モデルの複雑さを調整する
良い予測を行うには、モデルの複雑さを調整する必要があります。 単純なモデルは単純なデータ構造しか表現できませんが、複雑なモデルはきめ細かなデータ構造を表現できます。
この演習では、回帰木のハイパーパラメータを変更して、さまざまな複雑さの木を作成します。
学習用データ chocolate_train はワークスペースにあらかじめ読み込まれています。
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 model having only one split
chocolate_model <- ___(___) %>%
set_mode("regression") %>%
set_engine("rpart") %>%
fit(final_grade ~ ., data = chocolate_train)
chocolate_model