Générer une grille de réglage
Les hyperparamètres par défaut de la plupart des modèles conviennent à de nombreux jeux de données. Mais pour obtenir les meilleures performances, il faut les optimiser. Sinon, c’est comme conduire avec le frein à main serré. Relâchez le frein et réglez vos modèles !
Dans cet exercice, vous allez créer deux objets servant de point de départ : une grille de réglage (un ensemble de combinaisons d’hyperparamètres) et une spécification de modèle que vous entraînerez ensuite avec chaque valeur de la grille.
Cet exercice fait partie du cours
Machine Learning avec des modèles à base d’arbres en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create a specification with tuning placeholders
tune_spec <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify mode
___ %>%
# Specify engine
___
print(tune_spec)