Ayara hazırlık
Ayara hazırlık, başarılı ayarlamanın temelidir. Ayara hazırlanmanın iki ana adımı vardır: model belirtiminde hiperparametreleri tune() ile işaretlemek ve ayarlamada kullanılacak bir hiperparametre ızgarası oluşturmak.
Bu egzersizde ayarlama sürecinin bu iki temel adımını uygulayacaksın.
Bu egzersiz
R ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- 500 ağaç kullanan bir sınıflandırma modeli için
"xgboost"motoruna sahip bir boosting belirtimi oluştur ve şu parametreleri ayar parametresi olarak işaretle:learn_rate,tree_depthvesample_size. Sonucuboost_specolarak kaydet. boost_spec'in ayar parametreleri için, her bir parametre için üç düzey olacak şekilde düzenli bir ayar ızgarası oluştur.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Create the specification with placeholders
boost_spec <- boost_tree(
trees = ___,
___,
___,
___) %>%
set_mode(___) %>%
set_engine(___)
# Create the tuning grid
tunegrid_boost <- ___(___,
levels = ___)
tunegrid_boost