Grile de ajustare personalizate

Machine Learning cu caret în R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Avantaje și dezavantaje ale ajustării personalizate

  • Transmiteți grile personalizate argumentului tuneGrid
  • Avantaje
    • Cea mai flexibilă metodă pentru modelele caret
    • Control complet asupra modului de antrenare
  • Dezavantaje
    • Necesită cunoașterea modelului
    • Poate crește semnificativ timpul de execuție
Machine Learning cu caret în R

Exemplu de ajustare personalizată

# 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 cu caret în R

Ajustare personalizată

Grafic liniar al acurateței în funcție de predictori selectați aleatoriu, cu un vârf la x egal cu 10.

Machine Learning cu caret în R

Să exersăm!

Machine Learning cu caret în R

Preparing Video For Download...