Antrenează o pădure aleatorie cu parametri personalizați
Acum că ai explorat grilele de parametri implicite oferite de funcția train(), hai să personalizezi puțin mai mult modelele tale.
Poți furniza orice număr de valori pentru mtry, de la 2 până la numărul de coloane din setul de date. În practică, valorile mai mari ale lui mtry aduc îmbunătățiri din ce în ce mai mici, așa că vei folosi o grilă de parametri personalizată care explorează 2 modele simple (mtry = 2 și mtry = 3), precum și un model mai complex (mtry = 7).
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning cu caret în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Define the tuning grid: tuneGrid
tuneGrid <- data.frame(
.mtry = ___,
.splitrule = "___",
.min.node.size = ___
)