1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Hyperparameter Tuning in R
Connected

cvičení

Náhodné prohledávání s h2o

Teď si vyzkoušíš náhodné prohledávání (random search). Knihovna h2o a dataset seeds_train_data jsou už načtené a byl spuštěn následující kód:

h2o.init()
seeds_train_data_hf <- as.h2o(seeds_train_data)

y <- "seed_type"
x <- setdiff(colnames(seeds_train_data_hf), y)

seeds_train_data_hf[, y] <- as.factor(seeds_train_data_hf[, y])

sframe <- h2o.splitFrame(seeds_train_data_hf, seed = 42)
train <- sframe[[1]]
valid <- sframe[[2]]

dl_params <- list(hidden = list(c(50, 50), c(100, 100)),
                  epochs = c(5, 10, 15),
                  rate = c(0.001, 0.005, 0.01))

Pokyny

100 XP
  • Definuj objekt kritérií hledání, který nastaví náhodné prohledávání s maximální dobou běhu 10 sekund.
  • Přidej tento objekt kritérií hledání na příslušné místo ve funkci h2o.grid, aby se natrénovaly náhodné modely.