Очень плохо знаком с моделированием с помощью R. Я хочу создать дерево решений и выполнить настройку гиперпараметров для параметров, чтобы у модели был вывод оптимальных гиперпараметров.После этого я хотел бы подогнать модель по этим параметрам.
Исходя из фона Python, GridSearchCV был очень простым и делает именно это.Глядя на документацию, я теряюсь, как настроить сетку параметров.Вот мой код:
train_matrix <- Matrix(as.matrix(train[, var_selected_train]),
sparse = TRUE)
test_matrix <- Matrix(as.matrix(test[, var_selected_test]),
sparse = TRUE)
dtree <- tune.rpart(target~., data = train_matrix, minsplit = c(5,10,15,20), maxdepth = c(1, 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30))
summary(dtree)
Во-первых, я не уверен, что поставить в качестве аргумента "функция", поэтому из моего исследования я пришел к выводу, что это был ответ.var_selected_train и var_selected_test являются фактическими столбцами, которые я выбрал из фреймов данных.
Я на правильном пути?Любая помощь будет отличной!