擬合最佳模型

lasso_grid 包含 50 組不同的模型規格，對應 penalty_grid 中的 50 個不同 penalty 值。這個練習中，你將找出並擬合具有最佳 penalty 值的模型。完成後，你會得到一個能最佳化特徵選擇、以提升模型效能的 lasso 迴歸模型。

已為你提供 lasso_workflow 和 train 可供使用。tidyverse 與 tidymodels 套件也已載入。

本練習屬於課程

R 的降維

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練習說明

依據 RMSE 取回表現最佳的已擬合模型。
使用 finalize_workflow() 依照 best_rmse 來擬合模型。
顯示 final_lasso 的模型係數。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Retrieve the best RMSE
best_rmse <- ___ %>% 
  ___("___")

# Refit the model with the best RMSE
final_lasso <- 
  ___(___, ___) %>% 
  fit(train)

# Display the non-zero model coefficients
tidy(___) %>% 
  filter(___ > ___)

編輯並執行程式碼