h2o-Modelle extrahieren und Leistung auswerten
In dieser letzten Übung extrahierst du das beste Modell aus dem AutoML-Leaderboard.
Die Bibliothek h2o und die test-Daten wurden geladen und der folgende Code wurde ausgeführt:
automl_model <- h2o.automl(x = x,
y = y,
training_frame = seeds_data_hf,
nfolds = 3,
max_runtime_secs = 60,
sort_metric = "mean_per_class_error",
seed = 42)
Diese Übung ist Teil des Kurses
Hyperparameter-Tuning in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Extract the leaderboard
lb <- ___@___
head(lb)