Modellparameter vs. Hyperparameter
Um Hyperparameter-Tuning durchzuführen, ist es wichtig, genau zu verstehen, was Hyperparameter sind (und was nicht). Schauen wir uns deshalb Modellparameter versus Hyperparameter im Detail an.
Hinweis: Der Datensatz Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) wurde als breast_cancer_data für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Hyperparameter-Tuning in R
Anleitung zur Übung
- Verwende diesen Datensatz, um ein lineares Modell mit
concavity_meanals Zielvariable undsymmetry_meanals Prädiktor zu fitten. - Sieh dir die
summary()dieses linearen Modells an. - Extrahiere die Koeffizienten.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Fit a linear model on the breast_cancer_data.
linear_model <- ___(___)
# Look at the summary of the linear_model.
___
# Extract the coefficients.
___