Impostare gli iperparametri del modello
L'hyperparameter tuning è un metodo per affinare le prestazioni dei tuoi modelli. Nella maggior parte dei casi, i valori predefiniti degli iperparametri degli oggetti modello di parsnip non sono quelli ottimali per massimizzare le prestazioni del modello.
In questo esercizio, definirai un modello ad albero decisionale con iperparametri da ottimizzare e creerai un oggetto workflow per il tuning.
Il tuo oggetto workflow dell'albero decisionale, loans_dt_wkfl, è stato caricato nella tua sessione.
Questo esercizio fa parte del corso
Modellazione con tidymodels in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Set tuning hyperparameters
dt_tune_model <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify engine
___ %>%
# Specify mode
___
dt_tune_model