Ajuste uma random forest com ajuste personalizado

Agora que você explorou as grades de ajuste padrão fornecidas pela função train(), vamos personalizar um pouco mais seus modelos.

Você pode fornecer qualquer número de valores para mtry, de 2 até o número de colunas do conjunto de dados. Na prática, os ganhos diminuem para valores muito altos de mtry, então você usará uma grade de ajuste personalizada que explora 2 modelos simples (mtry = 2 e mtry = 3) e um modelo mais complexo (mtry = 7).