探索更廣的模型空間

使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

隨機森林需要調參

  • 超參數決定模型如何擬合
  • 在擬合前「手動」選定
  • 最重要的是 mtry
    • 每次分割隨機選取的變數數量
  • 值越小＝越隨機
  • 值越大＝越不隨機
  • 事先很難知道最佳值
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範例：聲納資料

  • caret::train() 的 tuneLength 參數
  • 告訴 caret 要嘗試多少種變化
# 載入資料
library(caret)
library(mlbench)
data(Sonar)

# 以更深的調參網格擬合模型
model <- train(
  Class ~ ., 
  data = Sonar, 
  method = "ranger", 
  tuneLength = 10
)

# 繪製結果
plot(model)
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繪製結果

此圖為自助法準確率對隨機選取參數數量的折線圖；在 x = 14 左右達到峰值，之後迅速下降。

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一起來練習吧！

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