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我的目标是用我拥有的训练、验证和测试数据集在H2O中创建一个DRF模型，并在测试模型上预测RMSE、R2、MSE等。_nfolds = 5;DRFModel drf = job.trainModel().get(); // Train the model
Framepred = drf.score(testDataFrame); //Sc
浏览 5提问于2017-06-12得票数 0
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我正在用GBM和h2o构建一个分类模型。我想要更改预测概率，如果p0 <0.2，则predict= 0否则为predict=1
浏览 0提问于2018-07-10得票数 1
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我已经拟合了各种H2O模型，包括XGBoost，在R中，也在流中，预测计数数据(非负整数)。GLMGBMStackedEnsembleH2O Build git branch rel-wrightH2O Build git hash 0457fda98594a72aca24d0
浏览 1提问于2018-11-06得票数 1
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如何在h2o中查看堆叠集成中各种基础模型的系数或重要性？例如，如果我有GBM、GLM和RF，我如何知道它们在堆叠中的重要性？这个是可能的吗？
例如，使用python代码...这里..。
浏览 4提问于2017-08-05得票数 4
我正在使用h2o包来测试深度学习的二进制分类器。当我构建一个模型，然后在一些新的(搁置的)数据集上使用h2o.predict时，我注意到对于某些行，Predict输出与概率最高的值不匹配。## enable this for high class imbalance现在，为了简单起见，让我们将其放入R中并添加一些新列derived_predict = factor(as.integer(p1 > p0)),
match = predict == derived_
浏览 3提问于2016-08-20得票数 3
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对于培训速度来说，最好能用GPU训练H2O模型，获取模型文件，然后在没有GPU的机器上进行预测。从理论上看，这似乎是可能的，但在H2O版本3.13.0.341中，除了XGBoost模型之外，这似乎不会发生。当我运行gpustat -cup时，我可以看到GPU在我训练H2O的XGBoost模型时发挥作用。这种情况不会发生在DL，DRF，GLM或GBM中。
浏览 5提问于2017-07-24得票数 2
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我试着将模型与h2o.randomForest()和h2o.gbm()相匹配，如下所示。我可以给曲调min_split_improvement和min_rows，以避免过度适应这两种情况。ntrees =150, max_depth = 10, min_rows = 2, model_id = "GBM_DD", balance_classes = T, nbins = 20, stopping_metrictraining_frame = train,valid = valid, seed = 1,n
浏览 1提问于2018-01-18得票数 5
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我使用的是H2O 3.10.4.1我可以用R的gbm来做我想做的事。R的gbm.fit要求在链接标度上进行偏移，这是不受限制的，它可能是很高的或非常低的负值。但是，当我尝试在H2O GBM中执行同样的操作时，它会引发一个错误：
GBM模型的water.exceptions
浏览 0提问于2017-03-16得票数 1
我试图探索使用GBM与h2o一起解决分类问题，以取代logistic回归(GLM)。我的数据中的非线性和交互作用使我认为GBM更适合。我已经运行了一个基线GBM (见下文)，并将AUC与logistic回归的AUC进行了比较。THe GBM性能要好得多。在经典的线性logistic回归中，我们可以看到每个预测因子(x)对结果变量(y)的方向和影响。如何获得(两个
浏览 5提问于2017-12-02得票数 22
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从我在中可以看到的是，H2O只支持GBM，DRF，XGBoost模型的校准，并且必须在训练阶段之前指定。目前，我正在处理一个使用训练的模型。即使它是一个GBM模型，我也不能通过提供一个calibrate_model参数来轻松地校准它，因为AutoML不支持它。我也看不到任何在训练后校准它的选项。有没有人知道校准已经训练好的<em
浏览 1提问于2021-05-19得票数 2
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使用h2o实现决策树
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我正在尝试使用h2o来训练决策树模型。我知道在h2o中不存在决策树的特定库。但是，h2o有一个随机森林H2ORandomForestEstimator的含义。我们能否通过调优随机林的某些输入参数来实现h2o中的决策树？因为我们可以在scikit模块(一个流行的用于机器学习的python库)中做到这一点。参考链接: RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_features=N
浏览 2提问于2018-06-07得票数 5
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以下是我回答的问题：H2o中的数据维度不同。因此，在进行预测之后，我想要计算MAPEtrain_h2o <- as.h2o(train_data)
test_h2o <- as.h2o(test_data我试图将H2o预测模型转换为正常格式，但根据：，这是不可能的。要使用H2O
浏览 39提问于2018-08-21得票数 8
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如何再现H2o GBM类概率计算
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我一直在使用h2o.gbm来解决分类问题，并希望进一步了解它是如何计算类概率的。作为起点，我试图重新计算只有一棵树的gbm的类概率(通过查看leafs中的观察结果)，但是结果非常混乱。H2o为此提供了一个函数，如下所示。步骤3:对测试集进行预测
根据模型进行叶节点的分配。但是，如果您单击步骤5中的“表”"test.total“<em
浏览 1提问于2017-06-24得票数 3
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我看这个答案是为了在H2O中可视化梯度增强树模型，它说GBM上的方法也可以应用于XGBoost：
它似乎只适用于随机森林和GBM模型，而不适用于XGBoost模型。
有没有人知道如何在H2O XGBoost模型中可视化树？
浏览 4提问于2018-09-28得票数 0
具体来说，与“int's”和“numerical”类型相比，H2O对待enum和string数据类型的方式有什么不同？在将数据上传到h2o Flow UI时，我可以选择将某些数据类型(如enum)转换为'numerical.‘’。
浏览 20提问于2017-07-11得票数 0
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我对python中的H2O很陌生。我试图使用集成模型对我的数据建模，下面是H2O网站上的示例代码。()我应用了10倍的cv，并观察到我收到了cv1的结果。然而，所有的预测来自其他9个cvs，他们是空的。我在这里错过了什么？下面是我的示例data代码：
i
浏览 1提问于2017-12-14得票数 1
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R与H2O并行处理
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我正在设置一段代码，以便使用foreach并行处理数据中N组的一些计算。在我目前的顺序设置中，我消耗了大约70%的内存.如何在并行代码中正确地设置h2o.init()？我担心当我使用多个核时，我可能会耗尽RAM。像这个伪代码有用吗？dopar% { #bunch of computations
h2o.init(nthreads=1, max_
浏览 0提问于2017-04-17得票数 5
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我用下面的代码做了一个随机森林： nfolds = 5, ntrees = 500, stopping_metric = "RMSE",
浏览 0提问于2019-11-02得票数 1
我正在尝试使用h2o深度收益模型来预测美国机场的出租车出行时间： training_frameh2o是否用符号显示每个变量的系数？我读过这篇文档，但它没有解释，比如说，可变的雾或雨是增加还是减少了滑行时间，以及增加了多少。
浏览 4提问于2017-08-02得票数 1
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我一直试图为H2O模块中的梯度提升分类器计算SHAP值。下面是predict_contibutions方法文档中的改编示例(来自)。import h2ofrom h2o.estimators.gbm import H2OGradientBoostingEstimatorh2o_df["CAPSULE"] = h2o
浏览 7提问于2020-06-18得票数 4
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