使用 mlr 進行超參數調校

現在，請把你在上一個練習中準備好的函式與物件組合起來，實際執行隨機搜尋的超參數調校。 knowledge_train_data 資料集已為你載入，mlr、tidyverse 和 tictoc 套件也已載入。以下程式碼也已經先行執行：

# Define task
task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data, 
                        target = "UNS")

# Define learner
lrn <- makeLearner("classif.nnet", predict.type = "prob", fix.factors.prediction = TRUE)

# Define set of parameters
param_set <- makeParamSet(
  makeDiscreteParam("size", values = c(2,3,5)),
  makeNumericParam("decay", lower = 0.0001, upper = 0.1)
)