類別型資料：特徵交叉練習

Playground 是一種互動式應用程式，可讓您操控訓練和測試機器學習模型的各個層面。在 Playground 中，您可以選取特徵並調整超參數 並瞭解您的選擇對模型的影響。

本頁包含兩項 Playground 練習。

練習 1：基本交錯組合特徵

在本練習中，請著重在 Playground 的以下部分 使用者介面：

  • 請留意在「功能」底下的三個潛在模型特徵：
    • x1
    • 倍2
    • x1 倍2
  • 在「OUTPUT」下方，您會看到包含橘色和藍色圓點的方塊。假設您正在觀察方形森林，其中橘色點代表生病的樹木，藍色點代表健康的樹木。
  • 在「功能」與「輸出內容」之間，如果您仔細查看，就會看到三個 虛線連接每個特徵與輸出內容。 每個虛線的寬度代表目前與各項功能相關聯的權重。由於每個地圖項目的起始權重都會初始化為 0，因此這些線條非常淡。隨著粗細的增加或減少，這些線條的粗細也會隨之變化。

任務 1：探索 Playground，請按照下列步驟操作：

  1. 按一下連結特徵 x1 與輸出的淡淡線條。畫面隨即會顯示彈出式視窗。
  2. 在彈出式視窗中輸入權重 1.0。
  3. 按下 Enter 鍵。

請留意以下事項：

  • 隨著權重從 0 增加到 1.0，x1 虛線會變得更粗。
  • 畫面上會顯示橘色和藍色的背景。
    • 橙色背景是模型對生病樹木位置的推測。
    • 藍色背景是模型對於健康樹木的猜測位置 但實際上 模型的成效相當糟糕約有一半的模型猜測值 錯誤。
  • 由於 x1 的權重為 1.0，而其他特徵的權重為 0，因此模型會與 x1 的值完全相符。

工作 2：變更這三項特徵的權重，確保 模型 (背景顏色) 能成功預測出病症和健康的 樹木解決方案會顯示在 Playground 下方。

練習 2：更複雜的交叉特徵交叉功能

第二次運動時，請查看橘色點的排列方式 (生病樹) 和輸出內容模型中的藍點 (健康樹木)，指出下列事項：

  • 這些點會形成大致球形的圖案。
  • 圓點的排列方式不穩定；例如偶爾在節點上 橘點外球的圓點。因此，就算是 難以正確預測每個點

任務 1：探索 Playground UI，請按照下列步驟操作：

  1. 按一下「執行/暫停」按鈕，也就是黑色圓圈內的白色三角形。Playground 會開始訓練模型，請觀察「Epochs」計數器的數字增加。
  2. 在系統訓練完至少 300 個訓練週期後， 「Run/Pause」按鈕可暫停訓練。
  3. 查看模型，模型是否能做出良好的預測？換句話說，藍色點通常會以藍色背景包圍，而橘色點通常會以橘色背景包圍嗎？
  4. 查看「輸出內容」下方顯示的測試損失值。這是 值更接近 1.0 (損失越高) 還是趨近 0 (損失越低)？
  5. 如要重設遊樂場，請按下左側的彎曲箭頭。 執行/暫停按鈕。

工作 2：完成下列步驟，建構更優質的模型：

  1. 選取或取消選取五種可能功能的任意組合。
  2. 調整學習率。
  3. 訓練系統至少達到 500 個訓練週期。
  4. 查看「Test loss」的值。您能否將測試損失降至 0.2 以下？

解決方案會顯示在 Playground 下方。

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交錯組合特徵 (5 分鐘)
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