Навчіть random forest із власним тюнінгом
Тепер, коли ви дослідили стандартні сітки тюнінгу, які надає функція train(), налаштуймо моделі трохи детальніше.
Ви можете задати будь‑яку кількість значень для mtry — від 2 і до кількості стовпців у наборі даних. На практиці вигода від дуже великих значень mtry зменшується, тому ви використаєте власну сітку тюнінгу, яка перевіряє 2 прості моделі (mtry = 2 і mtry = 3) і одну складнішу (mtry = 7).
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning з пакетом caret в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Define the tuning grid: tuneGrid
tuneGrid <- data.frame(
.mtry = ___,
.splitrule = "___",
.min.node.size = ___
)