Я пытаюсь использовать h2o AutoML для улучшения моей модели ML, т.е. я пытаюсь использовать что-то вроде
aml = H2OAutoML(max_models=5, seed=1, stopping_metric='AUC', stopping_tolerance=0.0001)
aml.train(x=x, y=y, training_frame=train)
, что удивительно, сгенерированные модели / ансамбли хуже, чем одна модель XGBClassifier (которую я нашел по gridsearch). Кажется, что autoML не может найти «лучшие» гиперпараметры, которые я смог найти с помощью gridsearch.
Можно ли заставить h2o AutoMl использовать некоторые гиперпараметры для одной из моделей XGBClassifier (и выполнить гиперпараметр искать другие модели)?