,可以帮助解决在数据集中存在类别不平衡问题的情况。h2o AutoML是一个自动机器学习工具,它可以自动化地执行特征工程、模型选择和调优的过程,从而简化了机器学习任务的流程。
类不平衡模式指的是在数据集中,不同类别的样本数量存在明显的不平衡情况,即某些类别的样本数量远远少于其他类别。这种情况下,传统的机器学习算法可能会倾向于预测数量较多的类别,而忽略数量较少的类别,导致模型性能下降。
h2o AutoML可以通过以下步骤来处理类不平衡模式下的数据集:
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