Modelo
Ahora vas a configurar tu modelo. Como elegiste una regresión logística penalizada, conocida por sus amigos como Lasso, necesitas averiguar cuál es el mejor valor de penalización, y hacerlo mediante un algoritmo de búsqueda.
La recipe que creaste para generar tus variables antes de modelar ya está cargada.
Este ejercicio forma parte del curso
Ingeniería de características en R
Instrucciones del ejercicio
- Configura la penalización para ajuste con
tune(). - Agrupa tu modelo y tu receta en un workflow.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Set up the penalty for tuning
lr_model <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
set_args(mixture = 1, penalty = ___)
lr_penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)),levels = 30)
# Bundle your model and recipe in a workflow
lr_workflow <- workflow() %>%
___(lr_model) %>%
___(___)
lr_workflow