Losowe przeszukiwanie siatki
Najpopularniejszą metodą strojenia hiperparametrów jest przeszukiwanie siatki. Metoda ta tworzy siatkę strojenia z unikalnymi kombinacjami wartości hiperparametrów i używa kroswalidacji do oceny ich wydajności. Celem strojenia hiperparametrów jest znalezienie optymalnej kombinacji wartości maksymalizującej jakość modelu.
W tym ćwiczeniu utworzysz losową siatkę hiperparametrów i dostosujesz model drzewa decyzyjnego na danych o pożyczkach.
Do twojej sesji zostały wczytane: fałdy kroswalidacji loans_folds, obiekt workflow o nazwie loans_tune_wkfl, własna funkcja metryk loans_metrics oraz dt_tune_model.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie z tidymodels w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Hyperparameter tuning with grid search
set.seed(214)
dt_grid <- ___(___(___),
size = ___)
dt_grid