Ajuste o melhor modelo

lasso_grid contém 50 especificações de modelo diferentes com 50 valores de penalty diferentes em penalty_grid. Neste exercício, você vai encontrar e ajustar o modelo com o valor de penalty ideal. Ao fazer isso, você terá um modelo de regressão lasso que otimiza a seleção de variáveis para o melhor desempenho do modelo.

lasso_workflow e train estão disponíveis para você usar. Os pacotes tidyverse e tidymodels também já foram carregados para você.

Este exercício faz parte do curso

Redução de Dimensionalidade em R

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Instruções do exercício

Recupere o melhor modelo ajustado com base no RMSE.
Use finalize_workflow() para ajustar um modelo com base em best_rmse.
Exiba os coeficientes do modelo de final_lasso.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Retrieve the best RMSE
best_rmse <- ___ %>% 
  ___("___")

# Refit the model with the best RMSE
final_lasso <- 
  ___(___, ___) %>% 
  fit(train)

# Display the non-zero model coefficients
tidy(___) %>% 
  filter(___ > ___)

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