モデルのハイパーパラメータを設定する
ハイパーパラメータチューニングは、モデルの性能を細かく最適化するための方法です。多くの場合、parsnip のモデルオブジェクトにおけるデフォルトのハイパーパラメータ値は、モデル性能を最大化する最適値ではありません。
この演習では、チューニング対象のハイパーパラメータを持つ決定木モデルを定義し、チューニング用の workflow オブジェクトを作成します。
決定木の workflow オブジェクトである loans_dt_wkfl は、すでにセッションに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
R での tidymodels によるモデリング
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。
# Set tuning hyperparameters
dt_tune_model <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify engine
___ %>%
# Specify mode
___
dt_tune_model