ПочатиПочніть безкоштовно

Налаштування гіперпараметрів

Нарешті, ви встановите конкретні гіперпараметри, які могли знайти, проаналізувавши попередні результати тюнінгу. Набір даних knowledge_train_data уже завантажено, так само як і пакети mlr та tidyverse. Також виконано такий код:

task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data, 
                        target = "UNS")

lrn <- makeLearner(cl = "classif.nnet", fix.factors.prediction = TRUE)

Ця вправа є частиною курсу

Налаштування гіперпараметрів у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Встановіть для нейронної мережі такі гіперпараметри: один прихований шар, максимальна кількість ітерацій — 150, а decay — 0.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Set hyperparameters
lrn_best <- setHyperPars(lrn, par.vals = list(___ = 1, 
                                              ___ = 150, 
                                              ___ = 0))

# Train model
model_best <- train(lrn_best, task)
Редагувати та запускати код