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  3. Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
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演習

勝者を選ぶ

チューニングが終わったら、結果から最適なハイパーパラメータを選び、最終モデルを作成します。ここで tidymodels の2つのヘルパーが役立ちます。

関数 select_best() はチューニング結果の tibble から最適なハイパーパラメータを抽出し、finalize_model() は仕様にその結果を差し込み、プレースホルダーを置き換えます。

前の演習の結果を使って、実際に試してみましょう！オブジェクト tune_spec、tune_results、customers はすでに読み込まれています。

指示1 / 3

undefined XP
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    3
  • tune_results から最も良いパフォーマンスのパラメータを抽出し、final_params として保存します。