تقاطعات مواضع أكثر تعقيدًا

لنلعب الآن بعض المجموعات المتقاطعة ذات الميزات المتقدمة. مجموعة البيانات في "مساحة المرح" هذه يبدو أن التمرين يشبه بعض الشيء مركز الهدف من لعبة السهام، مع النقاط الزرقاء في المنتصف النقاط البرتقالية في حلقة خارجية.

انقر فوق رمز علامة الجمع للحصول على شرح حول تصور النموذج.

يعرض كل تمرين في "مساحة المرح" رسمًا بيانيًا للوضع الحالي حالة النموذج. على سبيل المثال، إليك تصور:

لاحظ ما يلي حول تصور النموذج:

• يمثل كل محور ميزة معينة. في حالة وجود محتوى غير مرغوب فيه مقابل محتوى غير مرغوب فيه، الميزات التي يمكن أن تتمثل في عدد الكلمات وعدد مستلمي البريد الإلكتروني.
  ملاحظة: ستعتمد قيم المحور المناسبة على بيانات الميزات. لن تكون قيم المحور المعروضة أعلاه منطقية لعدد الكلمات أو عدد المستلمين، إذ لا يمكن أن تكون أي من القيم سالبة.
• وترسم كل نقطة قيم الخصائص لمثال واحد من البيانات، مثل عنوان بريد إلكتروني.
• يمثل لون النقطة الفئة التي ينتمي إليها المثال. على سبيل المثال، يمكن أن تمثل النقاط الزرقاء رسائل بريد إلكتروني ليست رسائل غير مرغوب فيها بينما يمكن أن تمثل النقاط البرتقالية يمكن أن تمثل رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها.
• يمثل لون الخلفية تنبؤ النموذج بالمكان الذي تظهر فيه الأمثلة من هذا اللون. خلفية زرقاء حول نقطة زرقاء أن النموذج يتنبأ بهذا المثال بشكل صحيح. وعلى العكس، وجود خلفية برتقالية حول نقطة زرقاء يعني أن النموذج التنبؤ بهذا المثال بشكل غير صحيح.
• ويتم تحجيم ألوان الأزرق والبرتقالي. على سبيل المثال، الجانب الأيسر من يكون التصور أزرق خالصًا ولكنه يتلاشى تدريجيًا إلى اللون الأبيض في المنتصف من التصور. يمكنك التفكير في قوة اللون على أنها تشير إلى مدى ثقة النموذج في تخمينه. يعني اللون الأزرق الخالص أن النموذج واثقًا تمامًا من تخمينه ويعني الأزرق الفاتح أن النموذج أقل ثقة. (يفعل تصور النموذج الموضح في الشكل التنبؤ بشكل ضعيف).

استخدم التصور لتقييم تقدم نموذجك. ("ممتاز - معظم النقاط الزرقاء لها خلفية زرقاء" أو يا إلهي! النقاط الزرقاء لها خلفية برتقالية). لعبة بلا ألوان أيضًا تعرض الخسارة الحالية للنموذج بالأرقام. ("أُوّه لا! الخسارة ترتفع بدلاً من انخفاضها".)

المهمة 1: تشغيل هذا النموذج الخطي على النحو الموضح. خصص دقيقة أو دقيقتين (ولكن ليس أطول) تجربة إعدادات مختلفة لمعدل التعلم لمعرفة ما إذا كان بإمكانك العثور على وأي تحسينات. هل يمكن أن ينتج عن النموذج الخطي نتائج فعالة مجموعة البيانات هذه؟

المهمة 2: الآن حاول إضافة ميزات على مستوى المنتجات المختلفة، مثل x₁x₂، لمحاولة تحسين الأداء.

• ما هي الميزات الأكثر فائدة؟
• ما هو أفضل أداء يمكنك الحصول عليه؟

المهمة 3: عندما يتوفر لديك نموذج جيد، افحص ناتج النموذج السطح (يظهر من خلال لون الخلفية).

1. هل يبدو وكأنه نموذج خطي؟
2. كيف تصف النموذج؟

(تظهر الإجابات أسفل التمرين مباشرةً.)

---

---

انقر فوق أيقونة الجمع للإجابة على المهمة 1.

لا، لا يمكن للنموذج الخطي وضع نموذج لمجموعة البيانات هذه بشكل فعّال. متناقصة فإن معدل التعلم يقلل الخسارة، لكن الخسارة لا تزال تتقارب ذات قيمة عالية بشكل غير مقبول.

انقر فوق رمز الإضافة للحصول على إجابة على المهمة 2.

يتم إنشاء مجموعات بيانات "مساحة المرح" بشكل عشوائي. وبالتالي، قد لا تتوافق الإجابات دائمًا تمامًا مع إجاباتك. في الواقع، إذا إعادة إنشاء مجموعة البيانات بين عمليات التشغيل، لن تظهر النتائج الخاصة بك دائمًا توافق تمامًا مع عمليات التشغيل السابقة. ومع ذلك، سوف تتحسن من خلال إجراء ما يلي:

• استخدام كل من x₁² وx₂² كـ تقاطع الخصائص. (إضافة x₁ x ₂ كتقاطع بين الميزات لا يبدو أنه مفيد).
• جارٍ خفض معدّل التعلّم، ربما إلى 0.001.

انقر فوق أيقونة الجمع للحصول على إجابة على المهمة 3.

سطح إخراج النموذج لا يشبه نموذجًا خطيًا. بدلاً من ذلك، يبدو بيضاوي الشكل.