調整模型複雜度
為了做出良好的預測，你需要調整模型的複雜度。 簡單的模型只能表現簡單的資料結構，而複雜的模型可以表現更細緻的資料結構。
在這個練習中，你將透過調整迴歸樹的超參數來建立不同複雜度的樹。
訓練資料 chocolate_train 已經在你的工作空間中載入。
本練習屬於課程
R 的樹狀模型機器學習
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。
# Create a model having only one split
chocolate_model <- ___(___) %>%
set_mode("regression") %>%
set_engine("rpart") %>%
fit(final_grade ~ ., data = chocolate_train)
chocolate_model