튜닝 그리드 생성하기
대부분의 모델에서 기본 하이퍼파라미터는 많은 데이터셋에 무난하게 맞아요. 하지만 최상의 성능을 내려면 반드시 최적화가 필요합니다. 그렇지 않으면, 주차 브레이크를 올린 채로 운전하는 것과 같아요. 브레이크를 해제하고 모델을 튜닝해 보세요!
이번 연습에서는 출발점이 될 두 개의 객체를 만듭니다. 바로 튜닝 그리드(하이퍼파라미터 조합들의 집합)와, 이후 그리드의 모든 값으로 학습하게 될 모델 스펙입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 트리 기반 Machine Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a specification with tuning placeholders
tune_spec <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify mode
___ %>%
# Specify engine
___
print(tune_spec)