合わせを最もよく見ている｡
そうすると､ LM専業メーカーのシェアは健闘しているが､ フロンティア・モデルのシェアはずっと小さい｡
そして少々奇妙なことに､ それは実際にフロンティアと言われている｡
ランダムフォレストにはシグナルがありますが､ それを差し引きます｡ かなり大きな切片を与えて､ ランダムフォレストの数値の一部を差し引いているのがわかるでしょう｡
これは不思議な結果で､ ランダムフォレストの数値がそれほど良くなかったことを示している｡
しかし､ 全体的なパズルの中にそれを取り入れることは有効だと思う｡
今､ あなたはおそらく心の中でこう思っていることだろう｡
この2つにはランダムフォレストがすでに組み込まれていると指摘されたので､ それはできない｡
マイナスの数字があることは､ すでに最小値と最大値に織り込まれているからだ｡
そのため､ この3つのモデルをどのように評価するかについて､ おそらくより良い評価を得るために､ 最小値と最大値を取り除いてもう一度実行することができる｡
つまり､ アンサンブルモデルを構築するのに必要なのは､ このモデルを使ってさまざまな要素を取り込み､
投入したモデルの最良の線形結合をとって価格を予測することだ｡
だから､ まずアンサンブル・モデルにそれを保存して､ 将来のためにキャプチャしておくんだ｡
毎回走る必要はない｡
そして､ アンサンブル・エージェントという新しいエージェントを作った｡
今すぐアンサンブル・エージェントを見に行こう｡
これだ｡
これはアンサンブル・エージェントのコードである｡
そして､ それはとてもシンプルだ｡
ええと､ ここにコメントを加える必要があるようなので､ そうしよう｡
だから､ これを自分で見る前に､ コメントが必要なんだ｡
悪い肉だ｡
それは申し訳ない｡
イニシエーションでは､ 価格設定に使用する3つのエージェントを作成し､ セットアップした｡
また､ アンサンブル・エージェントを動かして価格を算出する際には､
そのモデルの重みをロードして加重結合を行います｡
フロンティアの価格をこう呼ぶ｡
ランダムフォレストの価格を呼ぶ｡
最小値と最大値を含むXのデータフレームを作成する｡
そして最後にモデルを呼ぶ｡ データ・サイエンスの言葉を使うなら､ なぜYになるのかを予測し､
その予測を返す｡
ええと､ だから､ あなたにとって明確なものであってほしい｡
これは単純に､ 以前に構築したさまざまなモデルの線形結合を与える線形回帰モデルへの呼び出しをパッケージ化する方法である｡
それで､ もちろん､ 次に試したのは､ 想像できると思うけど､ 同じように価格を設定することだった｡
その結果､ 私たちが期待していた通りの中間的な数字が出た｡
そしてもちろん､ そのアンサンブルを使ってテスターのドットテストを呼び出す｡
モーダルは時間がかかる｡
だから､ 事前に実行したんだ｡
これをご覧になっている方は､ モーダルがウォームアップする間､
最初に数分かかることを覚えておいてください｡
見ての通り､ 赤が数匹いる｡
私が教えてあげよう｡
やや残念なことに､ 私はこれで針が動き､ 私たちが持っている素晴らしい独自モデルを打ち負かすことを本当に期待していたのですが､
やや残念なことに､ この､ 複数のモデルをアンサンブルするというアプローチを使うと､
このテストデータセットでは､ 以前よりも少し悪くなってしまったようです｡
しかし､ それはむしろ､ かなりノイジーであるという事実によるものだと想像しなければならない｡
とても近いよ｡
このように異なるモデルのアンサンブルを実施していることは､ 改善されなければならない｡
うーん､ でも､ ここでもっとやるべきことがあるのは明らかだ｡
ええと､ チャートの見た目はとてもいいのですが､ インターセプトの数値が高すぎるという問題があるかもしれません｡
ええと､ 何をしたかについてだけど｡
それに､ この件で多くの時間を費やすくらいなら､ 今こそ「もう終わったことだ」と言うべきだと思う｡
さて､ これにはかなりの時間を費やしたが､ アンサンブルのテクニックや他のいくつかのテクニックにはそれほど時間をかけていない｡
そして､ アンサンブルを構築する際に､ より多くの項や系列を追加し､ それを線形回帰に渡すのはとても簡単なので､
これを実験するのは素晴らしいことだ｡
そしてこれはデータサイエンティストの夢でもある｡
あなたはデータを持っている｡
あなたは明確で､ 測定可能で､ 成功を決定する明確な方法を持っている｡
ハイパーパラメーターも豊富で､ すぐに満足できる｡
変更を加えれば､ すぐに反応を見ることができる｡
だから君は僕よりうまくやれる｡
これは非常にチャレンジングなことだ｡
あなたは今､ たくさんの良いツールで武装している｡
あなたはすでに私を打ち負かす独自のモデルを構築しているかもしれない｡
また､ そうでなくても､ このアンサンブルのテクニックを使って前に進むことはできるはずだ｡
それでは､ スライドに戻る前に､ このパートのラボワークを終わります｡
ただ覚えておいてほしいのは､ 今回の主な目的は､ 必ずしも商品の値付け方法について超深入りすることではなく､
ベクトル埋め込みやさまざまなモデルの実行について理解を深め､ この種の材料にかなり自信がある段階から､
上級者になって超自信が持てるようになることだったということだ｡
そして今､ そこにたどり着いたことを願うよ｡
そして､ もしそうでないのなら､ このノートを見返して､ 一つひとつの細胞を調べ､ 結果を検証し､
とてもとても自信が持てるまで自分自身を納得させるのだ｡
では､ また次のビデオでお会いしましょう｡