自动机器学习h2o分类任务代码

Question

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？

Answer 1

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。
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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。