ПочатиПочніть безкоштовно

Оцінювання результатів налаштування гіперпараметрів

Тут ви будете оцінювати результати запуску налаштування гіперпараметрів для дерева рішень, натренованого за допомогою пакета rpart. Набір даних knowledge_train_data уже завантажено, як і пакети mlr та tidyverse. Також виконано такий код:

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

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

param_set <- makeParamSet(
  makeIntegerParam("minsplit", lower = 1, upper = 30),
  makeIntegerParam("minbucket", lower = 1, upper = 30),
  makeIntegerParam("maxdepth", lower = 3, upper = 10)
)

ctrl_random <- makeTuneControlRandom(maxit = 10)

Ця вправа є частиною курсу

Налаштування гіперпараметрів у R

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create holdout sampling
holdout <- makeResampleDesc(___)

# Perform tuning
lrn_tune <- tuneParams(learner = lrn, task = task, resampling = holdout, control = ctrl_random, par.set = param_set)
Редагувати та запускати код