Kategorik veri: Özellikler arası alıştırmalar

Playground, makine öğrenimi modelinin eğitimi ve test edilmesiyle ilgili çeşitli yönleri değiştirmenize olanak tanıyan etkileşimli bir uygulamadır. Playground ile özellikleri seçip hiperparametreleri ayarlayabilir, ardından seçimlerinizin modeli nasıl etkilediğini keşfedebilirsiniz.

Bu sayfada, talimatların altındaki yerleştirilmiş Playground widget'larını kullanan iki alıştırma yer almaktadır.

Alıştırma 1: Temel bir özellikler arası karşılaştırma

Bu alıştırmada Playground kullanıcı arayüzünün aşağıdaki bölümlerine odaklanın:

  • ÖZELLİKLER bölümünün altında, üç olası model özelliğine dikkat edin:
    • x1
    • x2
    • x1x2
  • OUTPUT'un altında, turuncu ve mavi noktalar içeren bir kare görürsünüz. Kare bir ormana baktığınızı düşünün. Burada turuncu noktalar hasta ağaçların, mavi noktalar ise sağlıklı ağaçların konumunu gösteriyor.
  • ÖZELLİKLER ve ÇIKIŞ arasında, çok dikkatli bakarsanız her özelliği çıkışa bağlayan üç soluk kesikli çizgi görürsünüz. Her bir kesikli çizginin genişliği, şu anda her bir özellikle ilişkilendirilmiş ağırlığı simgeler. Her özellik için başlangıç ağırlığı 0 olarak başlatıldığından bu çizgiler çok soluktur. Ağırlık arttıkça veya azaldıkça bu çizgilerin kalınlığı da artar veya azalır.

1. görev: Aşağıdakileri yaparak Playground'u keşfedin:

  1. Özellik x1'i çıkışa bağlayan soluk çizgiyi tıklayın. Bir pop-up gösterilir.
  2. Pop-up'ta ağırlığı girin 1.0.
  3. Enter tuşuna basın.

Aşağıdakilere dikkat edin:

  • Ağırlık 0'dan 1,0'a yükseldikçe x1 için kesikli çizgi kalınlaşır.
  • Artık turuncu ve mavi bir arka plan görünüyor.
    • Turuncu arka plan, hasta ağaçların nerede olduğuna dair modelin tahminlerini gösterir.
    • Mavi arka plan, sağlıklı ağaçların bulunduğu yerlerle ilgili modelin tahminlerini gösterir. Model çok kötü bir iş çıkarıyor. Tahminlerinin yaklaşık yarısı yanlış.
  • x1 için ağırlık 1, diğer özellikler için 0 olduğundan model, x1'in değerleriyle tam olarak eşleşir.

2. görev: Üç özelliğin ağırlıklarını, modelin (arka plan renkleri) hasta ve sağlıklı ağaçları başarılı bir şekilde tahmin edecek şekilde değiştirin. Çözüm, Playground'un hemen altında gösterilir.

Alıştırma 2: Daha karmaşık bir özellik çaprazı

İkinci alıştırma için çıkış modelindeki turuncu noktaların (hasta ağaçlar) ve mavi noktaların (sağlıklı ağaçlar) düzenine bakın ve aşağıdakilere dikkat edin:

  • Noktalar kabaca küresel şekiller oluşturur.
  • Noktaların düzeni gürültülüdür. Örneğin, turuncu noktaların dış küresindeki ara sıra görünen mavi noktaları inceleyin. Dolayısıyla, mükemmel bir model bile her noktayı doğru tahmin edemeyebilir.

1. görev: Aşağıdakileri yaparak Playground kullanıcı arayüzünü keşfedin:

  1. Siyah daire içinde beyaz üçgen olan Çalıştır/Duraklat düğmesini tıklayın. Playground, modeli eğitmeye başlar. Epochs sayacının arttığını gözlemleyin.
  2. Sistem en az 300 dönem boyunca eğitildikten sonra eğitimi duraklatmak için aynı Çalıştır/Duraklat düğmesine basın.
  3. Modele bakın. Model iyi tahminler yapıyor mu? Diğer bir deyişle, mavi noktalar genellikle mavi bir arka planla, turuncu noktalar ise turuncu bir arka planla mı çevrili?
  4. OUTPUT'un hemen altında görünen test kaybı değerini inceleyin. Bu değer 1,0'a (daha yüksek kayıp) mı yoksa 0'a (daha düşük kayıp) mı daha yakın?
  5. Çalıştır/Duraklat düğmesinin solundaki kıvrımlı oka basarak Playground'u sıfırlayın.

2. Görev: Aşağıdakileri yaparak daha iyi bir model oluşturun:

  1. Olası beş özellikten herhangi bir kombinasyonu seçin veya seçimi kaldırın.
  2. Öğrenme hızını ayarlayın.
  3. Sistemi en az 500 dönem boyunca eğitin.
  4. Test kaybı değerini inceleyin. Test kaybını 0,2'den az yapabilir misiniz?

Çözümler, Playground'un altında görünür.

Önceki
Özellik geçişleri (5 dk.)
Sonraki
Bilginizi test edin (10 dk.)