【发布时间】：2019-07-25 07:30:23
【问题描述】：
我正在对具有 3000 个观察值（用于二进制分类）的数据运行 H2O AutoML，默认值为 10%。最佳模型的 AUC 非常低（测试数据为 0.6）。如何最大化它？
【问题讨论】：
-
带2台电脑
-
添加更多 CPU 不会提高模型性能。
-
@Adata 如果你觉得我的回答够了，可以接受下面的回答吗？
【发布时间】：2019-07-25 07:30:23
【问题描述】：
AutoML 算法已在您提供的数据上尽力而为，但您可以尝试的事情很少：
- 您可以通过增加
max_runtime_secs来运行 AutoML 进程的时间比当前运行的时间更长。 - 听起来您的二元分类问题中的数据不平衡（少数类为 10%），因此您可以尝试将
balance_classes设置为 True。 - 您可以对您的数据进行手动操作feature engineering，以转换现有功能或创建其他功能。
- 最好的解决方案是收集更多的训练数据（尽管这可能是不可能的）。
【讨论】：