Modèle
Vous configurez maintenant votre modèle. Comme vous avez choisi une régression logistique pénalisée, connue de ses ami·e·s sous le nom de Lasso, vous devez déterminer la meilleure valeur de pénalisation et la trouver à l'aide d'un algorithme de recherche.
La recipe que vous avez créée pour élaborer vos caractéristiques avant l'entraînement du modèle est déjà chargée.
Cette activité fait partie du cours
Ingénierie des caractéristiques en R
Instructions de l’exercice
- Configurez la pénalisation pour l'ajustement.
- Regroupez votre modèle et votre recette dans un workflow.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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