Thử tăng độ dài tinh chỉnh

Hãy nhớ từ video rằng mô hình random forest có một siêu tham số tinh chỉnh chính là mtry, dùng để kiểm soát có bao nhiêu biến được đưa vào thủ tục tìm kiếm điểm chia tại mỗi lần chia. Ví dụ, giả sử một cây có tổng cộng 10 lần chia và mtry = 2. Điều này có nghĩa là sẽ có 10 mẫu gồm 2 predictor mỗi khi đánh giá một lần chia.

Lần này, hãy dùng một lưới tinh chỉnh lớn hơn, nhưng vẫn bám theo các giá trị mặc định do hàm train() cung cấp. Thử đặt tuneLength là 3, thay vì 1, để khám phá thêm một số mô hình tiềm năng, và vẽ mô hình thu được bằng hàm plot.

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning với caret trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Huấn luyện một mô hình random forest, model, dùng bộ dữ liệu wine với biến mục tiêu là quality và tất cả biến còn lại làm biến giải thích. (Chạy sẽ mất vài giây, nên bạn kiên nhẫn nhé!)
Dùng method = "ranger".
Đổi tuneLength thành 3.
Dùng 5 lần gấp CV.
In model ra console.
Vẽ mô hình sau khi đã fit.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Fit random forest: model
model <- train(
  ___,
  tuneLength = 1,
  data = ___, 
  method = ___,
  trControl = trainControl(
    method = "cv", 
    number = ___, 
    verboseIter = TRUE
  )
)

# Print model to console


# Plot model

Chỉnh sửa và Chạy Mã