Gerar uma grade de ajuste
Os hiperparâmetros padrão da maioria dos modelos oferecem um bom ajuste para muitos conjuntos de dados. Ainda assim, eles precisam ser otimizados para alcançar o melhor desempenho. Caso contrário, é como dirigir um carro com o freio de mão puxado. Solte o freio e ajuste seus modelos!
Neste exercício, você vai criar dois objetos que servem como ponto de partida: uma grade de ajuste (um conjunto de combinações de hiperparâmetros) e uma especificação de modelo que você irá treinar depois com cada valor da grade.
Este exercicio faz parte do curso
Machine Learning com modelos baseados em árvores em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Create a specification with tuning placeholders
tune_spec <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify mode
___ %>%
# Specify engine
___
print(tune_spec)