ワークフローを最終化する
ハイパーパラメータチューニングをモデリングプロセスに組み込むには、パフォーマンス指標の平均値に基づいて最適なハイパーパラメータの組み合わせを選ぶ必要があります。そうすることで、チューニング用のワークフローを最終化し、最終モデルを学習できます。
この演習では、ハイパーパラメータチューニングで得られた最良のモデルを確認し、チューニング用の workflow オブジェクトを最終化します。
前回のセッションから、dt_tuning と loans_tune_wkfl オブジェクトが環境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。
# Display 5 best performing models
dt_tuning %>%
___(metric = ___, n = ___)