Apache spark h2o人工智能超级学习算法中的元学习算法问题
我成功地在H2o ai和spark中实现了一个超级学习者 但根据第二步，超级学习者使用元学习算法 超级学习算法 1把合奏的曲子放好。 1.a指定具有一组特定模型参数的L基本算法列表。 1.b指定metalearning算法 完整的算法可在 所以对于相同的元学习算法，我使用了一个函数Apache spark h2o人工智能超级学习算法中的元学习算法问题,apache-spark,machine-learning,h2o,ensemble-learning,Apache Spark,Machine Learning,H2o,Ensemble Learning,我成功地在H2o ai和spark中实现了一个超级学习者 但根据第二步，超级学习者使用元学习算法 超级学习算法 1把合奏的曲子放好。 1.a指定具有一组特定模型参数的L基本算法列表。 1.b指定metalearning算法 完整的算法可在 所以对于相同的元学习算法，我使用了一个函数 val metaLearningModel= new H2ODeepLearning()(hc, spark.sqlContext) 看起来它使用的是h2o ai的内置软件包，所以我想知道它使用的默认元学习算法是哪
val metaLearningModel= new H2ODeepLearning()(hc, spark.sqlContext)
看起来它使用的是h2o ai的内置软件包，所以我想知道它使用的默认元学习算法是哪个默认的metalearner算法在上面链接的Stacked Ensemble用户指南页面上有说明。该页面还提供了更多信息 默认metalearner为： 具有非负权重的自动GLM，如果存在验证框架，则lambda_搜索设置为True；可能会随着时间的推移而改变。这是默认设置