Définir les hyperparamètres du modèle
L’ajustement des hyperparamètres permet d’optimiser les performances de vos modèles. Dans la plupart des cas, les valeurs d’hyperparamètres par défaut des objets modèle parsnip ne sont pas celles qui maximisent les performances.
Dans cet exercice, vous allez définir un modèle d’arbre de décision avec des hyperparamètres à ajuster et créer un objet workflow de tuning.
Votre objet workflow d’arbre de décision, loans_dt_wkfl, a été chargé dans votre session.
Cet exercice fait partie du cours
Modéliser avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Set tuning hyperparameters
dt_tune_model <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify engine
___ %>%
# Specify mode
___
dt_tune_model