최적 모형 적합하기
lasso_grid에는 penalty_grid의 서로 다른 penalty 값 50개에 대응하는 50개의 모형 사양이 들어 있어요. 이번 연습에서는 최적의 penalty 값을 갖는 모형을 찾아 적합해 보겠습니다. 이를 통해 모형 성능을 최대로 끌어올리도록 특성 선택을 수행하는 lasso 회귀 모형을 얻게 됩니다.
lasso_workflow와 train 객체가 준비되어 있어요. tidyverse와 tidymodels 패키지도 이미 불러와 두었습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 차원 축소
연습 안내
- RMSE를 기준으로 최적 적합 모형을 가져오세요.
finalize_workflow()를 사용해best_rmse기반으로 모형을 적합하세요.final_lasso의 모형 계수를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Retrieve the best RMSE
best_rmse <- ___ %>%
___("___")
# Refit the model with the best RMSE
final_lasso <-
___(___, ___) %>%
fit(train)
# Display the non-zero model coefficients
tidy(___) %>%
filter(___ > ___)