1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Machine Learning s balíčkem caret v R
Connected

cvičení

Vyzkoušej delší délku ladění

Z videa víš, že modely random forest mají hlavní ladicí parametr mtry, který určuje, kolik proměnných je při každém rozdělení vystaveno vyhledávacímu algoritmu. Představ si například strom s celkem 10 rozděleními a mtry = 2 — to znamená, že při každém vyhodnocení rozdělení se náhodně vybírají vzorky ze 2 prediktorů.

Tentokrát použij větší ladicí mřížku, ale drž se výchozích nastavení funkce train(). Nastav tuneLength na 3 místo 1, aby ses podíval/a na více potenciálních modelů, a výsledný model vykresli pomocí funkce plot.

Pokyny

100 XP
  • Natrénuj model náhodného lesa model na datasetu wine s quality jako cílovou proměnnou a všemi ostatními proměnnými jako vysvětlujícími proměnnými. (Výpočet chvíli potrvá, buď trpělivý/á!)
  • Použij method = "ranger".
  • Nastav tuneLength na 3.
  • Použij 5 CV foldů.
  • Vypiš model do konzole.
  • Po natrénování model vykresli.