6、H2O数据处理与数据集介绍

H2O数据处理与数据集介绍

1. 自动编码器数据生成与合并

首先，我们可以使用预生成的自动编码器模型来生成数据。以下是相关代码示例：

ae_models <- ...  # 加载预生成的自动编码器模型
# generate_data() 是一个自定义函数，此处未展示
train_ae <- generate_data(ae_models, trainBig)
valid_ae <- generate_data(ae_models, validSmall)
test_ae <- generate_data(ae_models, test)
# 合并列，并删除旧的数据框
validAll <- h2o.cbind(validSmall, valid_ae)
nrow(validAll)
h2o.rm(validSmall);h2o.rm(valid_ae);gc()
testAll <- h2o.cbind(test, test_ae)
nrow(testAll)
h2o.rm(test);h2o.rm(test_ae);gc()
trainAll <- h2o.cbind(train, train_ae)
nrow(trainAll)  # 此操作较慢
h2o.rm(train);h2o.rm(train_ae)

上述代码中，我们先使用 generate_data 函数基于自动编码器模型和不同的数据集（训练集、验证集、测试集）生成新的数据。然后，通过 h2o.cbind 函数将原始数据和生成的数据合并，并及时删除