チューニング用グリッドを作成する
多くのモデルの標準ハイパーパラメータは、たいていのデータセットに対しては十分に良い適合を示します。しかし、最高の性能を引き出すには最適化が必要です。そうでないと、まるでサイドブレーキをかけたまま車を運転しているようなものです。ブレーキを解除して、モデルをチューニングしましょう！
この演習では、出発点となる2つのオブジェクトを作成します。1つはチューニング用グリッド（ハイパーパラメータの組み合わせの集合）、もう1つは後でグリッド内のあらゆる値で学習させるモデル仕様です。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
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。
# Create a specification with tuning placeholders
tune_spec <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify mode
___ %>%
# Specify engine
___
print(tune_spec)