使用H2O Automl搜索的超参数值是什么？

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：

1. 模型选择参数：H2O AutoML支持多种机器学习算法，用户可以通过设置超参数来选择使用的算法。例如，可以设置超参数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。
2. 特征工程参数：H2O AutoML还提供了一些超参数用于特征工程，以提高模型的性能。例如，可以设置超参数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。
3. 模型调优参数：H2O AutoML可以自动搜索模型的超参数空间，以找到最佳的超参数组合。用户可以设置超参数的范围或列表，供H2O AutoML进行搜索。例如，可以设置超参数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。
4. 集成学习参数：H2O AutoML还支持集成学习技术，如堆叠（stacking）和混合（blending）。用户可以设置超参数来控制集成学习的方式和参数。例如，可以设置超参数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。

关于H2O AutoML的更多信息和腾讯云相关产品介绍，您可以参考以下链接：

• H2O AutoML官方文档：https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/automl.html
• 腾讯云机器学习平台（ModelArts）：https://cloud.tencent.com/product/modelarts
• 腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai