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연습 문제

무작위 그리드 탐색

하이퍼파라미터 튜닝의 가장 일반적인 방법은 그리드 탐색입니다. 이 방법은 하이퍼파라미터 값의 고유 조합으로 이루어진 튜닝 그리드를 만들고, 교차 검증을 사용해 각 조합의 성능을 평가합니다. 하이퍼파라미터 튜닝의 목표는 모델 성능을 극대화하는 최적의 값 조합을 찾는 것입니다.

이 연습 문제에서는 무작위 하이퍼파라미터 그리드를 만들고, 대출 데이터에 대한 의사결정나무 모델을 튜닝해 보겠습니다.

교차 검증 폴드 loans_folds, workflow 객체 loans_tune_wkfl, 사용자 지정 평가지표 함수 loans_metrics, 그리고 dt_tune_model이 세션에 로드되어 있습니다.

지침 1/3

undefined XP
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  • dt_tune_model 객체의 하이퍼파라미터를 사용해 하이퍼파라미터 값 조합 5개로 이루어진 무작위 그리드를 만드세요.