Configurar los hiperparámetros del modelo
La optimización de hiperparámetros es un método para ajustar el rendimiento de tus modelos. En la mayoría de los casos, los valores predeterminados de los hiperparámetros de los objetos de modelo de parsnip no serán los óptimos para maximizar el rendimiento del modelo.
En este ejercicio, definirás un modelo de árbol de decisión con hiperparámetros para optimización y crearás un objeto workflow de tuning.
Tu objeto workflow de árbol de decisión, loans_dt_wkfl, ya se ha cargado en tu sesión.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado con tidymodels en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Set tuning hyperparameters
dt_tune_model <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify engine
___ %>%
# Specify mode
___
dt_tune_model