Zacznij terazZacznij za darmo

Zmiana liczby hiperparametrów do strojenia

Przyglądając się dokładnie obiektowi modelu, można zauważyć, że caret już wykonał za nas pewne automatyczne strojenie hiperparametrów: funkcja train automatycznie tworzy siatkę parametrów strojenia. Domyślnie, jeśli p to liczba parametrów strojenia, rozmiar siatki wynosi 3^p. Możemy jednak również określić liczbę różnych wartości do przetestowania dla każdego hiperparametru.

Dane zostały ponownie wczytane jako bc_train_data. Biblioteki caret i tictoc również zostały wczytane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Dostrajanie hiperparametrów w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Przetestuj cztery różne wartości dla każdego hiperparametru, korzystając z automatycznego strojenia w caret.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Set seed.
set.seed(42)
# Start timer.
tic()
# Train model.
gbm_model <- train(diagnosis ~ ., 
                   data = bc_train_data, 
                   method = "gbm", 
                   trControl = trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3),
                   verbose = FALSE,
                   ___)
# Stop timer.
toc()
Edytuj i uruchom kod