更改要调优的超参数数量
当我们仔细检查模型对象时，可以看到 caret 已经为您做了一些自动超参数调优：train 会自动创建一个调优参数网格。默认情况下，如果 p 是调优参数的数量，则网格大小为 3^p。不过，我们也可以指定每个超参数要尝试的不同取值个数。
数据已预加载为 bc_train_data。库 caret 和 tictoc 也已预加载。
本练习是课程的一部分
R 中的超参数调优
练习说明
- 在
caret中使用自动调优，为每个超参数测试4个不同的取值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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()