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(1614)
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沙龙
1
回答
交叉
验证
指标
中
的
默认
阈值
-
h2o
R
包
r
、
cross-validation
、
h2o
、
gbm
我使用
R
中
的
h2o
包
创建了GBM
的
笛卡尔网格,并将每个模型
的
交叉
验证
指标
保存在数据帧
中
。因此,对于每个模型,我将结果存储在model@model$cross_validation_metrics_summary
中
。在model@model$cross_validation_metrics_summary
中
,用于计算F1和F2分数、精确度、召回率和特异性
的<
浏览 9
提问于2019-09-18
得票数 0
回答已采纳
2
回答
H2O
AutoML请假一出比10倍
交叉
验证
效果好得多。
r
、
machine-learning
、
cross-validation
、
h2o
、
automl
我自己尝试了几种不同
的
算法,用
交叉
验证
和保留一次
的
方法来评估结果,我无法达到超过0.6
的
精确度。下面是csv格式
的
数据集链接: 尝试使用10倍
交叉
验证
的
H2O
AutoML,我得到了大致相同
的
结果:。但是当我尝试离开时,我意外地得到了太多更好
的
结果:。通过为每个实例分配一个不同
的
折叠,我通过fold_column参数执行了离开一次
验证
,下面是代码
浏览 4
提问于2019-12-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
h2o.ensemble和h2o.stack在封装h2oEnsemble中有什么不同?
r
、
h2o
根据对功能
的
描述: h2o.stack:这个函数使用用户指定
的
现有
H2O
基本模型列表创建一个“超级学习者”(叠加)集成。h2o.ensemble:这个函数使用用户指定
的
H2O
基础学习算法创建一个“超级学习者”(叠加)集成。
浏览 4
提问于2017-02-23
得票数 6
回答已采纳
1
回答
h2o
中
的
可自定义
交叉
验证
(依赖于培训集
的
特性)
r
、
cross-validation
、
h2o
我有一个模型,其中一些输入特征是从训练数据集(例如,值
的
平均值或中值)计算出来
的
。我试图在这个模型上执行n折叠
交叉
验证
,但这意味着这些特性
的
值将根据为每个折叠选择
的
训练/
验证
样本而有所不同。在
h2o
(我在
R
中使用它)
中
是否有一种方法可以传递一个函数,一旦确定了训练集,就可以计算这些特性? 这似乎是一个相当直观
的
功能,但我一直未能找到任何类似的文件,这是现成
的
。它存在吗?
浏览 0
提问于2018-02-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
保留h2o.automl
的
交叉
验证
预测和折叠分配
r
、
cross-validation
、
h2o
我看不到设置参数
的
选项和用于
h2o
R
包
中
的
h2o.automl是否有其他方法可以访问h2o.automl()调用中使用
的
交叉
验证
数据集? 之所以需要这样做,是因为模型中使用
的
响应变量是对数转换
的
,并且计算
的
交叉
<em
浏览 4
提问于2018-01-18
得票数 4
回答已采纳
1
回答
使用Zelig
包
进行
交叉
验证
r
、
cross-validation
我在
R
中使用Zelig
包
,我想运行
交叉
验证
。contig + power + maxdem + mindem + years, data = mid, model = "relogit", tau = 1042/303772) 我想运行10倍
交叉
验证
,以获得混淆矩阵,并计算更多
指标
来
验证
我
的
模型。
浏览 1
提问于2016-01-22
得票数 0
1
回答
修剪枝条树
r
、
rpart
我试图使用
R
中
的
rpart
包
创建一个决策树,以达到我使用plotcp函数
的
树
的
最佳深度。当我使用printcp分析
交叉
验证
的
结果时,除其他细节外,我得到以下消息: 我
的
课不平衡( 1-75%,2-25%).因此,rpart似乎正在做
的
是,使用
默认
的
阈值
0.5。难道我不可能指定
浏览 4
提问于2015-09-18
得票数 0
1
回答
用于
交叉
验证
的
h2o
形状值/ predict_contributions
r
、
h2o
我研究了从xgb和gbm模型
中
公开Shap值
的
h2o.predict_contributions函数。此函数是否也提供来自
交叉
验证
预测
的
这些
指标
?我好像找不到他们。library(
h2o
)data(Sonar) mdl = h2o.xgboost(x=names(Sonar
浏览 20
提问于2019-05-07
得票数 1
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1
回答
在
H2O
中指定阻塞因子
r
、
h2o
在
R
版本
的
H2O
中
,在训练/
验证
/测试集中拆分数据和/或进行
交叉
验证
时,是否可以指定阻塞因子?谢
浏览 1
提问于2017-09-19
得票数 0
7
回答
学习LogisticRegression和更改分类
的
默认
阈值
python
、
scikit-learn
、
classification
、
regression
我正在使用LogisticRegression从学习
包
,并有一个关于分类
的
快速问题。我为我
的
分类器建立了一个ROC曲线,结果是我
的
训练数据
的
最佳
阈值
在0.25左右。我假设创建预测时
的
默认
阈值
是0.5。在进行10倍
交叉
验证
时,如何更改此
默认
设置,以了解模型
中
的
准确性?基本上,我想让我
的
模型预测大于0.25,而不是0.5的人
浏览 32
提问于2015-07-14
得票数 31
回答已采纳
1
回答
h2o
交叉
验证
预测
中
AUC值
的
解释总结
r
、
cross-validation
、
h2o
、
glm
、
auc
我注意到,在一些运行
中
: train=as.h2o(u) training_framecv迭代,在AUC
的
交叉
验证
度量摘要
中
存在NaNs。例如: print(mod@model$cross_validation_metrics_summary["auc",])
交叉
验证
指标</e
浏览 89
提问于2019-02-15
得票数 0
回答已采纳
3
回答
R
如何判断正因素变量和负因素变量?
