ПочатиПочніть безкоштовно

Налаштування параметра penalty

Ви переконані, що lasso — розумний підхід до зменшення кількості ознак у моделі без втрати прийнятної якості, тож хочете налаштувати модель, обравши найкраще значення штрафу. Базовий recipe, а також тренувальний і тестовий поділи train і test завантажено у ваше середовище.

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Налаштуйте модель так, щоб параметр penalty добирався автоматично.
  • Сконфігуруйте сітку значень penalty з 30 рівнями.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Set up your model so that the penalty is tuned automatically
model_lasso_tuned <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
  set_args(mixture = 1, ___ = ___) 
workflow_lasso_tuned <- workflow() %>%
  add_model(model_lasso_tuned) %>%
  add_recipe(recipe)

# Configure a penalty grid with 30 levels
penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)), ___ = ___)

tune_output <- tune_grid(workflow_lasso_tuned,
  resamples = vfold_cv(train, v = 5),
  metrics = metric_set(roc_auc),grid = penalty_grid)

autoplot(tune_output)
Редагувати та запускати код