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:
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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