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演習

評価

いよいよ総仕上げです。モデルをチューニングして最適な penalty 値を見つけ、最終モデルを学習して結果を評価しましょう。

ワークフロー、penalty のグリッド、ユーザー定義関数 class_evaluate() は環境内に用意されています。

指示

100 XP
  • tune_grid を設定し、ROC_AUC に対するモデル性能を探索します。
  • 最良の penalty 値を選択します。
  • 最良の penalty で最終ワークフローを学習します。