Genera una griglia di tuning
Gli iperparametri standard della maggior parte dei modelli vanno bene per molti insiemi di dati. Tuttavia, per ottenere le prestazioni migliori vanno ottimizzati. Altrimenti è come guidare con il freno a mano tirato. Abbassa il freno e metti a punto i tuoi modelli!
In questo esercizio creerai due oggetti come punto di partenza: una griglia di tuning (un insieme di combinazioni di iperparametri) e una specifica di modello che in seguito allenerai con ogni valore della griglia.
Questo esercizio fa parte del corso
Machine Learning con modelli ad albero in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create a specification with tuning placeholders
tune_spec <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify mode
___ %>%
# Specify engine
___
print(tune_spec)