BaşlayınÜcretsiz başlayın

Ayarlanacak hiperparametre sayısını değiştirme

Model nesnesini yakından incelediğimizde, caret'in bizim için zaten bazı otomatik hiperparametre ayarlamaları yaptığını görebiliriz: train, otomatik olarak bir ayar parametreleri ızgarası oluşturur. Varsayılan olarak, eğer p ayar parametresi sayısıysa, ızgara boyutu 3^p olur. Ancak her hiperparametre için denenecek farklı değerlerin sayısını biz de belirtebiliriz.

Veriler yine bc_train_data olarak önceden yüklendi. caret ve tictoc kütüphaneleri de önceden yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Hiperparametre Ayarlama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • caret içinde otomatik ayarlamada her bir hiperparametre için dört farklı değeri test et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Set seed.
set.seed(42)
# Start timer.
tic()
# Train model.
gbm_model <- train(diagnosis ~ ., 
                   data = bc_train_data, 
                   method = "gbm", 
                   trControl = trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3),
                   verbose = FALSE,
                   ___)
# Stop timer.
toc()
Kodu Düzenle ve Çalıştır