访问h2o automl中的排行榜，并提取已完成的模型的指标？

H2O AutoML是一种自动机器学习工具，它可以帮助用户快速构建和部署机器学习模型。在H2O AutoML中，排行榜是用于展示已完成的模型性能指标的一个重要功能。

要访问H2O AutoML中的排行榜并提取已完成的模型的指标，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了H2O AutoML，并且已经导入了相关的数据集。
2. 在代码中，使用适当的函数或方法来训练H2O AutoML模型。这些函数或方法将根据给定的数据集自动执行特征工程、模型选择和调优等任务。
3. 在模型训练完成后，可以使用相应的函数或方法来获取排行榜。这些函数或方法将返回一个包含已完成模型指标的数据结构，例如一个数据框或一个列表。
4. 通过访问该数据结构，可以提取已完成模型的指标。这些指标可能包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。

需要注意的是，具体的代码实现方式可能因使用的编程语言和H2O AutoML版本而有所不同。以下是一个示例代码片段，展示了如何使用Python和H2O AutoML来访问排行榜并提取已完成模型的指标：

import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

# 初始化H2O集群
h2o.init()

# 导入数据集
data = h2o.import_file("data.csv")

# 将目标变量指定为响应列
data["target"] = data["target"].asfactor()

# 定义自动机器学习任务
aml = H2OAutoML(max_models=10, seed=1)

# 执行自动机器学习任务
aml.train(y="target", training_frame=data)

# 获取排行榜
leaderboard = aml.leaderboard

# 提取已完成模型的指标
completed_models = leaderboard[leaderboard["status"] == "Complete"]
metrics = completed_models[["model_id", "auc", "logloss", "rmse"]]

# 打印指标
print(metrics)

在上述示例中，我们首先导入了H2O AutoML所需的库，并初始化了H2O集群。然后，我们导入了数据集，并将目标变量指定为响应列。接下来，我们定义了一个自动机器学习任务，并执行了训练过程。最后，我们获取了排行榜，并从中提取了已完成模型的指标。

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