glmnet cu grilă de reglaj personalizată

Machine Learning cu caret în R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Reglaj personalizat pentru modele glmnet

  • 2 parametri de reglaj: alpha și lambda
  • Pentru un alpha fix, toate valorile lambda sunt ajustate simultan
  • Multe modele la „prețul" unuia singur
Machine Learning cu caret în R

Exemplu: reglaj glmnet

# Make a custom tuning grid
myGrid <- expand.grid(
  alpha = 0:1, 
  lambda = seq(0.0001, 0.1, length = 10)
)

# Fit a model
set.seed(42)
model <- train(
  y ~ ., 
  overfit, 
  method = "glmnet", 
  tuneGrid = myGrid, 
  trControl = myControl
)

# Plot results
plot(model)
Machine Learning cu caret în R

Compararea vizuală a modelelor

Imaginea prezintă un grafic liniar al curbei ROC în funcție de parametrul de regularizare pentru două valori ale procentului de mixare: 0 și 1. ROC este maximizat când procentul de mixare este 1 și parametrul de regularizare este mai mare de 0,1.

Machine Learning cu caret în R

Traseul complet de regularizare

plot(model$finalModel)

Imaginea prezintă un grafic personalizat pentru modele glmnet. Sunt reprezentate mai multe linii de coeficienți în funcție de norma L1. Pe măsură ce norma L1 crește, intervalul coeficienților devine mai larg.

Machine Learning cu caret în R

Să exersăm!

Machine Learning cu caret în R

Preparing Video For Download...