1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Hyperparameter Tuning in R
Connected

cvičení

Ruční nastavení hyperparametrů

Pokud už víš, jaké hodnoty hyperparametrů chceš použít, můžeš je definovat ručně jako mřížku. Přejdi na modelLookup("gbm") nebo vyhledej gbm v seznamu dostupných modelů v caret a podívej se na sekci Tuning Parameters.

Poznámka: Stejně jako dříve jsou bc_train_data a knihovny caret a tictoc přednahrány.

Pokyny

100 XP
  • Definuj následující mřížku hyperparametrů pro model Gradient Boosting: počet stromů 200, složitost stromu 1, rychlost učení 0,1 a minimální počet vzorků trénovací sady v uzlu potřebný ke spuštění dělení 10.
  • Tuto mřížku předej funkci train() z balíčku caret.