모델 하이퍼파라미터 설정
하이퍼파라미터 튜닝은 모델 성능을 미세 조정하는 방법이에요. 대부분의 경우, parsnip 모델 객체의 기본 하이퍼파라미터 값은 모델 성능을 최대로 끌어올리기에 최적값이 아니에요.
이 연습 문제에서는 튜닝할 하이퍼파라미터를 포함한 의사결정나무 모델을 정의하고, 튜닝용 workflow 객체를 만들어 볼 거예요.
의사결정나무 workflow 객체인 loans_dt_wkfl이 세션에 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 tidymodels로 모델링하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Set tuning hyperparameters
dt_tune_model <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify engine
___ %>%
# Specify mode
___
dt_tune_model