h2o.stackedensemble()如何比较基本模型使用的训练帧？

h2o.stackedensemble()是H2O.ai提供的机器学习算法之一，它用于构建堆叠集成模型（stacked ensemble）。

堆叠集成模型是一种将多个基本模型组合在一起的集成学习方法。它通过将多个基本模型的预测结果作为输入，再经过一层元模型（meta-model）进行训练和预测，从而获得更准确的预测结果。堆叠集成模型通常能够充分发挥各个基本模型的优势，提高模型的预测性能。

在h2o.stackedensemble()中，比较基本模型使用的训练帧主要包括以下几个步骤：

1. 数据准备：首先，需要准备用于训练和比较基本模型的数据帧（data frame）。数据帧是H2O中存储和处理数据的基本结构，类似于传统的表格数据。可以通过H2O的API或读取外部数据源（如CSV文件）来创建数据帧。
2. 基本模型训练：接下来，使用不同的基本模型进行训练。H2O提供了丰富的机器学习算法，如随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting）、深度神经网络（Deep Neural Networks）等，可以根据具体需求选择不同的基本模型进行训练。
3. 比较模型性能：在训练完成后，可以使用H2O的评估函数来比较基本模型的性能。常见的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）等，可以根据具体问题选择适合的评估指标。
4. 构建堆叠集成模型：最后，使用h2o.stackedensemble()函数构建堆叠集成模型。该函数会将多个基本模型的预测结果作为输入，再经过元模型的训练，得到最终的集成模型。堆叠集成模型可以通过融合不同的基本模型来提高预测性能，并具有更好的鲁棒性。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下：

• 腾讯云H2O.ai产品介绍
• 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）
• 腾讯云人工智能实验室
• 腾讯云大数据产品

请注意，以上答案中没有涉及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商的相关信息，仅提供了腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。