H2O是简化机器学习的第一步,涉及为各种机器学习算法开发简单、统一的接口。 H2O 的 AutoML 可用于自动化机器学习工作流程,其中包括在用户指定的时间限制内自动训练和调整许多模型。 H2O 提供了许多适用于AutoML对象以及单个模型的模型可解释性方法。可以通过单个函数调用自动生成解释,提供一个简单的界面来探索和解释 AutoM...
AutoML H2O的AutoML训练和交叉验证下列算法: 一个随机森林(DRF) 一个超随机森林(XRT) 一个广义线性模型的随机网格(GLM) 一个极端梯度提升的随机网格(XGBoost) 一个梯度提升的随机网格(GBM) 一个深度学习的随机网格(DeepLearning) 两个ensemble模型 集成了所有的模型 集成了各种模型中性能最好的一个 使用示例 aml...
test[y] = test[y].asfactor() # Run AutoML for 30 seconds aml = H2OAutoML(max_runtime_secs = 30) aml.train(x = x, y = y, training_frame = train, leaderboard_frame = test) # View the AutoML Leaderboard lb = aml.leaderboard lb 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
predictions = model.predict(h2o_data) 自动机器学习(AutoML) H2O的一个亮点是它的AutoML功能,可以自动进行模型选择和超参数调优: fromh2o.automlimportH2OAutoML # 启动AutoML automl = H2OAutoML(max_runtime_secs=300) automl.train(x=["feature1","feature2"], y="target", training_frame=h2o_data) 结语...
自动机器学习，也称为 AutoML，是将机器学习应用于实际问题的端到端过程自动化的过程。典型的机器学习...
一个典型的例子是借助sparkapi进行数据挖掘,其中一个准备好的表被传递给H2O深度学习算法。构建的深度学习模型基于测试数据估计不同的度量,这些度量可用于Spark工作流的其余部分。 Sparkling Water github :https://github.com/h2oai/sparkling-water 典型应用场景 Typical Use Case Sparkling Water excels in leveraging...
H2O AutoML入门开发简介 本文概述 描述H2O 安装过程 Auto语言 在R和Python中实现 描述H2O 人们对机器学习算法议论纷纷,对它的专家也提出了要求。我们都知道, 技能要求存在很大差距。 H2O的动机是提供一个平台, 使非专业人员可以轻松地进行机器学习实验。 H2O体系结构可以分为不同的层, 其中顶层是不同的API, 底层...
H2O是一个开源的分布式内存机器学习平台,具有线性可扩展性。 H2O支持最广泛使用的统计和机器学习算法,并且还具有AutoML功能。 H2O的核心代码是由Java编写的,它的REST API允许从外部程序或脚本访问H2O的所有功能。 该平台包括用于R、Python、Scala、Java、JSON和CoffeeScript / JavaScript的接口,以及内置的Web界面。
H2O AutoML的基本工作流程 数据导入:加载数据集。 数据预处理:自动处理缺失值和类别变量。 模型训练:使用多种算法进行模型训练。 模型优化:自动调优模型超参数。 结果评估:评估各个模型的性能,选择最佳模型。 以下是一个H2O AutoML的工作流程示例图,展示了各个步骤之间的关系。