1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe z caret w R
Connected

ćwiczenie

Wypróbuj dłuższą siatkę strojenia

Przypomnij sobie z materiału wideo, że modele lasu losowego mają główny parametr strojenia mtry, który kontroluje, ile zmiennych jest branych pod uwagę przy każdym podziale w drzewie. Na przykład, jeśli drzewo ma łącznie 10 podziałów i mtry = 2, oznacza to, że za każdym razem losowane są 2 predyktory spośród wszystkich dostępnych.

Tym razem użyj większej siatki strojenia, korzystając z wartości domyślnych funkcji train(). Ustaw tuneLength na 3 zamiast 1, aby przeszukać więcej potencjalnych modeli, a następnie zwizualizuj wynikowy model za pomocą funkcji plot.

Instrukcje

100 XP
  • Wytrenuj model lasu losowego model na zbiorze danych wine, przewidując zmienną quality na podstawie wszystkich pozostałych zmiennych. (Trening może potrwać kilka sekund – uzbrój się w cierpliwość!)
  • Użyj method = "ranger".
  • Ustaw tuneLength na 3.
  • Zastosuj 5-krotną walidację krzyżową.
  • Wyświetl model model w konsoli.
  • Narysuj wykres modelu po jego dopasowaniu.