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(579)
视频
沙龙
4
回答
如
何在
automl
h2o
python
中找到
引线
模型
的
最佳
参数
、
、
、
我训练了
h2o
自动机,得到了一个具有令人满意
的
指标的领导者
模型
。我希望定期重新训练
模型
,但不使用检查点。所以,我想我所需要
的
就是leader
模型
的
最佳
参数
,以便手动运行它。我知道automlmodels.leader.params,但它给出了所有尝试过
的
参数
的
列表。我如何才能获得排行榜
中找到
的
最好
的
?
浏览 34
提问于2019-03-10
得票数 9
回答已采纳
1
回答
H2OAutoML是否处理超
参数
优化?
、
我知道在
H2O
中有不同
的
方法来执行超
参数
优化,比如H2OGridSearch,H2ORandomSearch。然而,当我们使用H2OAutoML一次训练多个
模型
时,是否有一种方法可以包含超
参数
优化方法?它是否已经将其包含为默认设置?任何输入都是有益
的
。
浏览 2
提问于2020-07-09
得票数 1
1
回答
用
AutoML
计算Word2Vec算法
的
超
参数
、
、
使用
AutoML
(来自
H2O
)是否可以只使用Word2Vec算法,并尝试不同
的
参数
值,以找出哪些
参数
设置为我
的
数据集提供了最准确
的
向量?因此,我不希望
AutoML
将DeepLearning、GBM等算法应用到我
的
数据集。只有Word2Vec算法…我该怎么做? 到目前为止,我只用
H2O
构建了一个word2vec
模型
。我想用
AutoML
测试Word2Vec
的
超<em
浏览 1
提问于2019-03-26
得票数 0
1
回答
keep_cross_validation_predictions
参数
在
H2O
AutoML
中
的
应用
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
h2o
AutoML
-从
autoML
重新训练堆叠集成-数据预处理
、
、
、
、
我在
python
上使用
h2o
autoML
。但是
AutoML
对我
的
数据做了一些预处理,我不知道是哪一个。在将数据输入到
模型
之前,如何获得预
浏览 12
提问于2022-02-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我是否可以使用
h2o
automl
(MOJO)生成
的
模型
而不运行
h2o
,但只作为
python
使用?
、
、
我用PythonH2O
的
AutoML
创建了一个ML
模型
,并将其导出为MOJO。我知道在使用
h2o
包和
h2o
服务器/ java应用程序时,我可以在
Python
中再次运行它。但是我想知道我是否以及如
何在
不使用
h2o
服务器
的
情况下转换/转换/使用这个
模型
。我只想在
模型
生成时使用
h2o
,但不想运行它。谢谢你,T0Bi
浏览 2
提问于2021-03-27
得票数 2
回答已采纳
2
回答
H2O
AutoML
建立了大量
的
GBM
模型
我试着用
AutoML
来完成一个100小时
的
二进制分类任务。它似乎只是建立了大量
的
GBM
模型
,而没有进入其他类型。(至今已建成40座) 是否有方法来设置GBM
模型
的
最大数量?
浏览 6
提问于2017-08-14
得票数 1
1
回答
将
H2O
AutoML
模型
转换为Sklearn
模型
、
、
、
、
我有一个
H2O
AutoML
使用
python
生成
的
GBM
模型
。我想知道我们是否可以将它转换成一个标准
的
sklearn
模型
,这样我就可以将它放入我
的
其他sklearn
模型
的
生态系统中。当我打印
模型
时,我可以看到下面的
模型
属性。 ? 如果直接从
H2O
转换到sklearn是不可行
的
,我们有没有办法使用上面的属性在sklearn中重新创建GBM?
浏览 46
提问于2021-07-08
得票数 0
1
回答
H2O
AutoML
中
的
主板
、
、
我刚刚开始学习使用
H2O
自动ML,我正在尝试一个二进制分类
模型
。前5名
的
车型仍然排在前5名,但这些车型
的
排名略有上升或更低。种子算法每次都会发生变化,没有指定RF
的
领导板帧涉及随机抽样作为过程
的
一部分,导致每次建立不同树
的
时,领导板不会改变,其他一些变化是由数据/代码引起
的
。
浏览 4
提问于2020-08-28
得票数 1
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1
回答
在
H2O
中校准
AutoML
模型
、
、
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
浏览 1
提问于2021-05-19
得票数 2
2
回答
项目的自动ML与手动ML
、
、
、
、
最近,我被介绍给一个基于genetic programming
的
自动ML库,名为tpot。感谢诺亚·韦伯。我
的
意思是他们至少减少了搜索空间/特征空间。( 3)它有什么缺点吗?我知道这可能是黑匣子,但是对于数据分析,它们不是更容易吗?计算机科学家可能不喜欢它。当然,我们需要有一定
的
知识才能对<em
浏览 0
提问于2020-01-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
H2O
异常TypeError:不支持
的
操作数类型为+:'NoneType‘和'unicode’
在Linux上,
H2O
3.16.0.2 -异常是在运行GBM时发生
的
。
H2O
API扩展: XGBoost、Algos、
AutoML
、Core V3、Core
浏览 5
提问于2018-01-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
使用
python
代码解释Azure自动机
模型
、
、
、
有没有人能帮我写一下
python
代码,用来返回一个经过训练
的
azure自动机
模型
的
解释?通常在azure
automl
中训练一个
模型
后,我会从训练中获得
最佳
模型
的
全局和汇总解释,但我想实现一个
python
代码,其中我可以使用该
模型
名称和我
的
计算机作为传递
参数
来获得其他
模型
的
解释。
浏览 0
提问于2020-08-09
得票数 1
1
回答
为什么通过webservice API调用Azure ML分类
模型
而不返回概率分数?
