游乐场是 一种交互式应用程序，可让您操纵各种 训练和测试机器学习模型的各个方面。 借助 Playground，您可以选择特征并调整超参数， 然后探索您的选择对模型有何影响。
本页包含两个 Playground 练习。
练习 1：一个基本特征组合
在本练习中，重点关注 Playground 的以下部分 界面：
- 在“特征”下方，请注意三个潜在的模型特征：
<ph type="x-smartling-placeholder">
- </ph>
- 1 倍
- 2 倍
- x1x2
- 在“OUTPUT”下面，您会看到 和蓝点假设您正在看到一个方形的森林， 橙点表示生病的树的位置，蓝点表示生病的树的位置 健康树的位置
- 在“FEATURES”（特征）和“OUTPUT”（输出）之间，如果您仔细观察，就会发现 虚线将每个特征与输出连接起来。 每条虚线的宽度表示目前关联的权重 每项功能。这些线条非常模糊， 都初始化为 0。随着体重的增加或减少 线条的粗细
任务 1：通过执行以下操作来探索 Playground：
- 点击连接特征 x1 与输出结果的虚线。 系统会显示一个弹出式窗口。
- 在弹出式窗口中，输入权重
1.0。 - 按 Enter 键。
请注意以下几点：
- x1 的虚线会随着权重的增加而变粗 从 0 到 1.0。
- 系统现在会显示橙色和蓝色的背景。
- 橙色背景是模型对生病树木的猜测 。
- 蓝色背景是模型对健康树的猜测， 。 模型的表现非常糟糕；大约一半的模型的猜测结果是 错误。
- 由于 x1 的权重为 1.0，其他特征的权重为 0， 该模型与 x1 的值完全匹配。
任务 2：更改三个特征中的任意一个或所有特征的权重，以便 模型（背景颜色）成功预测了疾病和健康 数据。该解决方案就显示在 Playground 下方。
练习 2：更复杂的特征组合
在第二个练习中，我们来看看橙点（生病的树）的排列方式 输出模型中的蓝点（健康树），可以看到以下内容：
- 这些圆点形成了大致球形的图案。
- 圆点的排列很嘈杂；例如，请注意，系统偶尔会显示 多个点。因此，即使是出色的模型， 则不太可能正确预测每个点。
任务 1：执行以下操作来探索 Playground 界面：
- 点击“运行/暂停”(Run/Pause) 按钮，该按钮为一个黑色圆圈内的白色三角形 圆圈。Playground 会开始训练模型；观察 周期计数器增加。
- 在系统训练至少 300 个周期后，按同样的 用于暂停训练的“运行/暂停”按钮。
- 查看模型。模型是否做出良好的预测？也就是说， 蓝点周围通常环绕着蓝色背景 通常周围环绕着橙色背景的橙点？
- 检查测试损失的值，该值显示在“输出”正下方。这是 值是接近 1.0（损失较大）还是接近 0（损失较小）呢？
- 按下 “运行/暂停”按钮。
任务 2：通过执行以下操作来构建更好的模型：
- 选择或取消选择五种可能特征的任意组合。
- 调整学习速率。
- 对系统至少训练 500 个周期。
- 检查测试损失的值。测试损失能否小于 0.2？
解决方案会显示在 Playground 下方。