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)

Tạo một sơ đồ lấy mẫu lại kiểu holdout validation với tỷ lệ mặc định 2/3 để dùng trong quy trình tinh chỉnh bên dưới.

Bài tập

Đánh giá kết quả tinh chỉnh siêu tham số

Hướng dẫn 1/3

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}Bài tập

Hướng dẫn 1/3

Bài tập