Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tinh chỉnh mô hình random forest

Bây giờ bạn đã có một mô hình logistic regression hoạt động, hãy chuẩn bị một mô hình random forest để so sánh với nó.

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning trong tidyverse

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng crossing() để mở rộng dữ liệu cross-validation cho các giá trị mtry là 2, 4, 8 và 16.
  • Xây dựng các mô hình random forest cho từng tổ hợp fold/mtry.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

library(ranger)

# Prepare for tuning your cross validation folds by varying mtry
cv_tune <- cv_data %>%
  crossing(mtry = c(___)) 

# Build a cross validation model for each fold & mtry combination
cv_models_rf <- cv_tune %>% 
  mutate(model = map2(___, ___, ~ranger(formula = Attrition~., 
                                           data = .x, mtry = .y,
                                           num.trees = 100, seed = 42)))
Chỉnh sửa và Chạy Mã