Cambiar el número de hiperparámetros a ajustar
Si examinamos el objeto del modelo con detalle, vemos que caret ya hizo algo de ajuste automático de hiperparámetros por nosotros: train crea automáticamente una rejilla de parámetros de ajuste. De forma predeterminada, si p es el número de parámetros de ajuste, el tamaño de la rejilla es 3^p. Pero también podemos especificar cuántos valores distintos probar para cada hiperparámetro.
Los datos se han vuelto a precargar como bc_train_data. Las librerías caret y tictoc también se han precargado.
Este ejercicio forma parte del curso
Ajuste de hiperparámetros en R
Instrucciones del ejercicio
- Prueba cuatro valores distintos para cada hiperparámetro con el ajuste automático en
caret.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Set seed.
set.seed(42)
# Start timer.
tic()
# Train model.
gbm_model <- train(diagnosis ~ .,
data = bc_train_data,
method = "gbm",
trControl = trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3),
verbose = FALSE,
___)
# Stop timer.
toc()