Đánh giá kết quả tinh chỉnh siêu tham số
Tại đây, bạn sẽ đánh giá kết quả của một lượt tinh chỉnh siêu tham số cho cây quyết định được huấn luyện bằng gói rpart.
Bộ dữ liệu knowledge_train_data đã được nạp sẵn cho bạn, cùng với các gói mlr và tidyverse. Ngoài ra, đoạn mã sau cũng đã được chạy:
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)
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.
# Create holdout sampling
holdout <- makeResampleDesc(___)
# Perform tuning
lrn_tune <- tuneParams(learner = lrn, task = task, resampling = holdout, control = ctrl_random, par.set = param_set)