Tìm kiếm theo lưới với h2o
Giờ bạn đã huấn luyện thành công một mô hình Random Forest với h2o, bạn có thể áp dụng cùng các khái niệm đó để huấn luyện các thuật toán khác, như Deep Learning. Trong bài tập này, bạn sẽ áp dụng tìm kiếm theo lưới (grid search) để tinh chỉnh một mô hình.
Hãy nhớ rằng các mô hình gradient boosting có siêu tham số learn_rate trong khi các mô hình deep learning dùng siêu tham số rate.
Thư viện h2o đã được nạp và khởi tạo sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Tinh chỉnh siêu tham số trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Define hyperparameters
dl_params <- ___(___ = c(0.001, 0.005, 0.01))