r
、
classification
、
roc
、
gbm
、
h2o
我在
h2o
包
中使用了gbm,并将"bottom“作为正类,"top”作为负类。下面是我
的
代码: training_frame = ddd, Balanced Accuracy : 0.52207 但我想正确地预测更多
浏览 2
提问于2015-11-11
得票数 1
1
回答
R
h2o
- mcc
阈值
交叉
验证
的
混淆矩阵
r
、
h2o
、
confusion-matrix
在训练我
的
XGBoost模型之后,使用5折
交叉
验证
,我想了解模型在新数据上
的
性能。据我所知,每次
交叉
验证
时模型
的
性能都是在可接受
的
性能度量
中
运行
的
。使用h2o.performance(best_XGBoost,xval = T),我可以得到
交叉
验证
的
混淆矩阵。但是,
阈值
是基于F1选择
的
,我希望使用absolute_mcc来选择<
浏览 10
提问于2019-01-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
keep_cross_validation_predictions参数在
H2O
AutoML
中
的
应用
h2o
我在
R
中使用
H2O
AutoML进行建模,我发现AutoML支持
h2o
web接口页面(即Flow)上
的
keep_cross_validation_predictions选项,当我们使用
R
接口运行时,它不支持它请帮助我知道为什么会发生这样
的
事情。
浏览 1
提问于2018-02-01
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在Anaconda要点中安装
H2O
?
r
、
anaconda
、
jupyter-notebook
、
h2o
我用
的
是带
R
的
木星笔记本,也就是在Anaconda中使用
R
-要点。但是,当在木星笔记本
中
安装
H2O
软件
包
时,请使用 图书馆(
H2o</
浏览 2
提问于2019-03-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
是否可以在
R
中使用xgboost (xgb.cv)对
交叉
验证
的
模型进行
交叉
验证
和保存?
r
、
xgboost
R
中
几乎所有的机器学习
包
/函数都允许您在训练模型时获得
交叉
验证
性能
指标
。据我所知,使用xgboost进行
交叉
验证
的
唯一方法是像这样设置一条xgb.cv语句: prediction = T但是,即使使用predic
浏览 5
提问于2016-04-10
得票数 0
2
回答
有没有一种在python中使用xgboost模块执行分层
交叉
验证
的
方法?
python
、
scikit-learn
、
xgboost
、
cross-validation
我是在训练和预测相同
的
数据集,但我想执行10倍
交叉
验证
和预测左外折叠,从而预测整个数据集。我该怎么做?我所使用
的
图书馆如下:import xgboost as xgb
浏览 0
提问于2015-08-20
得票数 7
1
回答
如何在cross_validation_fold_assignment库中使用GBM重用cross_validation_fold_assignment()
python
、
h2o
、
gbm
我使用
H2o
库运行我
的
模型。我运行了5倍
交叉
验证
。model.train(x=predictors,y=response,training_frame=data)print('
R
2: ',model.
r
2(xval=True))我有
交叉
浏览 3
提问于2020-11-11
得票数 1
2
回答
使用
h2o
包
再现航空公司延迟
h2o
流示例不匹配
r
、
h2o
,)中所述
的
等效问题,但使用
h2o
R
-
包
和固定种子(123456):# To use avaliable coresResidual Deviance: 60504.04相反,
h2o
流
的
结果具有更好
的
性能:最大f1
阈值
的
混淆矩阵: <em
浏览 0
提问于2018-03-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
h2o
AutoML上检索保持数据集
的
交叉
验证
性能(AUC)
python
、
machine-learning
、
cross-validation
、
h2o
、
automl
我正在使用
默认
的
交叉
验证
(nfolds=5)通过
h2o
AutoML训练一个二进制分类模型。我需要获得每个坚持折叠
的
AUC得分,以便计算可变性。这是我使用
的
代码: h2o.init() prostate = h2o.import_file("https://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/smalldatapredictors, response_col, training_frame
浏览 13
提问于2020-09-24
得票数 3
回答已采纳
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