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h2o के साथ मॉडलिंग

पिछले अभ्यास में, आपने h2o के साथ मॉडलिंग के लिए डेटा सफलतापूर्वक तैयार किया था। अब, आप इसी डेटा का उपयोग करके मॉडल ट्रेन कर सकते हैं। h2o लाइब्रेरी पहले से लोड की गई है, साथ ही seeds_train_data ऑब्जेक्ट भी, और नीचे दिया गया कोड चलाया जा चुका है:

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]]

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Hyperparameter Tuning

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Train random forest model
rf_model <- ___(___ = x,
                ___ = y,
                ___ = train,
                ___ = valid)
कोड संपादित करें और चलाएँ