R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包

碎片︱R语言与深度学习

sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark

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本文中介绍的H2o包在调用的过程主要有以下简要步骤

连接、搭建H2o环境(heo.init())——数据转换成h2o格式(as.h2o)——模型拟合(h2o.deeplearning)——预测(h2o.predict)——数据呈现(h2o.performance)。

一、H2o包的demo(glm)

网上已经有了,博客笔者看了并做了简单的中文注释。详情可以见std1984博客

二、来自ParallelR博客的案例

博客中主要是为了说明深度学习要比其他普通学习方法的精度高。数据是H2o网站数据,笔者windows系统下没有能够下载到该数据,所以后续的分析都没有办法继续进行了。

library(h2o)
# single thread
h2o.init()
#连接h2o平台


train_file <- "https://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/bigdata/laptop/mnist/train.csv.gz"
test_file <- "https://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/bigdata/laptop/mnist/test.csv.gz"

train <- h2o.importFile(train_file)
test  <- h2o.importFile(test_file)

# To see a brief summary of the data, run the following command
summary(train)
summary(test)

y <- "C785"
x <- setdiff(names(train), y)

# We encode the response column as categorical for multinomial
#classification
train[,y] <- as.factor(train[,y])
test[,y]  <- as.factor(test[,y])

# Train a Deep Learning model and valid
system.time(
  model_cv <- h2o.deeplearning(x = x,
                               y = y,
                               training_frame = train,
                               distribution = "multinomial",
                               activation = "Rectifier",
                               hidden = c(32),
                               l1 = 1e-5,
                               epochs = 200)
)

三、最简单的案例——基于iris数据集的深度学习

本案例主要来自h2o官方手册中,h2o.deeplearning包的示例,比较简单易懂。如果你想看预测的数据可以用as.data.frame来变成R能识别的数据框格式。

##参考来自:h2o官方手册,h2o.deeplearning函数的示例
library(h2o)
h2o.init()
iris.hex <- as.h2o(iris)

iris.dl <- h2o.deeplearning(x = 1:4, y = 6, training_frame = iris.hex)  #模型拟合
# now make a prediction
predictions <- h2o.predict(iris.dl, iris.hex)          #预测
as.data.frame(predictions)                             #预测数据变成数据框

performance = h2o.performance(model = iris.dl)
print(performance)

输出的结果长成下面这个样子。

大概构成是:模型评价指标+混淆矩阵+一些指标的阈值(这个是啥??)

看到混淆矩阵,你就差不多懂了~

> print(performance)
H2OBinomialMetrics: deeplearning
** Reported on training data. **
Description: Metrics reported on full training frame

MSE:  0.01030833
R^2:  0.9536125
LogLoss:  0.05097025
AUC:  1
Gini:  1

Confusion Matrix for F1-optimal threshold:
         0  1    Error    Rate
0      100  0 0.000000  =0/100
1        0 50 0.000000   =0/50
Totals 100 50 0.000000  =0/150

Maximum Metrics: Maximum metrics at their respective thresholds
                      metric threshold    value idx
1                     max f1  0.983179 1.000000  49
2                     max f2  0.983179 1.000000  49
3               max f0point5  0.983179 1.000000  49
4               max accuracy  0.983179 1.000000  49
5              max precision  0.999915 1.000000   0
6                 max recall  0.983179 1.000000  49
7            max specificity  0.999915 1.000000   0
8           max absolute_MCC  0.983179 1.000000  49
9 max min_per_class_accuracy  0.983179 1.000000  49

Gains/Lift Table: Extract with `h2o.gainsLift(<model>, <data>)` or `h2o.gainsLift(<model>, valid=<T/F>, xval=<T/F>)`

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