Playground 是 讓您操控多種 您需要瞭解訓練與測試機器學習模型的不同之處 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：基本特徵交叉功能
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：
- 倍1
- 倍2
- x1 倍2
- 在「輸出內容」下方，您會看到一個包含橘色的正方形 和藍點假設您正在看著正方形 橘色點標示了病樹的位置，藍點則代表 健康樹木的位置
- 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相關聯的權重 每個特徵的係數這些線條的開始粗細 每個特徵都會初始化為 0。隨著體重的增減 那條線的粗細
工作 1：按照下列步驟探索 Playground：
- 按一下將 x1 功能連接到輸出結果的虛線。 畫面隨即會顯示彈出式視窗。
- 在彈出式視窗中輸入權重：
1.0。 - 按下 Enter 鍵。
請留意以下事項：
- x1 的虛線會隨著體重增加而加粗 從 0 變更為 1.0
- 現在會出現橘色和藍色的背景。
- 橘色背景是模型對病樹的猜測位置 但實際上
- 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，其他功能的權重為 0 這個模型會完全符合 x1 的值。
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 的正下方。
練習 2：更複雜的交叉特徵交叉功能
第二次運動時，請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：
- 點會形成大致的球形圖案。
- 圓點的排列方式不穩定；例如注意偶爾在節點上 橘點外球的圓點。因此，就算是 難以正確預測每個點
工作 1：按照下列步驟探索 Playground UI：
- 按一下 [執行/暫停] 按鈕 (黑色內部的白色三角形) 社交圈。Playground 會開始訓練模型。觀察 逐漸增加的訓練週期數
- 在系統訓練完至少 300 個訓練週期後， 「Run/Pause」按鈕可暫停訓練。
- 查看模型，模型的預測品質良好嗎？也就是 通常是以藍色背景包住的藍點 橘色的點通常周圍有橘色背景？
- 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)？
- 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：
- 選取或取消選取五種可能功能的組合。
- 調整學習率。
- 訓練系統至少達到 500 個訓練週期。
- 查看測試損失的價值。測試損失是否小於 0.2？
解決方案會顯示在 Playground 下方。