เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ปรับแต่ง Hyperparameter ด้วย mlr

ตอนนี้สามารถนำฟังก์ชันและออบเจกต์ที่เตรียมไว้จากแบบฝึกหัดก่อนหน้ามารวมกัน เพื่อทำการปรับแต่ง Hyperparameter ด้วย Random Search ได้จริง ชุดข้อมูล knowledge_train_data ถูกโหลดไว้แล้ว รวมถึงแพ็กเกจ mlr, tidyverse และ tictoc และโค้ดต่อไปนี้ได้รันไปแล้วเช่นกัน:

# 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)
)

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การปรับ Hyperparameter ใน R

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Define a random search tuning method.
ctrl_random <- makeTuneControlRandom(___ = ___)
แก้ไขและรันโค้ด