ПочатиПочніть безкоштовно

Налаштування гіперпараметрів вручну

Якщо ви вже знаєте, які значення гіперпараметрів хочете встановити, ви можете визначити їх вручну як сітку. Перейдіть до modelLookup("gbm") або знайдіть gbm у списку доступних моделей у caret і перегляньте розділ Tuning Parameters.

Примітка: як і раніше, bc_train_data та бібліотеки caret і tictoc уже попередньо завантажені.

Ця вправа є частиною курсу

Налаштування гіперпараметрів у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Визначте таку сітку гіперпараметрів для Gradient Boosting Model: кількість дерев — 200; складність дерева — 1; швидкість навчання — 0,1; мінімальна кількість прикладів тренувальної вибірки у вузлі для початку поділу — 10.
  • Застосуйте сітку у функції train() з пакета caret.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Define hyperparameter grid.
hyperparams <- expand.grid(___ = 200, 
                           ___ = 1, 
                           ___ = 0.1, 
                           ___ = 10)

# Apply hyperparameter grid to train().
set.seed(42)
gbm_model <- train(diagnosis ~ ., 
                   data = bc_train_data, 
                   method = "gbm", 
                   trControl = trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3),
                   verbose = FALSE,
                   ___ = hyperparams)
Редагувати та запускати код