Настройка гиперпараметров
И наконец, вы зададите конкретные гиперпараметры — например, те, которые вы могли определить по результатам предыдущей настройки.
Набор данных knowledge_train_data уже загружен, как и пакеты mlr и tidyverse. Кроме того, был выполнен следующий код:
task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data,
target = "UNS")
lrn <- makeLearner(cl = "classif.nnet", fix.factors.prediction = TRUE)
Это упражнение является частью курса
Настройка гиперпараметров в R
Инструкции к упражнению
- Задайте следующие гиперпараметры для нейронной сети: один скрытый слой, максимальное число итераций равное 150 и затухание равное 0.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Set hyperparameters
lrn_best <- setHyperPars(lrn, par.vals = list(___ = 1,
___ = 150,
___ = 0))
# Train model
model_best <- train(lrn_best, task)