AutoML w h2o
Bardzo wygodną funkcją h2o jest automatyczne uczenie maszynowe (AutoML).
Biblioteka h2o oraz seeds_train_data zostały już wczytane, a poniższy kod został uruchomiony:
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]]
To ćwiczenie jest częścią kursu
Dostrajanie hiperparametrów w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Run automatic machine learning
automl_model <- ___(x = x,
y = y,
training_frame = train,
___ = 10,
seed = 42)