더 복잡한 특성 교차

그럼 고급 특성 교차 조합을 살펴보겠습니다. 이 플레이그라운드의 데이터 세트 운동이 시끄러운 것 같아 가운데에 파란색 점이 있는 다트 게임의 과녁과 바깥쪽 고리의 주황색 점이 있습니다.

모델 시각화에 대한 설명을 보려면 더하기 아이콘을 클릭하세요.

각 플레이그라운드 실습에는 현재 예측 가능한 모델의 상태입니다. 다음은 시각화의 예입니다.

모델 시각화에 대해 다음 사항에 유의하세요.

• 각 축은 특정 특성을 나타냅니다. 스팸과 스팸이 아닌 경우 특성은 단어 수, 이메일 수신자 수 이메일
  참고: 적절한 축 값은 지형지물 데이터에 따라 다릅니다. 단어 수나 수신자 수에는 모두 음수가 아니기 때문에 위에 표시된 축 값은 의미가 없습니다.
• 각 점은 다음과 같이 데이터의 한 가지 예에 대한 특성 값을 표시합니다. 이메일을 받을 수 있습니다.
• 점의 색상은 예시가 속한 클래스를 나타냅니다. 예를 들어 파란색 점은 스팸이 아닌 이메일을 나타내고 주황색 점은 스팸 이메일을 나타냅니다.
• 배경 색상은 모델이 예측한 예의 위치를 나타냅니다. 찾아낼 수 있습니다. 파란색 점 주위에 파란색 배경 모델이 해당 예를 정확하게 예측한다는 의미입니다. 반대로 파란색 점 주위에 주황색 배경이 표시되면 모델이 잘못 예측한 것입니다
• 파란색과 주황색 배경은 조정됩니다. 예를 들어, 시각화가 파란색으로 계속 켜져 있지만 점차 가운데에서 흰색으로 흐려집니다. 볼 수 있습니다 색상 강도는 색상 명암이 가중치를 할당합니다. 파란색으로 계속 켜져 있으면 모델이 하늘색은 모델이 그것의 추측에 대해 매우 확신하고 있음을 의미하고 신뢰도가 떨어질 수도 있습니다 (그림에 표시된 모델 시각화는 잘못된 예측이 될 수 있습니다)

시각화를 사용하여 모델의 진행 상황을 판단합니다. ('매우 좋음 - 대부분의 파란색 점 배경이 파란색입니다.' 또는 "이런! 파란색 점의 배경이 주황색입니다.') 색상 외에도 플레이그라운드 모델의 현재 손실도 숫자로 표시합니다. ("이런! 손실은 감소하지 않고 증가합니다.')

작업 1: 이 선형 모델을 주어진 대로 실행합니다. 1~2분 정도 시간을 내어 여러 학습률 설정을 시도해 보고 개선할 수 있습니다 선형 모델이 효과적인 결과를 생성할 수 있는가 어떻게 해야 할까요?

작업 2: 이제 다음과 같은 크로스 프로덕트 특성을 추가해 보세요. x₁x₂, 성능 최적화를 시도 중입니다.

• 어떤 기능이 가장 도움이 되나요?
• 얻을 수 있는 최고의 성능은 무엇인가요?

작업 3: 양호한 모델이 완성되면 모델 출력 검토 입니다 (배경색으로 표시).

1. 모델이 선형 모델처럼 보이나요?
2. 모델을 어떻게 설명하시겠어요?

(정답은 실습 바로 아래에 표시됩니다.)

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작업 1의 답을 보려면 더하기 아이콘을 클릭하세요.

아니요. 선형 모델은 이 데이터 세트를 효과적으로 모델링할 수 없습니다. 감소 중 손실은 감소하지만 매우 높은 값입니다.

작업 2의 답을 보려면 더하기 아이콘을 클릭하세요.

플레이그라운드의 데이터 세트는 무작위로 생성됩니다. 따라서 사용자의 답변과 정확히 일치하지 않을 수도 있습니다. 실제로 실행 사이에 데이터 세트를 재생성하면 자체 결과가 정확하지 않을 수 있습니다. 이전 실행과 정확히 일치합니다. 더 나아질 것입니다. 다음과 같은 방법으로 결과를 얻을 수 있습니다.

• x₁²와 x₂²를 모두 다음과 같이 사용 특성 교차를 수행합니다 (x₁x₂를 특성 교차로 추가 가 도움이 되지 않는 것 같습니다.)
• 학습률을 0.001 정도로 낮춥니다.

작업 3의 답을 보려면 더하기 아이콘을 클릭하세요.

모델 출력 표면이 선형 모델처럼 보이지 않습니다. 그보다는 일립티컬처럼 보입니다.