R和H2O中的参数优化
R和H2O中的参数优化
提问于 2016-10-12 18:56:10
我需要对RH2o上的gbm模型进行参数优化。我对H2o比较陌生，我认为在执行下面的操作之前，我需要将ntree和learn_rate(下面)转换为H2o向量。我该怎么做这个手术？谢谢!
ntrees <- c(100,200,300,400)
learn_rate <- c(1,0.5,0.1)
for (i in ntrees){
for j in learn_rate{
n = ntrees[i]
l= learn_rate[j]
gbm_model <- h2o.gbm(features, label, training_frame = train, validation_frame = valid, ntrees=ntrees[[i]],max_depth = 5,learn_rate=learn_rate[j])
print(c(ntrees[i],learn_rate[j],h2o.mse(h2o.performance(gbm_model, valid = TRUE))))
}
}回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-10-12 23:30:09
您可以使用h2o.grid()进行网格搜索。
# specify your hyper parameters
hyper_params = list( ntrees = c(100,200,300,400), learn_rate = c(1,0.5,0.1) )
# then build your grid
grid <- h2o.grid(
## hyper parameters
hyper_params = hyper_params,
## which algorithm to run
algorithm = "gbm",
## identifier for the grid, to later retrieve it
grid_id = "my_grid",
## standard model parameters
x = features,
y = label,
training_frame = train,
validation_frame = valid,
## set a seed for reproducibility
seed = 1234)您可以阅读更多关于h2o.grid()如何在R文档package.pdf中工作的内容。
Stack Overflow用户
发布于 2016-10-13 07:49:56
使用网格的Lauren's answer是这里最好的。我将很快地指出，您所编写的是一种有用的方法，当网格不做您需要的事情时，您可以依靠它。
您的示例没有包含任何数据(请参阅https://stackoverflow.com/help/mcve)，因此我无法运行它，但是我纠正了我注意到的两个语法问题(R的for-in循环直接给出了值，而不是索引，第二个for循环的圆括号)：
ntrees <- c(100,200,300,400)
learn_rate <- c(1,0.5,0.1)
for (n in ntrees){
for (l in learn_rate){
gbm_model <- h2o.gbm(
features, label, training_frame = train, validation_frame = valid,
ntrees = n,max_depth = 5,learn_rate = l
)
print(c(n,l,h2o.mse(h2o.performance(gbm_model, valid = TRUE))))
}
}在何时使用嵌套循环的一个例子是，当您想要跳过某些组合时。例如，您可能决定只测试100的ntree，其学习速率为0.1，然后如下所示：
ntrees <- c(100,200,300,400)
learn_rate <- c(1,0.5,0.1)
for (n in ntrees){
for (l in learn_rate){
if(l == 0.1 && n > 100)next #Skip when n is 200,300,400
gbm_model <- h2o.gbm(
features, label, training_frame = train, validation_frame = valid,
ntrees = n,max_depth = 5,learn_rate = l
)
print(c(n,l,h2o.mse(h2o.performance(gbm_model, valid = TRUE))))
}
}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/40006311
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