在h2o AutoML上检索保持数据集的交叉验证性能(AUC)

H2O AutoML是一种自动机器学习工具，它可以帮助用户在云计算环境中快速构建和部署机器学习模型。它提供了一种简单且高效的方式来处理数据集，并自动执行特征工程、模型选择和调优等任务。

在H2O AutoML上检索保持数据集的交叉验证性能(AUC)是指在使用交叉验证技术评估模型性能时，保持数据集的一部分作为验证集，而不参与模型训练的过程。AUC（Area Under the Curve）是一种常用的评估分类模型性能的指标，表示ROC曲线下的面积，范围在0到1之间，值越接近1表示模型性能越好。

使用H2O AutoML进行交叉验证性能评估的步骤如下：

1. 准备数据集：将数据集划分为训练集和测试集，通常按照70%的比例划分，其中训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。
2. 创建H2O AutoML实例：使用H2O AutoML提供的API或命令行工具创建一个AutoML实例。
3. 配置AutoML参数：根据需求设置AutoML的参数，例如模型类型、特征工程方法、模型数量等。
4. 执行AutoML：运行AutoML实例，它将自动执行特征工程、模型选择和调优等任务，并生成多个候选模型。
5. 评估模型性能：使用保持数据集的交叉验证方法，对每个候选模型进行评估。计算每个模型在验证集上的AUC值，并选择性能最佳的模型。
6. 导出模型：选择性能最佳的模型后，可以将其导出为可部署的模型文件，用于实际应用中的预测任务。

在腾讯云中，可以使用H2O AutoML进行机器学习任务。腾讯云提供了H2O AutoML的相关产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）等。这些平台提供了丰富的功能和工具，帮助用户快速构建和部署机器学习模型，并提供了可视化界面和API接口，方便用户进行操作和管理。

总结起来，H2O AutoML是一种自动机器学习工具，可以帮助用户快速构建和部署机器学习模型。在使用H2O AutoML进行交叉验证性能评估时，可以保持一部分数据作为验证集，计算模型在验证集上的AUC值来评估模型性能。腾讯云提供了相关产品和服务，方便用户在云计算环境中使用H2O AutoML进行机器学习任务。