Модель
Тепер ви налаштовуєте свою модель. Оскільки ви обрали логістичну регресію з регуляризацією, знану серед друзів як Lasso, потрібно визначити найкраще значення штрафу і зробити це за допомогою алгоритму пошуку.
recipe, який ви побудували для підготовки ознак перед моделюванням, уже завантажено.
Ця вправа є частиною курсу
Feature Engineering в R
Інструкції до вправи
- Налаштуйте параметр penalty для тюнінгу.
- Об'єднайте вашу модель і рецепт у workflow.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Set up the penalty for tuning
lr_model <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
set_args(mixture = 1, penalty = ___)
lr_penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)),levels = 30)
# Bundle your model and recipe in a workflow
lr_workflow <- workflow() %>%
___(lr_model) %>%
___(___)
lr_workflow