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

ćwiczenie

Ręczne dostrajanie hiperparametrów

Jeśli wiesz już, jakie wartości hiperparametrów chcesz ustawić, możesz ręcznie zdefiniować hiperparametry jako siatkę. Przejdź do modelLookup("gbm") lub wyszukaj gbm na liście dostępnych modeli w caret i sprawdź sekcję Tuning Parameters.

Uwaga: Podobnie jak wcześniej, bc_train_data oraz biblioteki caret i tictoc zostały już wczytane.

Instrukcje

100 XP
  • Zdefiniuj następującą siatkę hiperparametrów dla modelu Gradient Boosting: liczba drzew równa 200, złożoność drzewa równa 1, współczynnik uczenia równy 0,1 oraz minimalna liczba próbek w węźle wymagana do podziału równa 10.
  • Zastosuj tę siatkę w funkcji train() z pakietu caret.