Kategorische Daten: Funktionsübergreifende Übungen

Playground ist eine interaktive Anwendung, mit der Sie verschiedene Aspekte des Trainings und Testens eines Modells für maschinelles Lernen bearbeiten können. Mit Playground können Sie Funktionen auswählen und Hyperparameter anpassen und dann sehen, wie sich Ihre Entscheidungen auf ein Modell auswirken.

Auf dieser Seite finden Sie zwei Übungen mit den eingebetteten Playground-Widgets unter der Anleitung.

Aufgabe 1: Einfache Feature-Kombination

Konzentrieren Sie sich für diese Übung auf die folgenden Teile der Playground-Benutzeroberfläche:

  • Unter FEATURES sehen Sie die drei potenziellen Modellfunktionen:
    • x1
    • x2
    • x1x2
  • Unter „OUTPUT“ sehen Sie ein Quadrat mit orangefarbenen und blauen Punkten. Stellen Sie sich einen quadratischen Wald vor, in dem orangefarbene Punkte die Position kranker Bäume und blaue Punkte die Position gesunder Bäume markieren.
  • Zwischen FEATURES und OUTPUT sehen Sie bei genauem Hinsehen drei schwache gestrichelte Linien, die jedes Feature mit der Ausgabe verbinden. Die Breite jeder gestrichelten Linie symbolisiert die Gewichtung, die derzeit jedem Feature zugewiesen ist. Diese Linien sind sehr schwach, da das Startgewicht für jedes Feature auf 0 initialisiert wird. Wenn das Gewicht zunimmt oder abnimmt, ändert sich auch die Stärke dieser Linien.

Aufgabe 1:Machen Sie sich mit Playground vertraut, indem Sie Folgendes tun:

  1. Klicken Sie auf die schwache Linie, die die Funktion x1 mit der Ausgabe verbindet. Ein Pop‑up-Fenster wird geöffnet.
  2. Geben Sie im Pop-up-Fenster die Gewichtung 1.0 ein.
  3. Drücken Sie die Eingabetaste.

Beachten Sie Folgendes:

  • Die gestrichelte Linie für x1 wird dicker, wenn das Gewicht von 0 auf 1,0 ansteigt.
  • Es wird ein orangefarbener und blauer Hintergrund angezeigt.
    • Der orangefarbene Hintergrund zeigt, wo sich die kranken Bäume laut Modell befinden.
    • Der blaue Hintergrund zeigt, wo sich die gesunden Bäume nach Schätzung des Modells befinden. Das Modell ist schlecht. Etwa die Hälfte der Vorhersagen des Modells ist falsch.
  • Da das Gewicht für x1 1,0 und für die anderen Features 0 ist, stimmt das Modell genau mit den Werten von x1 überein.

Aufgabe 2:Ändern Sie die Gewichte einer oder aller drei Funktionen so, dass das Modell (die Hintergrundfarben) kranke und gesunde Bäume korrekt vorhersagt. Die Lösung wird direkt unter Playground angezeigt.

Übung 2: Komplexere Feature-Kombination

Sehen Sie sich für die zweite Übung die Anordnung der orangefarbenen Punkte (kranke Bäume) und blauen Punkte (gesunde Bäume) im Ausgabemodell an und beachten Sie Folgendes:

  • Die Punkte bilden ungefähr kugelförmige Muster.
  • Die Anordnung der Punkte ist unregelmäßig. Beachten Sie beispielsweise die gelegentlichen blauen Punkte in der äußeren Sphäre der orangefarbenen Punkte. Daher ist es unwahrscheinlich, dass selbst ein hervorragendes Modell jeden Punkt richtig vorhersagt.

Aufgabe 1:Machen Sie sich mit der Playground-Benutzeroberfläche vertraut:

  1. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Ausführen/Pausieren“, die ein weißes Dreieck in einem schwarzen Kreis darstellt. Playground beginnt mit dem Training des Modells. Beobachten Sie, wie der Zähler für Epochen ansteigt.
  2. Nachdem das System mindestens 300 Epochen lang trainiert wurde, drücken Sie dieselbe Schaltfläche „Ausführen/Pausieren“, um das Training zu pausieren.
  3. Sehen Sie sich das Modell an. Liefert das Modell gute Vorhersagen? Sind die blauen Punkte also in der Regel von einem blauen Hintergrund umgeben und die orangefarbenen Punkte von einem orangefarbenen Hintergrund?
  4. Sehen Sie sich den Wert für „Test loss“ an, der direkt unter „OUTPUT“ angezeigt wird. Liegt dieser Wert näher an 1,0 (höherer Verlust) oder an 0 (geringerer Verlust)?
  5. Setze Playground zurück, indem du links neben der Schaltfläche „Ausführen“ / „Pausieren“ auf den geschwungenen Pfeil drückst.

Aufgabe 2:Verbessern Sie das Modell, indem Sie Folgendes tun:

  1. Wählen Sie eine beliebige Kombination der fünf möglichen Funktionen aus oder heben Sie die Auswahl auf.
  2. Passen Sie die Lernrate an.
  3. Trainieren Sie das System für mindestens 500 Epochen.
  4. Prüfen Sie den Wert von „Testverlust“. Kann der Testverlust unter 0,2 liegen?

Lösungen werden unterhalb von Playground angezeigt.

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