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演習

チューニングの準備

チューニングの準備は、良い結果を出すための土台になります。準備の主な手順は2つあります。モデル仕様で tune() を使ってハイパーパラメータに印を付けること、そしてチューニングに使うハイパーパラメータのグリッドを作ることです。

この演習では、チューニングプロセスのこの2つの基本ステップを実行します。

指示

100 XP
  • 分類モデル向けに 500 本の木を使い、"xgboost" エンジンを指定したブースティング仕様を作成し、次のパラメータをチューニング対象としてマークしてください：learn_rate、tree_depth、sample_size。結果は boost_spec として保存します。
  • boost_spec のチューニングパラメータに対して、各パラメータ3段階の通常のチューニンググリッドを作成します。