机器学习的H2O框架
H2O 是用于机器学习的可扩展且快速的开源平台。我们将其应用于执行分类任务。我们使用的数据集是“银行营销数据集” 。在这里，我们需要训练一个模型，该模型能够根据其个人特征，营销活动特征和当前的宏观经济状况来预测银行的客户是否开立定期存款。
在创建模型的过程中，我们探索了H2O工具包中的各种核心组件和功能。您应该了解，尽管本文涵盖了H2O的一些基本概念。
制备
我们需要首先导入所需的库：
将熊猫作为pd导入
将numpy导入为np
进口水
pd.set_option（'display.width'，5000）
您应该做的第一件事是启动H2O。您可以运行方法 h2o.init（） 初始化H2O。可以为 h2o.init（） 方法提供许多不同的参数，以便根据您的需要设置H2O。因此，您可以在此处更改H2O的某些全局设置。不过，在大多数情况下，无需任何参数即可调用此方法就足够了，就像我们在下面所做的那样：
h2o.init（）

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