h2o でのモデリング

前の演習では、h2o でモデリングするためのデータ準備に成功しました。ここからは、このデータを使ってモデルを学習させます。 h2o ライブラリはすでに読み込まれており、seeds_train_data オブジェクトも用意されています。さらに次のコードが実行済みです。

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]]

h2o を使ってRandom Forestモデルを学習させてください。