Modelowanie z h2o

W poprzednim ćwiczeniu przygotowano dane do modelowania z h2o. Teraz możesz wykorzystać te dane do trenowania modelu. Biblioteka h2o została już wczytana, podobnie jak obiekt seeds_train_data. Uruchomiono też następujący kod:

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]]

Wytrenuj model Random Forest przy użyciu h2o.

ćwiczenie

Modelowanie z h2o

Instrukcje 1/4

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje 1/4

ćwiczenie