Построение моделей с h2o
В предыдущем упражнении вы успешно подготовили данные для построения моделей с h2o. Теперь можно использовать эти данные для обучения модели.
Библиотека h2o уже загружена, объект seeds_train_data также доступен, и выполнен следующий код:
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]]
Это упражнение является частью курса
Настройка гиперпараметров в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Train random forest model
rf_model <- ___(___ = x,
___ = y,
___ = train,
___ = valid)