h2o로 그리드 서치

이제 h2o로 Random Forest 모델을 성공적으로 학습했으니, 같은 개념을 Deep Learning과 같은 다른 알고리즘에도 적용할 수 있어요. 이 연습 문제에서는 모델을 튜닝하기 위해 그리드 서치를 적용해 보겠습니다.

Gradient Boosting 모델에는 learn_rate 하이퍼파라미터가 있고, Deep Learning 모델에는 rate 하이퍼파라미터가 있다는 점을 기억하세요.

h2o 라이브러리는 이미 로드되고 초기화되어 있습니다.