Začněte nyníZačněte zdarma

Ladění penalizace

Jsi přesvědčen/a, že Lasso je rozumný přístup ke snížení počtu příznaků modelu při zachování přijatelného výkonu, a chceš model vyladit výběrem nejlepší hodnoty penalizace. V prostředí máš načtený základní recipe spolu s rozděleními train a test.

Toto cvičení je součástí kurzu

Feature Engineering v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Nastav model tak, aby se penalizace ladila automaticky.
  • Nakonfiguruj mřížku penalizace s 30 úrovněmi.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Set up your model so that the penalty is tuned automatically
model_lasso_tuned <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
  set_args(mixture = 1, ___ = ___) 
workflow_lasso_tuned <- workflow() %>%
  add_model(model_lasso_tuned) %>%
  add_recipe(recipe)

# Configure a penalty grid with 30 levels
penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)), ___ = ___)

tune_output <- tune_grid(workflow_lasso_tuned,
  resamples = vfold_cv(train, v = 5),
  metrics = metric_set(roc_auc),grid = penalty_grid)

autoplot(tune_output)
Upravit a spustit kód