Fitting model terbaik

lasso_grid berisi 50 spesifikasi model berbeda dengan 50 nilai penalty berbeda di penalty_grid. Pada latihan ini, Anda akan menemukan dan memfit model dengan nilai penalty yang optimal. Dengan demikian, Anda akan memperoleh model regresi lasso yang mengoptimalkan pemilihan fitur untuk kinerja model terbaik.

lasso_workflow dan train tersedia untuk Anda gunakan. Paket tidyverse dan tidymodels juga telah dimuat untuk Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Reduksi Dimensi di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Ambil model terpasang terbaik berdasarkan RMSE.
Gunakan finalize_workflow() untuk memfit model berdasarkan best_rmse.
Tampilkan koefisien model dari final_lasso.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Retrieve the best RMSE
best_rmse <- ___ %>% 
  ___("___")

# Refit the model with the best RMSE
final_lasso <- 
  ___(___, ___) %>% 
  fit(train)

# Display the non-zero model coefficients
tidy(___) %>% 
  filter(___ > ___)

Edit dan Jalankan Kode