Modèle de synopsis de formation

La méthode de modélisation a été intentionnellement développée pour corriger de nombreuses faiblesses de la méthode de démonstration de cours d`instruction généralement observée dans les classes STEM. Ces faiblesses comprennent la fragmentation des connaissances, la passivité des élèves et la persistance de croyances naïves sur le monde physique. ATTENTION: la formation est coûteuse en calcul et en mémoire et prend une journée sur notre GPU Tesla K40. Tracé de la précision du modèle sur les jeux de données de train et de validation j`ai vu que Scikit apprendre a un exemple de script pour créer une courbe d`apprentissage (http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_learning_curve.html), mais ne comprends pas vraiment Comment un modèle séquentiel de keras peut être utilisé avec ceci. Pour valider un modèle, nous avons besoin d`une fonction de notation (voir évaluation du modèle: quantification de la qualité des prédictions), par exemple la précision pour les classificateurs. La bonne façon de choisir plusieurs hyperparamètres d`un estimateur sont bien sûr la recherche de grille ou des méthodes similaires (voir Paramétrage des hyper-paramètres d`un estimateur) qui sélectionnent l`hyperparamètre avec le score maximal sur un jeu de validation ou plusieurs jeux de validation. Notez que si nous avons optimisé les hyperparamètres en fonction d`un score de validation, le score de validation est partial et pas une bonne estimation de la généralisation plus longtemps. Pour obtenir une estimation correcte de la généralisation, nous devons calculer le score sur un autre ensemble de tests. Si vous êtes nouveau sur Yellowbrick, extrayez le Quick Start ou passez au didacticiel de sélection de modèle. Yellowbrick est une bibliothèque riche avec de nombreux Visualizers ajoutés sur une base régulière. Pour plus de détails sur des visualiseurs spécifiques et une utilisation étendue, dirigez-vous vers les visualiseurs et l`API.

Vous souhaitez contribuer à Yellowbrick? Commander le Guide de contribution. Si vous vous êtes inscrit pour effectuer des tests utilisateur, rendez-vous sur les instructions de test de l`utilisateur (et Merci!). De même, nous voulons une faible variance pour éviter de construire un modèle trop complexe. Un tel modèle s`adapte presque parfaitement à tous les points de données dans l`ensemble de formation. Les données de formation, cependant, contiennent généralement du bruit et ne sont qu`un échantillon d`une population beaucoup plus grande. Un modèle excessivement complexe capte ce bruit. Et lorsqu`il est testé sur des données hors échantillon, la performance est généralement médiocre. C`est parce que le modèle apprend trop bien les données de formation de l`échantillon.

Il sait beaucoup sur quelque chose et peu de choses sur autre chose. Salut, Jason! Comment puis-je tracer la précision par rapport à la taille du lot pendant la formation modèle dans l`histoire de keras? Les modèles sont enregistrés dans le répertoire de travail après chaque époque. Si le processus de formation est tué, il peut être repris à partir du dernier modèle enregistré avec l`option-Retrain. Passez également une autre-manualSeed afin qu`une séquence d`images différente soit échantillonnée et correctement définie-epochNumber. Les visualiseurs sont des estimateurs (objets qui apprennent à partir de données) dont l`objectif principal est de créer des visualisations qui permettent d`obtenir des informations sur le processus de sélection du modèle. Dans les termes Scikit-Learn, ils peuvent être similaires aux transformateurs lors de la visualisation de l`espace de données ou envelopper un estimateur de modèle similaire à la façon dont les méthodes «ModelCV» (par exemple, RidgeCV, LassoCV) fonctionnent. L`objectif principal de Yellowbrick est de créer une API sensiques similaire à scikit-Learn. Certains de nos visualiseurs les plus populaires incluent: comme nous l`avons discuté plus tôt, si la variance est élevée, alors le modèle adapte les données de formation trop bien. Lorsque les données de formation sont trop bien ajustées, le modèle aura du mal à généraliser sur les données qui n`ont pas vu dans la formation. Lorsqu`un tel modèle est testé sur son ensemble de formation, puis sur un jeu de validation, l`erreur de formation sera faible et l`erreur de validation sera généralement élevée.