1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Redukce dimenzionality v R
Connected

Cvičení

Ladění hyperparametru penalty

Teď, když víš, jak parametr penalty ovlivňuje výběr příznaků v lasso regresi, možná tě napadá otázka: „Jaká je nejlepší hodnota penalty?" tidymodels nabízí funkce, pomocí kterých můžeš nejlepší hodnotu hyperparametrů, jako je penalty, snadno prozkoumat.

V tomto cvičení najdeš nejlepší hodnotu penalty na základě RMSE modelu a pak natrénuješ finální model s touto hodnotou. Tím optimalizuješ výběr příznaků v lasso regresi pro co nejlepší výkon modelu.

lasso_recipe je pro tebe připraven a k dispozici je i dataset train. Balíčky tidyverse a tidymodels jsou také načteny.

Pokyny

100 XP
  • Definuj workflow s linear_reg(), které bude ladit penalty.
  • Vytvoř vzorek pro 3-násobnou křížovou validaci z datasetu train a sekvenci 20 hodnot penalty v rozsahu od 0,001 do 0,1.
  • Natrénuj lasso modely s různými hodnotami penalty.
  • Vykresli výkon modelů (RMSE) v závislosti na hodnotě penalty.