Căutare aleatorie în grilă
Cea mai frecventă metodă de reglare a hiperparametrilor este căutarea în grilă. Această metodă creează o grilă de reglare cu combinații unice de valori ale hiperparametrilor și utilizează validarea încrucișată pentru a evalua performanța acestora. Scopul reglării hiperparametrilor este să găsești combinația optimă de valori care maximizează performanța modelului.
În acest exercițiu, vei crea o grilă aleatorie de hiperparametri și vei regla modelul de arbore de decizie pe datele despre împrumuturi.
Foldurile de validare încrucișată, loans_folds, obiectul workflow, loans_tune_wkfl, funcția personalizată de metrici, loans_metrics, și dt_tune_model au fost încărcate în sesiunea ta.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelare cu tidymodels în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Hyperparameter tuning with grid search
set.seed(214)
dt_grid <- ___(___(___),
size = ___)
dt_grid