1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. R によるハイパーパラメータチューニング
Connected

演習

caret でのデカルト格子探索

第1章では、expand.grid() 関数を使ってハイパーパラメータを手動で定義する方法を学びました。同じ関数は、ハイパーパラメータの格子（グリッド）を定義するためにも使えます。

voters_train_data データセットは、学習を速くするために少し小さくなるよう前処理済みです。現在は 80 行でクラスはバランスされており、すでに読み込まれています。caret と tictoc パッケージも読み込まれており、trainControl オブジェクトは反復付き交差検証で定義済みです。

fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
                           number = 3,
                           repeats = 5)

指示1 / 3

undefined XP
    1
    2
    3
  • 次の組み合わせで、Support Vector Machine のハイパーパラメータのデカルト格子を定義してください。degree は 1、2、3、scale は 0.1、0.01、0.001、C は 0.5 に固定します。