在R中,可以使用h2o.importFile()
函数来加载大量观测值,以用于构建h2o模型。
h2o.importFile()
函数可以从本地文件系统或远程URL中导入数据文件,并将其转换为h2o框架可用的格式。
使用示例:
library(h2o)
h2o.init() # 初始化h2o
# 导入数据文件
data <- h2o.importFile(path = "path/to/data.csv")
# 构建h2o模型
model <- h2o.<model_name>(x = predictors, y = response, training_frame = data)
# 进行模型训练、预测等操作
在这个例子中,你需要将"data.csv"替换为你实际的数据文件路径。<model_name>
应替换为你要使用的h2o模型的名称,例如"gbm"、"randomForest"等。predictors
和response
分别是预测变量和响应变量的列名。
有关更多h2o函数和使用示例,请参考腾讯云官方文档中的h2o产品介绍:h2o产品介绍
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