、
几天前,我在most中使用Azure
AutoML
训练了一个
模型
,并将最成功
的
模型
注册为带有端点
的
webservice。现在,当我使用下面的
Python
代码调用这个
模型
时,它只返回预测,而不返回概率分数。
AutoML
已经将“Stackensemble”作为分类问题
的
最佳
模型
。我有很多用
Python
编写
的
代码,我更喜欢在我
的
代码中很容易适应
浏览 3
提问于2020-05-27
得票数 0
1
回答
一种在GridSearch中删除交叉验证
模型
的
方法?
我一直没有记忆建立随机森林
模型
在
H2O
木星笔记本。我发现,使用我
的
20 GB内存实例,我可以在抛出“树
模型
将不适合驱动节点
的
内存”异常之前,构建大约两个具有10倍交叉验证(总共22个
模型
)
的
50树
模型
。使用for循环,在计算和显示度量之后,我可以删除交叉验证
模型
,但是使用GridSearch,似乎没有任何方法在搜索时丢弃无关
的
CV
模型
。是这种情况吗?有什么解决办法吗?(我总是可以增加分配
的<
浏览 2
提问于2018-07-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如
何在
起泡水中指定
H2O
版本?
、
在一个Databricks笔记本中,我试图加载一个
H2O
模型
,该
模型
是为
H2O
3.30.1.3版本训练
的
。我已经安装了闪光水
的
版本,它对应于用于
模型
培训(3.0)
的
星火版本,h2o-pysparkling-3.0,它是我从PyPI中提取
的
。 闪闪发光
的
水服务器使用
的
是
H2O
的
最新版本,而不是我需要
的
版本。(h2o_version='3
浏览 11
提问于2021-12-21
得票数 0
1
回答
H2O
Flow UI导出到
的
根目录是什么?
、
例如,我希望从运行在远程hadoop集群上
的
h2o
flow中导出一个
模型
(而不是POJO),这样我就可以将它上传到本地机器
h2o
会话中,并查看输出指标,而不必再次使用相同
的
数据来训练
模型
。但是,当我试图从flow导出
模型
(以“export_test”命名)时,我找不到它。为了启动
h2o
会话,我正在执行以下操作:$hadoop jar h2odriver.jar -nodes 5 -mapper
浏览 2
提问于2017-07-07
得票数 0
回答已采纳
4
回答
如
何在
R中直接绘制
h2o
模型
对象
的
ROC
、
、
如果我错过了明显
的
事情我很抱歉。在过去
的
几天里,我一直非常喜欢使用R界面使用
h2o
。我想通过绘制一个ROC来评估我
的
模型
,比如随机森林。这些文件似乎表明,有一种直接
的
方法可以做到这一点: -- ROC曲线图(TPR我还看到,在
python
中,您可以应用、roc、函数。但我似乎无法在R界面
浏览 9
提问于2017-05-17
得票数 5
回答已采纳
1
回答
XGBoost
模型
因在出口处关闭连接_sid_af1c而失败
、
、
、
回归预测
模型
采用XGBoost
模型
,XGBoost作为网格搜索超
参数
整定过程,国家树木- 300,400棵变量- 382
Python
_version: 3.
浏览 4
提问于2022-02-16
得票数 0
2
回答
磁盘上
的
r
h2o
模型
尺寸
、
我正在使用
h2o
包来训练一个GBM来解决一个流失预测问题。 我只想知道是什么影响了(通过h2o.saveModel())保存在磁盘上
的
贴合
模型
的
大小,但不幸
的
是,我在任何地方都找不到答案。更具体地说,当我调优GBM以在3个相同长度
的
不重叠滚动窗口上(通过h2o.grid())找到
最佳
的
超
参数
时,我获得了大小不可比拟
的
模型
(即11 to、19 to和67 to)。超
参数
网格是相同<e
浏览 0
提问于2019-01-18
得票数 2
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