Lasso/ridge/elastic net via glmnet (mistura = 1 lasso; 0 ridge).
Usage
rnp_ml_regularizada(
modo = c("classificacao", "regressao"),
penalidade = 0.1,
mistura = 1
)
Arguments
- modo
"classificacao" ou "regressao".
- penalidade
Forca da penalizacao (lambda). Pode ser tune().
- mistura
Mistura L1/L2 (alpha) em [0, 1].
Value
Especificacao model_spec (engine glmnet).
See also
Other ml:
rnp_ml_ajustar(),
rnp_ml_arvore(),
rnp_ml_boosting(),
rnp_ml_comparar(),
rnp_ml_cv(),
rnp_ml_floresta(),
rnp_ml_importancia(),
rnp_ml_knn(),
rnp_ml_particao(),
rnp_ml_prever(),
rnp_ml_receita(),
rnp_ml_svm(),
rnp_ml_tunagem()
Examples
rnp_ml_regularizada("regressao", penalidade = 0.1)
#> Linear Regression Model Specification (regression)
#>
#> Main Arguments:
#> penalty = 0.1
#> mixture = 1
#>
#> Computational engine: glmnet
#>