mydmomo 2023-03-10 17:09 采纳率: 90.9%
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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?

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  • MarkHan_ 2023-03-10 17:13
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    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。

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