数据集的一些列
这里的所有特性都是用数字展现的,没有任何分类变量。现在让我们来看看各个特征的相关性。
用H2O建模
我们将建立一个回归模型来预测葡萄酒的质量。 H2O模块中有许多算法可用于分类和回归问题。
将数据拆分为测试和训练集
由于我们只有一个数据集,因此我们将其分为训练和测试部分,以便我们可以评估模型的性能。这一步可以使用split_frame()函数。
数据集的一些列
这里的所有特性都是用数字展现的,没有任何分类变量。现在让我们来看看各个特征的相关性。
用H2O建模
我们将建立一个回归模型来预测葡萄酒的质量。 H2O模块中有许多算法可用于分类和回归问题。
将数据拆分为测试和训练集
由于我们只有一个数据集,因此我们将其分为训练和测试部分,以便我们可以评估模型的性能。这一步可以使用split_frame()函数。
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