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調整するハイパーパラメータの数を変更する

モデルオブジェクトを詳しく見ると、caret がすでに自動ハイパーパラメータ調整を行っていることがわかります。train は自動的にチューニングパラメータのグリッドを作成します。デフォルトでは、チューニングパラメータの数を p とすると、グリッドサイズは 3^p になります。ただし、各ハイパーパラメータについて試す値の数を指定することもできます。

データは bc_train_data としてあらかじめ読み込まれています。caret と tictoc のライブラリも読み込まれています。

この演習はコースの一部です

R によるハイパーパラメータチューニング

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演習の手順

  • caret の自動チューニングで、各ハイパーパラメータについて4種類の値を試してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Set seed.
set.seed(42)
# Start timer.
tic()
# Train model.
gbm_model <- train(diagnosis ~ ., 
                   data = bc_train_data, 
                   method = "gbm", 
                   trControl = trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3),
                   verbose = FALSE,
                   ___)
# Stop timer.
toc()
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