Wähle den Gewinner
Sobald das Tuning abgeschlossen ist, wählst du die optimalen Hyperparameter aus den Ergebnissen aus und baust das endgültige Modell. Zwei Helfer aus tidymodels sind dabei praktisch:
Die Funktion select_best() extrahiert die optimalen Hyperparameter aus einem Tuning-Ergebnis-Tibble, und finalize_model() setzt diese Ergebnisse in die Spezifikation ein und ersetzt die Platzhalter.
Jetzt bist du dran: Probier das mit den Ergebnissen aus der letzten Übung! Die Objekte tune_spec, tune_results und customers sind noch geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Select the parameters that perform best
final_params <- ___
final_params