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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_tuningloans_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

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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 = ___)
コードを編集して実行