H2O AutoML是一种自动机器学习框架,它可以帮助用户自动搜索和优化机器学习模型的超参数。超参数是在训练模型之前需要设置的参数,它们控制着模型的学习过程和性能。
使用H2O AutoML搜索的超参数值包括但不限于以下几个方面:
algorithm
来指定使用的算法,如DRF
(分布式随机森林)或GBM
(梯度提升机)等。nfolds
来指定交叉验证的折数,或设置超参数max_runtime_secs
来限制模型搜索的时间。max_models
来指定搜索的模型数量,或设置超参数stopping_metric
来选择模型的评估指标。metalearner_algorithm
来选择元学习器的算法。总之,使用H2O AutoML搜索的超参数值取决于用户的需求和数据集的特点。通过设置适当的超参数,可以帮助H2O AutoML找到最佳的模型配置,从而提高机器学习模型的性能。
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