Definindo hiperparâmetros do modelo
A otimização de hiperparâmetros é uma forma de ajustar o desempenho dos seus modelos. Na maioria dos casos, os valores padrão de hiperparâmetros dos objetos de modelo do parsnip não serão os melhores para maximizar o desempenho do modelo.
Neste exercício, você vai definir um modelo de árvore de decisão com hiperparâmetros a serem otimizados e criar um objeto workflow de tuning.
Seu objeto workflow de árvore de decisão, loans_dt_wkfl, já foi carregado na sua sessão.
Este exercicio faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Set tuning hyperparameters
dt_tune_model <- decision_tree(___ = ___,
___ = ___,
___ = ___) %>%
# Specify engine
___ %>%
# Specify mode
___
dt_tune_model