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使用 h2o 进行网格搜索

既然您已经成功使用 h2o 训练了随机森林模型,您可以将相同的思路应用到其他算法上,例如 Deep Learning。在本练习中,您将使用网格搜索来调优模型。

请记住,梯度提升模型的超参数为 learn_rate,而深度学习模型使用的超参数是 rate

h2o 库已为您加载并完成初始化。

本练习是课程的一部分

R 中的超参数调优

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Define hyperparameters
dl_params <- ___(___ = c(0.001, 0.005, 0.01))
编辑并运行代码