AutoML no h2o
Uma funcionalidade muito prática do h2o é o automatic machine learning (AutoML).
A biblioteca h2o e seeds_train_data já foram carregadas para você e o código a seguir já foi executado:
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]]
Este exercício faz parte do curso
Ajuste de hiperparâmetros em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Run automatic machine learning
automl_model <- ___(x = x,
y = y,
training_frame = train,
___ = 10,
seed = 42)