Réaliser un réglage d’hyperparamètres avec mlr

Vous pouvez maintenant combiner les fonctions et objets préparés à l’exercice précédent pour effectuer un réglage d’hyperparamètres par recherche aléatoire. Le jeu de données knowledge_train_data est déjà chargé pour vous, tout comme les packages mlr, tidyverse et tictoc. Le code suivant a également déjà été exécuté :

# Define task
task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data, 
                        target = "UNS")

# Define learner
lrn <- makeLearner("classif.nnet", predict.type = "prob", fix.factors.prediction = TRUE)

# Define set of parameters
param_set <- makeParamSet(
  makeDiscreteParam("size", values = c(2,3,5)),
  makeNumericParam("decay", lower = 0.0001, upper = 0.1)
)