AutoML i h2o
En mycket praktisk funktion i h2o är automatisk maskininlärning (AutoML).
h2o-biblioteket och seeds_train_data har redan laddats in åt dig, och följande kod har körts:
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]]
Den här övningen är en del av kursen
Hyperparameterjustering i R
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Run automatic machine learning
automl_model <- ___(x = x,
y = y,
training_frame = train,
___ = 10,
seed = 42)