Setarea hiperparametrilor
În cele din urmă, vei seta hiperparametri specifici, pe care i-ai putut identifica analizând rezultatele ajustării anterioare.
Setul de date knowledge_train_data a fost deja încărcat, la fel ca pachetele mlr și tidyverse. De asemenea, a fost rulat și următorul cod:
task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data,
target = "UNS")
lrn <- makeLearner(cl = "classif.nnet", fix.factors.prediction = TRUE)
Acest exercițiu face parte din cursul
Ajustarea hiperparametrilor în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Setează următorii hiperparametri pentru rețeaua neuronală: un strat ascuns, numărul maxim de iterații de 150 și decay de 0.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Set hyperparameters
lrn_best <- setHyperPars(lrn, par.vals = list(___ = 1,
___ = 150,
___ = 0))
# Train model
model_best <- train(lrn_best, task)