1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Dostrajanie hiperparametrów w R
Connected

ćwiczenie

Ocena wyników strojenia hiperparametrów

W tym ćwiczeniu ocenisz wyniki strojenia hiperparametrów dla drzewa decyzyjnego wytrenowanego przy użyciu pakietu rpart. Zbiór danych knowledge_train_data jest już wczytany, podobnie jak pakiety mlr i tidyverse. Poniższy kod został już uruchomiony:

task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data, 
                        target = "UNS")

lrn <- makeLearner(cl = "classif.rpart", fix.factors.prediction = TRUE)

param_set <- makeParamSet(
  makeIntegerParam("minsplit", lower = 1, upper = 30),
  makeIntegerParam("minbucket", lower = 1, upper = 30),
  makeIntegerParam("maxdepth", lower = 3, upper = 10)
)

ctrl_random <- makeTuneControlRandom(maxit = 10)

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Utwórz schemat próbkowania metodą holdout z domyślną proporcją 2/3, który zostanie użyty w procesie strojenia.