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我在R中使用h2o包(v3.6.0)，并且构建了一个网格搜索模型。现在，我正在尝试访问在验证集上最小化MSE的模型。在python的sklearn中，使用RandomizedSearchCV很容易实现:##Pseudocode:grid=RandomizedSearchCV(model,params,n_iter=5)grid.fit(X)best=grid.best_estimator_不幸的是，这在h2o中并不那么简单。这是您可以重新创建的示例:library(h2o)##assumeyougoth2oinitialized...X查看grid会打印出大量信息，包括这一部分:>gr

我有一个Pandas数据框，它具有Encoding:latin-1并由;分隔。数据框非常大，几乎size:350000x3800。我最初想使用sklearn，但我的数据框缺少值(NAN值)，所以我无法使用sklearn的随机森林或GBM。所以我不得不使用H2O's分布式随机森林来训练数据集。主要问题是当我执行h2o.H2OFrame(data)时数据帧没有有效转换。我检查了提供编码选项的可能性，但文档中没有任何内容。有没有人对此有想法？任何线索都可以帮助我。我还想知道是否有像H2O这样的其他库可以非常有效地处理NAN值？我知道我们可以估算列，但我不应该在我的数据集中这样做，因为我的列是

使用H2OPythonModuleAutoML后，发现XGBoost在Leaderboard上名列前茅。然后我试图做的是从H2OXGBoost中提取超参数，并在XGBoostSklearnAPI中复制它。但是，这两种方法的性能不同:fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_predictfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportxgboostasxgbimportscikitplotasskplti