在R中打印H2O.automl排行榜中所有模型的变量重要性,可以按照以下步骤进行操作:
install.packages("h2o")
install.packages("h2oEnsemble")
library(h2o)
library(h2oEnsemble)
h2o.init()
aml <- h2o.loadModel("path_to_automl_model")
其中,"path_to_automl_model"是H2O.automl模型的路径。
varimp <- h2o.varimp(aml)
print(varimp)
以上步骤将打印出H2O.automl排行榜中所有模型的变量重要性信息,包括变量名称和相应的重要性分数。
需要注意的是,H2O.automl是H2O平台提供的自动机器学习功能,它可以自动执行特征工程、模型选择和超参数调优等任务。它的优势在于简化了机器学习流程,提供了高效的模型训练和部署。在实际应用中,H2O.automl可以广泛应用于各种机器学习任务,如分类、回归和聚类等。
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