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हाइपरपैरामीटर सेट करना

अंत में, आप कुछ विशिष्ट हाइपरपैरामीटर सेट करेंगे, जिन्हें आपने शायद पहले की ट्यूनिंग के नतीजों को देखकर पहचाना होगा. knowledge_train_data डेटासेट आपके लिए पहले से लोड है, और पैकेज mlr तथा tidyverse भी लोड हैं. साथ ही, नीचे दिया गया कोड भी चलाया जा चुका है:

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

lrn <- makeLearner(cl = "classif.nnet", fix.factors.prediction = TRUE)

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Hyperparameter Tuning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक neural net के लिए निम्न हाइपरपैरामीटर सेट करें: एक hidden layer, maximum number of iterations 150, और decay 0.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set hyperparameters
lrn_best <- setHyperPars(lrn, par.vals = list(___ = 1, 
                                              ___ = 150, 
                                              ___ = 0))

# Train model
model_best <- train(lrn_best, task)
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