Genera una rejilla de ajuste
Los hiperparámetros estándar de la mayoría de los modelos funcionan bien para muchos conjuntos de datos. Aun así, necesitan optimización para lograr el mejor rendimiento. Si no, es como conducir con el freno de mano echado. ¡Suelta el freno y ajusta tus modelos!
En este ejercicio, crearás dos objetos como punto de partida: una rejilla de ajuste (un conjunto de combinaciones de hiperparámetros) y una especificación de modelo que después entrenarás con cada valor de la rejilla.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine Learning con modelos basados en árboles en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create a specification with tuning placeholders
tune_spec <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify mode
___ %>%
# Specify engine
___
print(tune_spec)