モデルパラメータ vs. ハイパーパラメータ
ハイパーパラメータチューニングを行うには、ハイパーパラメータが何であり（そして何でないか）をしっかり理解することが大切です。そこで、モデルパラメータとハイパーパラメータの違いを詳しく見ていきます。
注: Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) データセットは breast_cancer_data として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
演習の手順
- このデータセットを使って、応答変数を
concavity_mean、説明変数をsymmetry_meanとする線形モデルを当てはめてください。 - この線形モデルの
summary()を確認してください。 - 係数を抽出してください。
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。
# Fit a linear model on the breast_cancer_data.
linear_model <- ___(___)
# Look at the summary of the linear_model.
___
# Extract the coefficients.
___