Mulai sekarangMulai gratis

Menyetel penalty

Yakin bahwa Lasso adalah pendekatan yang masuk akal untuk mengurangi jumlah fitur pada model Anda sambil mempertahankan kinerja yang dapat diterima, Anda ingin menyetel model dengan memilih nilai penalty terbaik. Sebuah recipe dasar beserta pembagian train dan test telah dimuat di lingkungan Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Rekayasa Fitur di R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Atur model Anda sehingga penalty disetel secara otomatis.
  • Konfigurasikan grid penalty dengan 30 levels.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Set up your model so that the penalty is tuned automatically
model_lasso_tuned <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
  set_args(mixture = 1, ___ = ___) 
workflow_lasso_tuned <- workflow() %>%
  add_model(model_lasso_tuned) %>%
  add_recipe(recipe)

# Configure a penalty grid with 30 levels
penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)), ___ = ___)

tune_output <- tune_grid(workflow_lasso_tuned,
  resamples = vfold_cv(train, v = 5),
  metrics = metric_set(roc_auc),grid = penalty_grid)

autoplot(tune_output)
Edit dan Jalankan Kode