Dropoutスマートフォン用の表示で見るDropoutデータ分析が好きです。マーケティングとか広告とか因果推論とか機械学習の解釈性に興味があります。Validationとハイパーパラメータのチューニングについて紹介したいと思います。tidymodelsの基本的な操作方法については以下の記事をご覧下さい。dropout009.hatenablog.com前処理まずは前回の記事と同様、訓練/テストデータの分割と前処理を行います。例によってデータはdiamondsを用います。Validationさて、ここからが新しい内容になります。Validationを行うための関数vfold_cv()があるので、これを使います。df_cv$splits[[1]]<38837/4316/43153>splitsを確認します。全43153サンプルを38837の訓練データと4316の検証データに分割していることを示しています。rows訓練データにはanalysis()で、検証データにはassesment()でアクセスできます。CVデータが準備できたので、学習と予測を行いましょう。Forestモデルを用意します。42)CVデータに前処理レシピを適用するにはmap()とprepper()を使います。recipe>prepper()はprep()前のレシピを渡すことで、CV訓練データを用いてprep()したレシピを返してくれます。次に前処理済みのCVデータでモデルを学習します。<fit[+]>学習モデルを用いて検証用データに対して予測を行います。2]>pmap()は入力列が複数の場合のmap()の拡張です。予測結果を用いて検証用データで精度を計算して完了です。Validationで精度を計算する方法がわかったので、これを用いてハイパーパラメータのサーチを行います。今回はmin_nのみグリッドサーチすることにします。5の精度が最も良さそうです。このパラメータを用いて訓練データ全体でモデルを再学習し、予測精度を確認します。parsnipで作ったモデルはupdate()でパラメータを更新できます。0.0665予測結果と実際の値もプロットして確認します。=12))大きく外したり系統的なバイアスも見られないので、うまく予測できていると言えるのではないかと思います。Validationを行うことができました。(1)はてなブログをはじめよう!dropout009さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。