變更要調校的超參數數量
仔細檢視模型物件時，你會發現 caret 已經替你做了一些自動超參數調校：train 會自動建立調校參數的格點（grid）。在預設情況下，若 p 是調校參數的數量，格點大小為 3^p。不過，你也可以指定每個超參數要嘗試的不同數值個數。
資料已再次預先載入為 bc_train_data。caret 與 tictoc 套件也已預先載入。
本練習屬於課程
R 的超參數調校
練習說明
- 使用
caret的自動調校，為每個超參數測試4個不同的數值。
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 seed.
set.seed(42)
# Start timer.
tic()
# Train model.
gbm_model <- train(diagnosis ~ .,
data = bc_train_data,
method = "gbm",
trControl = trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3),
verbose = FALSE,
___)
# Stop timer.
toc()