우승 모델을 고르세요
튜닝을 마쳤다면, 이제 결과에서 최적 하이퍼파라미터를 골라 최종 모델을 만들 차례예요. tidymodels의 두 도우미가 유용합니다.
select_best() 함수는 튜닝 결과 tibble에서 최적 하이퍼파라미터를 추출하고, finalize_model()은 이 결과를 사양에 반영해 자리표시자를 대체합니다.
이제 지난 연습 문제의 결과를 사용해 직접 해 보세요! tune_spec, tune_results, customers 객체가 이미 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 트리 기반 Machine Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Select the parameters that perform best
final_params <- ___
final_params