Niestandardowe siatki dostrajania

Uczenie maszynowe z caret w R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Zalety i wady niestandardowego dostrajania

Przekaż niestandardowe siatki do argumentu tuneGrid
Zalety
- Najbardziej elastyczna metoda dopasowywania modeli caret
- Pełna kontrola nad sposobem dopasowania modelu
Wady
- Wymaga pewnej wiedzy o modelu
- Może znacznie wydłużyć czas działania

Przykład niestandardowego dostrajania

# 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)

Niestandardowe dostrajanie

Wykres liniowy przedstawiający dokładność w zależności od liczby losowo wybranych predyktorów, z maksimum przy x równym 10.

Czas na ćwiczenia!

Uczenie maszynowe z caret w R