สำรวจพื้นที่โมเดลที่กว้างขึ้น

Machine Learning ด้วย caret ใน R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Random forest ต้องการการปรับแต่ง

  • Hyperparameter ควบคุมวิธีการ fit โมเดล
  • กำหนด "ด้วยตนเอง" ก่อน fit โมเดล
  • ที่สำคัญที่สุดคือ mtry
    • จำนวนตัวแปรที่สุ่มเลือกใช้ในแต่ละการแยก
  • ค่าต่ำ = สุ่มมากขึ้น
  • ค่าสูง = สุ่มน้อยลง
  • ยากที่จะรู้ค่าที่ดีที่สุดล่วงหน้า
Machine Learning ด้วย caret ใน R

ตัวอย่าง: ข้อมูล Sonar

  • อาร์กิวเมนต์ tuneLength ใน caret::train()
  • บอก caret ว่าจะลองกี่รูปแบบ
# 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)
Machine Learning ด้วย caret ใน R

พล็อตผลลัพธ์

กราฟเส้นแสดงความแม่นยำ bootstrap เทียบกับจำนวนพารามิเตอร์ที่สุ่มเลือก กราฟสูงขึ้นถึงจุดสูงสุดที่ประมาณ x = 14 แล้วลดลงอย่างรวดเร็ว

Machine Learning ด้วย caret ใน R

มาฝึกกันเถอะ!

Machine Learning ด้วย caret ใน R

Preparing Video For Download...