Daha geniş bir model uzayını keşfedin

R ile caret kullanarak Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Rastgele ormanlar ayar gerektirir

  • Hiperparametreler modelin nasıl uydurulacağını belirler
  • Modelden önce elle seçilir
  • En önemlisi mtry
    • Her bölünmede rastgele seçilen değişken sayısı
  • Düşük değer = daha rastgele
  • Yüksek değer = daha az rastgele
  • En iyi değeri önceden bilmek zordur
R ile caret kullanarak Machine Learning

Örnek: sonar verisi

  • caret::train() için tuneLength argümanı
  • carete kaç farklı varyasyon deneneceğini söyler
# Load some data
library(caret)
library(mlbench)
data(Sonar)
# Fit a model with a deeper tuning grid
model <- train(
  Class ~ ., 
  data = Sonar, 
  method = "ranger", 
  tuneLength = 10
)
# Plot the results
plot(model)
R ile caret kullanarak Machine Learning

Sonuçları görselleştirin

Görselde, rastgele seçilen parametre sayısına karşı çizilen bootstrap doğruluğu yer alır. x ≈ 14 civarında zirve yapar, sonra hızla düşer.

R ile caret kullanarak Machine Learning

Haydi pratik yapalım!

R ile caret kullanarak Machine Learning

Preparing Video For Download...