Моделювання з h2o
У попередній вправі ви успішно підготували дані для моделювання з h2o. Тепер ви можете використати ці дані, щоб натренувати модель.
Бібліотеку h2o уже завантажено для вас, так само як і об'єкт seeds_train_data, і виконано такий 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]]
Ця вправа є частиною курсу
Налаштування гіперпараметрів у R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Train random forest model
rf_model <- ___(___ = x,
___ = y,
___ = train,
___ = valid)