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  3. R에서 tidymodels로 모델링하기
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연습 문제

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.

지침 1/2

undefined XP
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  • parsnip 의사결정나무 모델을 만들고 세 가지 하이퍼파라미터 모두를 튜닝 대상으로 설정하세요.
  • rpart 엔진을 사용하세요.