h2o로 모델링할 데이터 준비하기
h2o로 모델을 학습하려면, h2o의 요구 사항에 맞게 데이터를 준비해야 해요. 여기서는 h2o에서 자주 사용하는 데이터 준비 워크플로를 살펴보겠습니다.
h2o 라이브러리와 seeds_train_data 객체는 이미 로드되어 있어요.
이 장에서는 실행에 다소 시간이 걸릴 수 있는 함수를 사용합니다. 따라서 답변 제출이 평소보다 조금 오래 걸려도 놀라지 마세요. 드물게 서버 오류가 발생할 수 있어요. 그런 경우에는 페이지를 새로고침해 주세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 하이퍼파라미터 튜닝
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initialise h2o cluster
h2o.init()
# Convert data to h2o frame
seeds_train_data_hf <- ___(___)