от Alper Özöner и Ali Utku Aydın
През тази седмица използвахме алгоритъма за търсене в мрежа за SVM и RF, за да намерим хиперпараметри и да завършим работата си за курса AIN311.
Търсене в мрежа за настройка на хиперпараметър
За да намерим най-добрите параметри, използвахме алгоритъм за търсене в мрежа, който обхожда нашите входове като хиперпараметри в моделите. Тъй като използваме LOOCV, този алгоритъм работи; той използва 17 пъти за набор от данни поради точки от данни и отнема толкова комбинации, колкото е броят на входовете, алгоритъм за търсене в мрежата.
Както се вижда по-горе, с помощта на това намерихме всеки параметър за опорни векторни машини (SVM) и произволна гора (RF). Нашите резултати са както е показано по-долу:
Ето новите резултати след настройка на хиперпараметъра:
+===========================+================+=========+================+ | Dataset | Naïve Bayes | SVM | Random Forest | +===========================+================+=========+================+ | French Dataset | 0.55 | 0.17 | 0.12 | +---------------------------+----------------+---------+----------------+ | Moai Dataset | 0.36 | 0.33 | 0.10 | +---------------------------+----------------+---------+----------------+ | World cup Dataset | 0.38 | 0.17 | 0.10 | +---------------------------+----------------+---------+----------------+
Заключение и бъдеща работа
Процесът на проекта ни научи на много: Разработване на хипотеза и поемане на риск за нея, тъй като нашата хипотеза може да е грешна, намиране на представяне на данни и събиране на собствени данни с помощта на нашите собствени инструменти, подготовка на данните с персонализирани методи и функции и т.н. Въпреки тези проблеми имаме мотивация и надежда както никога досега. Имаме доверие във валидността на тази хипотеза и ще продължим да събираме данни, да изследваме различни техники и подходи за предварителна обработка и да подходим към този проект от изследователска гледна точка. Нашата бъдеща цел е да създадем солидна теоретична основа за нашата хипотеза чрез тези усилия. Освен това в момента проучваме възможността за връзка между движенията на очите и други фактори като интерес към темата или ниво на разбиране.
Благодарим ви, че отделихте времето си за четене на нашия проект и се надяваме, че в бъдеще ще постигнем тази корелация между движенията на очите и предишните знания!
