模型
你現在要設定模型。因為你選擇了帶有懲罰項的羅吉斯迴歸（Lasso），你需要找出最佳的懲罰強度（penalty）數值，並透過搜尋演算法來完成。
你先前為建構特徵而建立、用於建模前處理的 recipe 已經載入好了。
本練習屬於課程
R 的特徵工程
練習說明
- 將懲罰參數設為可調校。
- 將你的模型與 recipe 綁成一個 workflow。
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。
# Set up the penalty for tuning
lr_model <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
set_args(mixture = 1, penalty = ___)
lr_penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)),levels = 30)
# Bundle your model and recipe in a workflow
lr_workflow <- workflow() %>%
___(lr_model) %>%
___(___)
lr_workflow