h2o에서 AutoML 사용하기
h2o의 매우 편리한 기능 중 하나가 자동 Machine Learning(AutoML)입니다.
h2o 라이브러리와 seeds_train_data는 이미 로드되어 있으며, 다음 코드가 실행되어 있습니다:
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]]
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 하이퍼파라미터 튜닝
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Run automatic machine learning
automl_model <- ___(x = x,
y = y,
training_frame = train,
___ = 10,
seed = 42)