Modelare cu h2o
În exercițiul anterior, ai pregătit cu succes datele pentru modelare cu h2o. Acum poți folosi aceste date pentru a antrena un model.
Biblioteca h2o a fost deja încărcată, la fel și obiectul seeds_train_data, iar următorul cod a fost deja executat:
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]]
Acest exercițiu face parte din cursul
Ajustarea hiperparametrilor în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Train random forest model
rf_model <- ___(___ = x,
___ = y,
___ = train,
___ = valid)