Chuẩn bị dữ liệu để mô hình hóa với h2o
Để huấn luyện mô hình với h2o, bạn cần chuẩn bị dữ liệu theo đúng yêu cầu của h2o. Ở đây, bạn sẽ đi qua một quy trình chuẩn bị dữ liệu phổ biến trong h2o.
Thư viện h2o đã được nạp sẵn cho bạn, cũng như đối tượng seeds_train_data.
Chương này sử dụng các hàm có thể mất một chút thời gian để chạy, nên đừng ngạc nhiên nếu việc gửi câu trả lời mất lâu hơn bình thường. Trong một số ít trường hợp, bạn có thể gặp lỗi máy chủ. Nếu vậy, chỉ cần tải lại trang.
Bài tập này là một phần của khóa học
Tinh chỉnh siêu tham số trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Initialise h2o cluster
h2o.init()
# Convert data to h2o frame
seeds_train_data_hf <- ___(___)