Model karmaşıklığını ayarla
İyi tahminler yapmak için modelinin karmaşıklığını ayarlaman gerekir. Basit modeller yalnızca basit veri yapılarıyla başa çıkabilirken, karmaşık modeller daha ince ayrıntılı veri yapıları temsil edebilir.
Bu egzersizde, bir regresyon ağacının hiperparametrelerini değiştirerek farklı karmaşıklıklarda ağaçlar oluşturacaksın.
Eğitim verisi chocolate_train çalışma alanında önceden yüklü.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a model having only one split
chocolate_model <- ___(___) %>%
set_mode("regression") %>%
set_engine("rpart") %>%
fit(final_grade ~ ., data = chocolate_train)
chocolate_model