1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Tinh chỉnh siêu tham số trong R
Connected

Bài tập

Thực hiện tinh chỉnh siêu tham số với mlr

Bây giờ, bạn có thể kết hợp các hàm và đối tượng đã chuẩn bị từ bài trước để thực sự thực hiện tinh chỉnh siêu tham số bằng random search. Bộ dữ liệu knowledge_train_data đã được nạp sẵn cho bạn, cùng với các gói mlr, tidyverse và tictoc. Ngoài ra, đoạn mã sau cũng đã được chạy sẵn:

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

# Define learner
lrn <- makeLearner("classif.nnet", predict.type = "prob", fix.factors.prediction = TRUE)

# Define set of parameters
param_set <- makeParamSet(
  makeDiscreteParam("size", values = c(2,3,5)),
  makeNumericParam("decay", lower = 0.0001, upper = 0.1)
)

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Đổi số vòng lặp tối đa cho random search thành 6. Lưu ý, 6 là con số rất thấp; chúng ta dùng để việc tính toán không kéo quá lâu ở đây; thông thường, bạn sẽ đặt số này cao hơn nhiều (mặc định là 100).