Lewati ke konten utama

Kursus

Penyetelan Hyperparameter di R

LanjutanTingkat Keterampilan

Diperbarui 03/2026

Pelajari cara menyesuaikan hiperparameter model Anda untuk mendapatkan hasil prediksi terbaik.

Mulai Kursus Gratis

RMachine Learning

4 jam

14 videos

47 Latihan

3,500 XP

7,755

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Untuk banyak masalah Machine Learning, sekadar menjalankan model standar dan mendapatkan prediksi saja tidak cukup; Anda menginginkan model terbaik dengan prediksi paling akurat. Salah satu cara menyempurnakan model adalah melalui penyetelan hyperparameter, yakni mengoptimalkan pengaturan untuk model tersebut. Dalam kursus ini, Anda akan menggunakan paket caret, mlr, dan h2o untuk menemukan kombinasi hyperparameter optimal secara efisien menggunakan grid search, random search, adaptive resampling, dan automatic machine learning (AutoML). Selain itu, Anda akan bekerja dengan berbagai himpunan data dan menyetel berbagai model supervised learning, seperti random forest, gradient boosting machine, support vector machine, hingga neural net. Siap untuk menyetel!

Persyaratan

Machine Learning with caret in R

1

Pengantar hyperparameter

Mengapa kita menggunakan kata "hyperparameter" yang terdengar asing? Apa yang membuatnya "hyper"? Di sini, Anda akan memahami apa itu parameter model dan mengapa paramater tersebut berbeda dari hyperparameter dalam Machine Learning. Anda kemudian akan melihat alasan kita perlu menyetelkannya dan bagaimana pengaturan bawaan caret secara otomatis menyertakan penyetelan hyperparameter.

Parameter vs hyperparameter

Parameter model vs. hyperparameter

Hyperparameter dalam model linear

Apa saja koefisiennya?

Ulasan dasar-dasar Machine Learning

Machine learning dengan caret

Skema resampling

Penyetelan hyperparameter di caret

Hyperparameter dalam Stochastic Gradient Boosting

Mengubah jumlah hiperparameter yang akan dituning

Lakukan tuning hyperparameter secara manual

2

Penyetelan hyperparameter dengan caret

Di bab ini, Anda akan mempelajari cara menyetel hyperparameter dengan grid Cartesian. Selanjutnya, Anda akan menerapkan pendekatan yang lebih cepat dan efisien. Anda akan menggunakan Random Search dan adaptive resampling untuk menyetel grid parameter, dengan cara yang memusat pada nilai-nilai di sekitar pengaturan optimal.

Penyetelan hyperparameter di caret

Menemukan hyperparameter

Pencarian grid Cartesian di caret

Plot keluaran model hyperparameter

Grid vs. Random Search

Pencarian grid dengan rentang hyperparameter

Temukan opsi train() untuk random search

Pencarian acak dengan caret

Resampling adaptif

Keunggulan Adaptive Resampling

Adaptive Resampling dengan caret

3

Penyetelan hyperparameter dengan mlr

Di sini, Anda akan menggunakan paket lain untuk Machine Learning yang memiliki fungsi penyetelan hyperparameter yang sangat praktis. Anda akan mendefinisikan grid Cartesian atau melakukan Random Search, serta teknik lanjutan. Anda juga akan mempelajari berbagai cara untuk memvisualisasikan dan mengevaluasi model dengan hyperparameter yang berbeda.

Machine Learning dengan mlr

Machine Learning dengan mlr

Pemodelan dengan mlr

Grid dan random search dengan mlr

Pencarian acak dengan mlr

Lakukan hyperparameter tuning dengan mlr

Mengevaluasi hyperparameter dengan mlr

Mengapa perlu mengevaluasi tuning?

Mengevaluasi hasil penyetelan hyperparameter

Penyetelan lanjutan dengan mlr

Definisikan kontrol tuning lanjutan

Definisikan ukuran teragregasi

Mengatur hyperparameter

4

Penyetelan hyperparameter dengan h2o

Di bab terakhir ini, Anda akan menggunakan h2o, paket lain untuk Machine Learning dengan fungsi penyetelan hyperparameter yang sangat praktis. Anda akan menggunakannya untuk melatih berbagai model dan mendefinisikan grid Cartesian. Lalu, Anda akan menerapkan Random Search dengan kriteria penghentian. Terakhir, Anda akan mempelajari AutoML, sebuah antarmuka h2o yang memungkinkan penyetelan model dan hyperparameter secara sangat cepat dan praktis hanya dengan satu fungsi.

Machine Learning dengan h2o

Menyiapkan data untuk pemodelan dengan h2o

Pemodelan dengan h2o

Grid dan random search dengan h2o

Grid search dengan h2o

Pencarian acak dengan h2o

Kriteria penghentian

Machine learning otomatis dengan H2O

AutoML di h2o

Memberi skor pada leaderboard

Ekstrak model h2o dan evaluasi kinerja

Penyetelan Hyperparameter di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Untuk Bisnis

Melatih 2 orang atau lebih?

Dapatkan akses penuh untuk tim Anda ke platform DataCamp, termasuk semua fitur yang tersedia.

Pada Track berikut ini

Ilmuwan Pembelajaran Mesin di R

Pembelajaran Mesin Terawasi di R

instruktur

Shirin Elsinghorst (formerly Glander)

Shirin Elsinghorst (formerly Glander)

Data Scientist @ codecentric

kolaborator

Kursus referensi

Bc test datadatasets

Bc train datadatasets

Breast cancer datadatasets

Breast cancer data origdatasets

Datasets descriptionsdatasets

Knowledge datadatasets

Knowledge origdatasets

Knowledge test datadatasets

Knowledge train datadatasets

Seeds datadatasets

Seeds datasetdatasets

Seeds test datadatasets

Seeds train datadatasets

Voters datadatasets

Voters origdatasets

Voters test datadatasets

Voters train datadatasets

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Penyetelan Hyperparameter di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.