Alege câștigătorul
După ce ai realizat ajustarea hiperparametrilor, e momentul să selectezi hiperparametrii optimi din rezultate și să construiești modelul final. Două funcții din tidymodels îți vor fi de mare ajutor:
Funcția select_best() extrage hiperparametrii optimi dintr-un tibble cu rezultatele ajustării, iar finalize_model() introduce aceste rezultate în specificație, înlocuind valorile-substituent.
Acum e rândul tău să aplici acest lucru folosind rezultatele exercițiului anterior! Obiectele tune_spec, tune_results și customers sunt încă încărcate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Select the parameters that perform best
final_params <- ___
final_params