Подбор гиперпараметров с помощью mlr
Теперь вы можете объединить подготовленные функции и объекты из предыдущего упражнения, чтобы выполнить подбор гиперпараметров методом случайного поиска.
Набор данных knowledge_train_data уже загружен, как и пакеты mlr, tidyverse и tictoc. Кроме того, был выполнен следующий код:
# Define task
task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data,
target = "UNS")
# Define learner
lrn <- makeLearner("classif.nnet", predict.type = "prob", fix.factors.prediction = TRUE)
# Define set of parameters
param_set <- makeParamSet(
makeDiscreteParam("size", values = c(2,3,5)),
makeNumericParam("decay", lower = 0.0001, upper = 0.1)
)
Это упражнение является частью курса
Настройка гиперпараметров в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Define a random search tuning method.
ctrl_random <- makeTuneControlRandom(___ = ___)