mydmomo 2023-03-10 17:09 采纳率: 90.9%
浏览 27
已结题

自动机器学习h2o分类任务代码

我想用AutoML自动机器学习模型h2o做一个分类模型,请问有示例代码可以参考吗?目前我的步骤

import h2o
from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator

除了可以引入随机森林模型,可以引入逻辑回归或者其他模型吗?

  • 写回答

3条回答 默认 最新

  • MarkHan_ 2023-03-10 17:13
    关注

    该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
    当使用H2O的AutoML功能时,可以同时尝试多种模型(包括随机森林和逻辑回归),并选择性能最佳的模型作为最终的分类器。以下是使用H2O AutoML进行分类任务的示例代码:

    import h2o
    from h2o.automl import H2OAutoML
    
    # 初始化H2O并导入数据
    h2o.init()
    data = h2o.import_file('path/to/data.csv')
    
    # 将目标变量指定为响应列
    data['target'] = data['target'].asfactor()
    
    # 拆分数据集为训练集和测试集
    train, test = data.split_frame(ratios=[0.7])
    
    # 启动AutoML并训练模型
    aml = H2OAutoML(max_models=10, seed=1, nfolds=5, max_runtime_secs=300)
    aml.train(y='target', training_frame=train)
    
    # 查看AutoML结果并选择最佳模型
    leaderboard = aml.leaderboard
    print(leaderboard)
    best_model = aml.leader
    
    # 在测试集上评估最佳模型的性能
    perf = best_model.model_performance(test)
    print(perf)
    

    在这个示例代码中,我们将数据导入H2O,并将目标变量指定为响应列。然后,我们将数据集拆分为训练集和测试集,并使用H2O AutoML训练了一个最多包括10个模型的模型集合。训练期间,AutoML会尝试多种模型,包括随机森林和逻辑回归,并选择性能最佳的模型作为最终的分类器。
    ·
    在训练完成后,我们可以查看AutoML的结果并选择最佳模型。在本例中,我们选择了性能最佳的模型,并在测试集上评估了它的性能。

    本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?
    评论
查看更多回答(2条)

报告相同问题?

问题事件

  • 系统已结题 3月20日
  • 已采纳回答 3月12日
  • 创建了问题 3月10日

悬赏问题

  • ¥15 MATLAB动图输出问题
  • ¥50 python如何用抖音这个接口输入抖音ID查询用户信息
  • ¥30 关于移动Web网页使用TinyMCE富文本编辑器上传图片后的光标定位、压缩等几个问题如何解决:
  • ¥25 activeMq在同服务器centos8下消费很慢
  • ¥20 为什么zynq CAN IP 无法进入config配置模式,XCan_SelfTest函数失效?
  • ¥15 Pycharm中程序直接运行可以但进入调试报错
  • ¥15 MATLAB动图问题
  • ¥15 有段代码不知道怎么理解,const isToken = (config.headers || {}).isToken === false
  • ¥15 我的显卡支持CUDA最高版本是12.3,这个版本也支持VS 2022 17.0这种情况下如果我想下载CUDA11.8,需要下载旧版本的VS2022吗
  • ¥15 pointnet2包安装