튜닝 준비

튜닝을 잘하려면 준비가 탄탄해야 합니다. 튜닝 준비의 핵심 단계는 두 가지예요. 모델 사양에서 tune()으로 하이퍼파라미터를 표시하고, 튜닝에 사용할 하이퍼파라미터 그리드를 만드는 것입니다.

이번 연습 문제에서는 이 두 가지 기본 단계를 직접 수행해 보겠습니다.

분류 모델용으로 "xgboost" 엔진을 사용하고 트리를 500개로 설정한 부스팅 사양을 만들고, 다음 매개변수를 튜닝 대상으로 표시하세요: learn_rate, tree_depth, sample_size. 결과를 boost_spec에 저장하세요.
boost_spec의 튜닝 매개변수에 대해, 각 매개변수에 세 수준(level)을 갖는 일반 튜닝 그리드를 구축하세요.