H2OのオートML機能でクラスのバランスを取る方法は？

classification問題にH2OのAuto ML関数を使用している間に、クラスのバランスをとるメソッドを指定することが可能かどうかを教えてください。H2OのオートML機能でクラスのバランスを取る方法は？

h2o.automl(x, y, training_frame, validation_frame = NULL, 
leaderboard_frame = NULL, nfolds = 5, fold_column = NULL, 
weights_column = NULL, max_runtime_secs = 3600, max_models = NULL, 
stopping_metric = c("AUTO", "deviance", "logloss", "MSE", "RMSE", "MAE", 
"RMSLE", "AUC", "lift_top_group", "misclassification", 
"mean_per_class_error"), stopping_tolerance = NULL, stopping_rounds = 3, 
seed = NULL, project_name = NULL)

既存のドキュメントではパラメータが指定されていないようです。ありがとう。

出典

2017-11-24 user1823293

balance_classesオプションがAutoML機能で（H2Oのv3.16.0.1のような）ユーザーに公開されていない、しかし、我々は、応答が合理的に不均衡であるときticket openが自動クラス・バランシングをオンにする必要があり（例えば< 10少数派クラス％）。これはすぐに追加する必要があります。

出典

2017-11-27 02:05:33

<10％の自動バランシングで十分でしょうか、またはbalance_classes（および関連する）引数に直接アクセスする必要がありますか？ –

理想的には私は後者が好きです。そのオプションが公開される時期についてのタイムラインはありますか？お返事をありがとうございます。 – user1823293

私は非常にすぐに行われるべき残高クラスのargsを完全に公開するためのチケットを追加しました：https：//0xdata.atlassian.net/browse/PUBDEV-5377 –

H2OのオートML機能でクラスのバランスを取る方法は？

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