Realize ajuste de hiperparâmetros com mlr

Agora, você pode combinar as funções e os objetos preparados no exercício anterior para de fato realizar o ajuste de hiperparâmetros com busca aleatória (random search). O conjunto de dados knowledge_train_data já foi carregado para você, assim como os pacotes mlr, tidyverse e tictoc. E o código a seguir também já foi executado:

# Define task
task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data, 
                        target = "UNS")

# Define learner
lrn <- makeLearner("classif.nnet", predict.type = "prob", fix.factors.prediction = TRUE)

# Define set of parameters
param_set <- makeParamSet(
  makeDiscreteParam("size", values = c(2,3,5)),
  makeNumericParam("decay", lower = 0.0001, upper = 0.1)
)