XGB :组合H2o保持预测
XGB :组合H2o保持预测
提问于 2018-07-21 13:40:10
使用时：
"keep_cross_validation_predictions": True
"keep_cross_validation_fold_assignment": True在H2O的XGBoost估计器中，我无法将这些交叉验证的概率映射回原始数据集。有一个文档示例是针对R的，但不是针对Python的(结合了保持预测)。
有没有关于如何在Python中做到这一点的线索？
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2018-07-22 06:23:54
交叉验证的预测存储在两个不同的位置-一个作为model.cross_validation_predictions()中长度为k的列表(对于k倍)，另一个作为H2O帧，其中CV preds的顺序与model.cross_validation_holdout_predictions()中的原始训练行相同。后者通常是人们想要的(我们后来添加了这一点，这就是为什么有两个版本)。
是的，不幸的是，在H2O用户指南的“交叉验证”部分中获得这个框架的R example没有Python版本(ticket可以解决这个问题)。在keep_cross_validation_predictions参数文档中，它只显示两个位置中的一个。
以下是使用XGBoost的更新示例，并显示了这两种类型的CV预测：
import h2o
from h2o.estimators.xgboost import H2OXGBoostEstimator
h2o.init()
# Import a sample binary outcome training set into H2O
train = h2o.import_file("http://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_train_10k.csv")
# Identify predictors and response
x = train.columns
y = "response"
x.remove(y)
# For binary classification, response should be a factor
train[y] = train[y].asfactor()
# try using the `keep_cross_validation_predictions` (boolean parameter):
# first initialize your estimator, set nfolds parameter
xgb = H2OXGBoostEstimator(keep_cross_validation_predictions = True, nfolds = 5, seed = 1)
# then train your model
xgb.train(x = x, y = y, training_frame = train)
# print the cross-validation predictions as a list
xgb.cross_validation_predictions()
# print the cross-validation predictions as an H2OFrame
xgb.cross_validation_holdout_predictions()预测的CV预测帧如下所示：
Out[57]:
predict p0 p1
--------- --------- --------
1 0.396057 0.603943
1 0.149905 0.850095
1 0.0407018 0.959298
1 0.140991 0.859009
0 0.67361 0.32639
0 0.865698 0.134302
1 0.12927 0.87073
1 0.0549603 0.94504
1 0.162544 0.837456
1 0.105603 0.894397
[10000 rows x 3 columns]Stack Overflow用户
发布于 2018-07-21 18:06:41
对于Python是an example of this on GBM，对于XGB应该完全相同。根据该页面，您应该能够这样做：
model = H2OXGBoostEstimator(keep_cross_validation_predictions = True)
model.train(x = predictors, y = response, training_frame = train)
cv_predictions = model.cross_validation_predictions()页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51453164
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