ÎncepețiÎncepe gratuit

Reglarea penalizării

Convins că Lasso este o abordare potrivită pentru a reduce numărul de caracteristici ale modelului tău, menținând în același timp o performanță acceptabilă, vrei să reglezi modelul alegând cea mai bună valoare de penalizare. Un recipe de bază, împreună cu împărțirile train și test, sunt încărcate în mediul tău.

Acest exercițiu face parte din cursul

Ingineria caracteristicilor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Configurează modelul astfel încât penalizarea să fie reglată automat.
  • Definește o grilă de penalizare cu 30 de niveluri.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set up your model so that the penalty is tuned automatically
model_lasso_tuned <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
  set_args(mixture = 1, ___ = ___) 
workflow_lasso_tuned <- workflow() %>%
  add_model(model_lasso_tuned) %>%
  add_recipe(recipe)

# Configure a penalty grid with 30 levels
penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)), ___ = ___)

tune_output <- tune_grid(workflow_lasso_tuned,
  resamples = vfold_cv(train, v = 5),
  metrics = metric_set(roc_auc),grid = penalty_grid)

autoplot(tune_output)
Editează și rulează codul