Adatta il modello migliore
lasso_grid contiene 50 specifiche di modello diverse con 50 valori di penalty differenti in penalty_grid. In questo esercizio troverai e adatterai il modello con il valore di penalty ottimale. In questo modo, otterrai un modello di regressione lasso che ottimizza la selezione delle caratteristiche per la migliore performance del modello.
lasso_workflow e train sono a tua disposizione. I pacchetti tidyverse e tidymodels sono già stati caricati per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Riduzione della dimensionalità in R
Istruzioni dell'esercizio
- Recupera il modello migliore in base all'RMSE.
- Usa
finalize_workflow()per adattare un modello basato subest_rmse. - Mostra i coefficienti del modello di
final_lasso.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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(___ > ___)