Обучение лучшей модели

lasso_grid содержит 50 различных спецификаций модели с 50 различными значениями penalty из penalty_grid. В этом упражнении вы найдёте и обучите модель с оптимальным значением penalty. В результате вы получите модель лассо-регрессии, которая оптимизирует отбор признаков для наилучшей производительности модели.

lasso_workflow и train доступны для использования. Пакеты tidyverse и tidymodels уже загружены.

Это упражнение является частью курса

Снижение размерности в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Получите наилучшую обученную модель по метрике RMSE.
Используйте finalize_workflow(), чтобы обучить модель на основе best_rmse.
Выведите коэффициенты модели final_lasso.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Retrieve the best RMSE
best_rmse <- ___ %>% 
  ___("___")

# Refit the model with the best RMSE
final_lasso <- 
  ___(___, ___) %>% 
  fit(train)

# Display the non-zero model coefficients
tidy(___) %>% 
  filter(___ > ___)

Редактировать и запускать код