1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Dostrajanie hiperparametrów w R
Connected

ćwiczenie

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]]

Instrukcje 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Zdefiniuj automatyczne trenowanie modelu z maksymalnym czasem działania wynoszącym 10 sekund. Uwaga: 10 sekund to oczywiście za mało w rzeczywistym zastosowaniu, jednak trenowanie przez wiele godzin byłoby zbyt długie na potrzeby tego ćwiczenia.