Vlastní ladicí mřížky

Machine Learning s balíčkem caret v R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Výhody a nevýhody vlastního ladění

  • Předejte vlastní ladicí mřížky argumentu tuneGrid
  • Výhody
    • Nejflexibilnější metoda pro ladění modelů caret
    • Úplná kontrola nad způsobem trénování modelu
  • Nevýhody
    • Vyžaduje znalost modelu
    • Může výrazně prodloužit dobu běhu
Machine Learning s balíčkem caret v R

Příklad vlastního ladění

# Define a custom tuning grid
myGrid <- data.frame(mtry = c(2, 3, 4, 5, 10, 20))

# Fit a model with a custom tuning grid
set.seed(42)
model <- train(
  Class ~ ., 
  data = Sonar, 
  method = "ranger",            
  tuneGrid = myGrid
)

# Plot the results
plot(model)
Machine Learning s balíčkem caret v R

Vlastní ladění

Graf zobrazuje přesnost v závislosti na počtu náhodně vybraných prediktorů s maximem při x rovném 10.

Machine Learning s balíčkem caret v R

Pojďme si procvičit!

Machine Learning s balíčkem caret v R

Preparing Video For Download...