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

ćwiczenie

Przygotowanie do strojenia

Dobre przygotowanie to podstawa skutecznego strojenia. Proces ten składa się z dwóch głównych kroków: oznaczenia hiperparametrów za pomocą tune() w specyfikacji modelu oraz utworzenia siatki hiperparametrów wykorzystywanej podczas strojenia.

W tym ćwiczeniu wykonasz oba te kluczowe kroki.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz specyfikację boostingu z silnikiem "xgboost" dla modelu klasyfikacji, używając 500 drzew, i oznacz następujące parametry jako parametry strojenia: learn_rate, tree_depth i sample_size. Zapisz wynik jako boost_spec.
  • Zbuduj regularną siatkę strojenia dla parametrów strojenia boost_spec z trzema poziomami dla każdego parametru.