python - h2o AutoML：是否可以使用 h2o AutoML 自定义交叉验证理念，而不是使用默认的 K-Fold 交叉验证？

Question

我正在考虑使用 h2o 的 AutoML 功能对不同的模型算法进行基准测试，但我希望使用自定义交叉验证策略来做到这一点。根据当前的文档，我了解到 AutoML 默认的 CV 方法是传统的 K-Fold CV。

但是，我正在考虑执行 Forward next day CV 方法来复制数据的每日再训练。例如，假设我有 100 天的数据：

• 对于第一次迭代，我将从第 1 天训练到第 80 天，并对第 81 天的预测进行评分
• 对于第 2 次迭代，我将从第 1 天训练到第 81 天，并对第 82 天的预测进行评分
• 这个过程在所有剩余的日子里重复，验证分数基于从第 81 天到第 100 天的预测。

是否可以在 Python 或 R 版本的 h2o 包中做到这一点？

提前致谢！

标签： pythonrh2oautoml