Картезианский поиск по сетке в caret
В первой главе вы узнали, как вручную задавать гиперпараметры с помощью функции expand.grid(). Эту же функцию можно использовать для определения сетки гиперпараметров.
Набор данных voters_train_data уже прошёл предобработку, чтобы сократить его размер и ускорить обучение: теперь он содержит 80 наблюдений со сбалансированными классами и загружен для вас. Пакеты caret и tictoc также загружены, а объект trainControl определён с использованием повторной кросс-валидации:
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
number = 3,
repeats = 5)
Это упражнение является частью курса
Настройка гиперпараметров в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Define Cartesian grid
man_grid <- ___(degree = ___,
scale = ___,
C = ___)