عندما تستخدم sp_randint في استيراد من مكتبة Scipy في Python، فإنك في الواقع تستدعي دالة تقوم بإنشاء توزيع عشوائي متساوٍ للأعداد الصحيحة بين الحدود التي تحددها. في هذه الحالة المحددة، فإن sp_randint(1, 11) تقوم بإنشاء توزيع عشوائي للأعداد الصحيحة بين 1 و 10.
أما بالنسبة لاستخدام هذا التوزيع في تحديد قيم الهايبرباراميترات في الRandom Forest classifier، فهو يُستخدم بشكل فعال لتحديد قيم عشوائية لعدد من الهايبرباراميترات، مثل عدد الأشجار (n_estimators)، وعمق الشجرة (max_depth)، وعدد الميزات القصوى (max_features)، والحد الأدنى للعينات المطلوبة لتقسيم الشجرة (min_samples_split)، والحد الأدنى لعدد العينات المطلوبة في ورقة الشجرة (min_samples_leaf).
يعتبر استخدام التوزيع العشوائي في هذا السياق مهمًا لأنه يتيح تحقيق تنوع في القيم التي يتم تجربتها خلال عملية البحث عن الهايبرباراميترات الأمثل. وهذا يساعد على تحسين أداء النموذج ومنع الوقوع في فخ الوصول إلى قيم هايبرباراميترات محددة مسبقًا قد لا تكون مثلى بالنسبة للبيانات المحددة.
بالطبع، يمكن استخدام وظائف أخرى لتوليد الأعداد العشوائية بدلاً من sp_randint، مثل randint من مكتبة numpy، ولكن sp_randint يأتي مع ميزات إضافية مثل إمكانية تحديد بعض الإعدادات لتوزيع الأرقام، مما يسمح بضبط أكبر ومرونة أكبر في توليد الأرقام العشوائية وفقًا لمتطلباتك المحددة.
باختصار، sp_randint هو أداة مفيدة في استكشاف الفضاء الهايبرباراميتري لتحسين النماذج الإحصائية وتحسين أدائها على البيانات.
المزيد من المعلومات
باستخدام توزيع عشوائي متساوٍ مثل sp_randint، يمكن للباحث في البيانات استكشاف مجموعة واسعة من القيم المحتملة للهايبرباراميترات دون الحاجة إلى تحديد قيم محددة مسبقًا. هذا يساعد على تعظيم فرص العثور على تكوينات تحقق أداءً ممتازًا على مجموعة البيانات المعينة.
عند استخدام RandomSearchCV من مكتبة Scikit-learn، يتم تحديد توزيع القيم المحتملة لكل هايبرباراميتر في قاموس (dictionary) مثل param_dist في المثال السابق. ثم يتم تمرير هذا القاموس إلى RandomizedSearchCV كمعلمة (parameter)، حيث يقوم البحث بتجربة تكوينات مختلفة عن طريق اختيار القيم عشوائيًا من التوزيعات المحددة.
بمجرد الانتهاء من تنفيذ RandomizedSearchCV، يمكن للمستخدم تقييم أداء كل تكوين باستخدام أداء النموذج المحدد (مثل دقة النموذج أو معامل F1) على مجموعة البيانات التجريبية. ثم يمكن اختيار التكوين الذي يحقق أداءً مرضيًا بناءً على المعايير المحددة، مثل أعلى دقة أو أقل خطأ.
هذه العملية تسمح للباحثين في مجال التعلم الآلي بتحسين أداء نماذجهم بطريقة فعالة ومنظمة، مما يساعدهم في استكشاف الفضاء الهايبرباراميتري الضخم بكفاءة. وبالتالي، يمكنهم تحقيق أداء ممتاز وتطبيق نماذج تعلم آلي فعالة على مجموعة متنوعة من المشكلات والبيانات.
من الجدير بالذكر أن استخدام التوزيعات العشوائية لا يضمن العثور دائمًا على أفضل تكوين، ولكنه يساعد في تحسين الفرصة لذلك عن طريق تغطية مجموعة واسعة من التكوينات المحتملة. لذا قد تحتاج إلى تكرار العملية مرات عديدة باستخدام مجموعة مختلفة من القيم والتوزيعات للوصول إلى أفضل تكوين ممكن.
