Question

我想知道h2o.automl（）使用哪些元学习器来构建集成体。到目前为止，我所看到的所有乐团都是GLM。是因为h2o.automl（）仅将glm用作元学习者，还是由于基本模型数量有限（在我的设置中为25 -50），glm始终是最佳选择？

谢谢。

Answer 1

H2OAutoML使用GLM作为默认的金属学习者算法，并且我们目前不尝试使用多个金属学习者来寻找最佳的（可能在将来的版本中更改）。

目前，您可以使用autoML模型作为基础模型来训练其他集合：

aml = H2OAutoML(project_name="my_aml",
                ...,
                keep_cross_validation_predictions=True) # important if you want to stack the models later

aml.train(...)

# train another ensemble using GBM as algo metalearner
lb = aml.leaderboard
base_models = [m for m in [lb[i,0] for i in range(lb.nrows)] 
                 if 'StackedEnsemble' not in m]

se = h2o.estimators.H2OStackedEnsembleEstimator(
    base_models=base_models,
    metalearner_algorithm='gbm',
    ...
)

h2o.automl（）使用哪些元学习器来构建合奏？

1 个答案: