首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在h2o中获取随机森林的树结果?

在h2o中获取随机森林的树结果,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了h2o库并启动了h2o集群。
  2. 加载训练好的随机森林模型。可以使用h2o.load_model()函数加载已经训练好的模型文件,例如:
  3. 加载训练好的随机森林模型。可以使用h2o.load_model()函数加载已经训练好的模型文件,例如:
  4. 获取随机森林的树结果。可以使用model.trees属性来获取随机森林中的所有树的结果,例如:
  5. 获取随机森林的树结果。可以使用model.trees属性来获取随机森林中的所有树的结果,例如:
  6. 进一步处理树结果。树结果通常是一个列表,每个元素代表一棵树的结果。可以根据需要对每棵树的结果进行进一步分析和处理。

需要注意的是,h2o是一个开源的机器学习平台,提供了丰富的机器学习算法和工具。它的优势在于分布式计算和内存管理,能够处理大规模的数据集和复杂的机器学习任务。h2o还提供了丰富的API和可视化界面,方便用户进行模型训练、调优和部署。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tcml)

以上是关于如何在h2o中获取随机森林的树结果的完善且全面的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

干货 | 详解scikit-learn随机森林(RF)和梯度提升决策(GBDT)参数调优

调整“最大叶节点数”(max_leaf_nodes)以及“最大树深度”(max_depth)之一,可以粗粒度地调整结构:叶节点越多或者越深,意味着子模型偏差越低,方差越高;同时,调整“分裂所需最小样本数...适当地减少“分裂时考虑最大特征数”(max_features),给子模型注入了另外随机性,同样也达到了降低子模型之间关联度效果。...随着深度加深,子模型偏差减少,整体模型准确度得到提升。从理论上来说,子模型训练后期,随着方差增大,子模型准确度稍微降低,从而影响整体模型准确度降低。...这一步看似和上一段描述是一致,但是,一般来说,含随机性(“子采样率”和“分裂时考虑最大特征数”先初步调过)“叶节点最小样本数”要大于无随机性。...举个例来说,因为增加了随机性,导致了子采样后,某子样本只有一个正例,且其可以通过唯一特征将其分类,但是这个特征并不是所有正例共性,所以此时就要求“叶节点最小样本数”需要比无随机性时大。

10.1K50

前沿技术 | 自动机器学习综述

然而,它确实对数据应用了一些标准预处理技术(基于所使用ML算法,例如随机森林、逻辑回归等),单热编码、输入、类别计数、在自由文本列中出现n个字符标记、比率等。...下面是auto-sklearn可以从决策、高斯朴素贝叶斯、梯度增强、kNN、LDA、SVM、随机森林和线性分类器(SGD)中选择一些分类器。...随机森林也这样做,但与决策不同,随机森林运行多个决策,以创建引入了随机多个模型。 对于时间序列数据,我们倾向于讨论汽车。Rarima包使用AIC作为优化指标。自动生成算法。...这是由h2o实现。automl包。它可以自动训练您数据使用多种不同算法与不同参数,GLM, Xgboost随机森林,深度学习,集成模型,等等。...Redis-ML-是Redis(内存中分布式键值数据库)一个模块,它允许将模型部署到生产环境。它目前只支持以下算法:随机森林(分类和回归)、线性回归和逻辑回归。

94320

孤立森林:大数据背景下最佳异常检测算法之一

我从Python离群值检测包(PyOD)作者那里获取了基准数据,并在Excel应用了行向绿-红渐变条件格式。深绿色表示数据集最佳算法,深红色表示性能最差算法: ?...我已经成功建立了孤立森林,其中包含在集群环境以分钟为单位包含100M个观测值和36列数据集。这样数据如果使用sk-learnKNN()速度上简直无法忍受。 ?...要构建iTree,我们通过随机选择属性q和拆分值p递归地将X划分为:(i)达到高度限制,(ii)所有观测值都孤立在其自己外部节点上,或者(iii) 所有数据所有属性值都相同。 路径长度。...作者利用生成高斯分布数据进行了实验,这些实验表明如何在很少和较小子样本情况下相对快速地实现平均路径长度收敛。 小次抽样(样本样本)解决了沼泽化和掩蔽问题。...沼泽化是指将“正常”观测结果误认为“异常”观测结果,因为它被异常所包围,而掩蔽则相反。换句话说,当为一棵提供包含大部分异常样本时,一个正常数据点可能看起来异常。

2K10

前沿技术|自动机器学习综述

然而,它确实对数据应用了一些标准预处理技术(基于所使用ML算法,例如随机森林、逻辑回归等),单热编码、输入、类别计数、在自由文本列中出现n个字符标记、比率等。...下面是auto-sklearn可以从决策、高斯朴素贝叶斯、梯度增强、kNN、LDA、SVM、随机森林和线性分类器(SGD)中选择一些分类器。...随机森林也这样做,但与决策不同,随机森林运行多个决策,以创建引入了随机多个模型。 对于时间序列数据,我们倾向于讨论汽车。Rarima包使用AIC作为优化指标。自动生成算法。...这是由h2o实现。automl包。它可以自动训练您数据使用多种不同算法与不同参数,GLM, Xgboost随机森林,深度学习,集成模型,等等。...Redis-ML-是Redis(内存中分布式键值数据库)一个模块,它允许将模型部署到生产环境。它目前只支持以下算法:随机森林(分类和回归)、线性回归和逻辑回归。

1.2K41

自动化建模 | H2O开源工具介绍

这里选择GBM这个基于算法进行模型开发,并设置100个,最大深度设置为10,并设置10折交叉验证。 5、训练模型并展示训练结果 ?...当然用户也可以通过将数据集分为训练集、测试集方式来获取out-of-sample AUC等指标,这里通过交叉验证来获取该指标。训练完毕后可以进行效果展示。 ? ?...可以看到在模型结果H2O自动帮用户计算了大部分评价指标,在这个二分类任务重点看AUC,可以发现在cross-validation数据集上AUC为0.824,效果还不错,同时结果默认给出了能够是F1...) H2OGeneralizedLinearEstimator(线性回归) H2ONaiveBayesEstimator(朴素贝叶斯) H2ORandomForestEstimator(随机森林) H2OStackedEnsembleEstimator...前10名还包括像XGBoost和GBM一样基于模型,AUC也相当不错。

5.6K41

笔记︱集成学习Ensemble Learning与模型、Bagging 和 Boosting、模型融合

score: 6 Blending 7 一个总结 二、机器学习元算法 1、随机森林 2、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 3、XGBoost 三、风控场景一些经验...过拟合是非常非常严重,因此现在问题变成了如何在解决过拟合前提下得到P1、P2、P3,这就变成了熟悉节奏——K折交叉验证。...随机森林:决策+bagging=随机森林 梯度提升:决策Boosting=GBDT ?.... 1、随机森林 博客: R语言︱决策族——随机森林算法 随机森林原理是基于原始样本随机抽样获取子集,在此之上训练基于决策基学习器,然后对基学习器结果求平均值,最终得到预测值。...然后进一步训练第三棵,以此类推,总棵数可以人为指定,也可以监控某些指标验证集上误差来停止训练。 ?

1.6K31

【干货】随机森林Python实现

【新智元导读】在机器学习随机森林是一个包含多个决策分类器,并且其输出类别是由个别输出类别的众数而定。随机森林几乎是任何预测类问题(甚至非线性问题)首选。...它可用于模拟市场营销对客户获取、保持和流失影响,或用于预测患者患病风险和感病性。 随机森林能够进行回归和分类。它能处理大量特征,有助于预估哪些变量在建模底层数据很重要。...然后这些预测结果被组合成一个预测,这个预测准确率应当等于或大于任一分类器做出预测。 随机森林是集成学习中非常有效一种,因为它依赖于许多决策集合。...少数好决策做出了准确度高预测,它们处于“噪声”顶端,使得随机森林最终能产生较好预测结果。 为什么使用随机森林? 因为它简单。 随机森林就像学习方法瑞士军刀,任何东西它都可以给你修好。...这里有一个关于如何在 20 节点 EC2 簇训练随机森林演示:https://vimeo.com/63269736。 ? 按照如上代码,你应该能看到如下结果

1.8K50

机器学习集成算法——袋装法和随机森林

在这篇文章,您将学习使用袋装集成算法和随机森林算法建立预测模型。阅读这篇文章后,您将学到: 用自助法从样本估计统计量。 用自助集成算法从单个训练数据集中训练多个不同模型。...假设我们样本数据集有1000个值(x)。我们在CART算法运用Bagging,如下所示。 多次(100次)从数据集中随机采样子样本。各次采集之间是有放回。...就像决策本身一样,袋装法可以用于分类和回归问题。 随机森林 随机森林是对袋装决策改进。 像CART这样决策存在一个问题,那就是他们贪婪。...随机森林改变了学习子树方法,使得各个子树预测结果具有较低相关性。 这是一个简单调整。在CART,当选择分割点时,允许学习算法查看所有变量种类和所有变量值,以便选择最佳分割点。...如何使用袋装法集成来自多个高方差模型预测。 如何在袋装时调整决策结构以降低各预测间相关性,即随机森林

4.6K60

机器算法|线性回归、逻辑回归、随机森林等介绍、实现、实例

: 3 随机森林 3.1 随机森林简介 如果你把一堆放在一起,你就得到了一片森林。...我感觉这是对「随机森林算法」最好解释。随机森林是一种集成学习算法,它通过构建多个决策并综合它们预测结果来提高预测精度。决策是机器学习预测建模一类重要算法,可以用二叉来解释决策模型。...2、构建决策:在每个训练数据集上,使用决策算法(ID3、C4.5等)构建一棵决策。在构建决策时,对于每个节点分裂,只考虑随机选取一部分特征,而不是考虑所有的特征。...这样可以增加模型多样性,提高集成学习效果。 3、集成决策:将所有构建好决策结果进行综合。...: 写在最后 本文介绍了什么是线性回归、逻辑回归、随机森林以及已经如何在Python实现,可以利用pandas对数据进行处理,pandas直观高效处理数据,并且可以与scikit-learn, statsmodels

79121

机器学习各语言领域工具库中文版汇总

Accord.MachineLearning – 支持向量机,决策,朴素贝叶斯模型,K均值,高斯混合模型和一般算法,机器学习应用Ransac,交叉验证和网格搜索。...在txt,json或hash获取几乎任何东西(停止词语,国家,非单词)列表。...演示/搜索列表 ---- [R 通用机器学习 ahaz – ahaz:半参数加性危险回归正则化 弧形 – 弧形:采矿协会规则和频繁项集 bigrf – bigrf:大随机森林:大数据集分类和回归森林...– randomForest:Breiman和Cutler随机森林进行分类和归一化 randomForestSRC – randomForestSRC:为生存,回归和分类随机森林(RF-SRC) rattle...svmpath – svmpath:svmpath:SVM路径算法 tgp – tgp:贝叶斯高斯过程模型 :分类和回归 varSelRF – varSelRF:使用随机变量选择 XGBoost.R

2.3K11

深度森林新探索,应用于多标签学习

该类技术是一种基于不可微分单元(即/集成)方法,具备适合多核芯片架构加速等特点,并且能够比基于神经网络感知器更好地处理离散数据或列表数据,利用英特尔至强可扩展处理器这样核心架构设备可以达到最大程度优化...深度森林采用多层级结构,每层由四个随机森林组成,两个随机森林和两个极端森林,每个极端森林包含1000个完全随机,每个森林都会对数据进行训练,每个森林都输出结果,这个结果叫做森林生成类向量。...通过对比不难发现,这种结构非常类似于神经网络,神经网络每个单位是神经元,而深度森林单位元却是随机森林,单个随机森林在性能上强于单个神经元,这就是使得深度森林很多时候尽管层级和基础森林不多,也能取得好结果主要原因...最近,周志华教授团队拓展了深度森林应用范围,将深度森林方法用于多标签学习,这是一次全新大胆尝试。 在多标签学习,每个实例都与多个标签相关联,而关键任务是如何在构建模型利用标签相关性。...在现实问题中几乎无所不在,吸引了越来越多研究关注。 深度森林是建立在决策之上集成深度模型,在训练过程不使用反向传播。具有级联结构深度森林集成系统能够像深度神经模型一样进行表示学习。

76210

陈天奇做XGBoost为什么能横扫机器学习竞赛平台?

可以与Flink、Spark和其他云数据流系统集成 下图显示了基于算法发展历程: 决策:由一个决策图和可能结果(包括资源成本和风险)组成, 用来创建到达目标的规划。...Bagging:是一种集合元算法,通过多数投票机制将来自多决策预测结合起来,也就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 一种方法 随机森林:基于Bagging算法。...随机选择一个包含多种特性子集来构建一个森林,或者决策集合 Boosting:通过最小化先前模型误差,同时增加高性能模型影响,顺序构建模型 梯度上升:对于似然函数,要求最大值,叫做梯度上升 XGBoost...下图是XGBoost与其它gradient boosting和bagged decision trees实现效果比较,可以看出它比R, Python,Spark,H2O基准配置都快。...下图为逻辑回归,随机森林,标准梯度提升和XGBoost效率对比: 参考资料 https://XGBoost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html https

2.9K20

独家 | 一文读懂随机森林解释和实现(附python代码)

在本文中,我们将介绍如何在Python构建和使用随机森林(Random Forest)。除了查看代码之外,我们还将尝试了解此模型工作原理。...因为随机森林由许多决策(decision tree)组成,所以我们先来了解一下单个决策何在一个简单问题上进行分类。随后,我们将使用随机森林来解决一个现实世界数据科学问题。...(随机森林也可以在每个节点处考虑所有的特征,回归中常见那样。这些选项可以在Scikit-Learn Random Forest实现控制)。...该数据集由疾病控制和预防中心收集,可在此处获取。 ? 数据样本 通常,一个数据科学项目80%工作是在清洗,探索和提取数据特征。...一旦我们有了对测试集预测结果,我们就可以计算出ROC AUC。 ? 结果 随机森林最终测试集ROC AUC为0.87,而具有无限最大深度单一决策最终测试集ROC AUC为0.67。

5.5K31

独家 | 决策VS随机森林——应该使用哪种算法?(附代码&链接)

目录 决策简介 随机森林概览 随机森林和决策冲突(代码) 为什么随机森林优于决策? 决策vs随机森林——你应该在何时选择何种算法?...随机森林概览 决策算法很容易理解和解释。但是通常来说,一棵简单并不能产生有效结果。这就是随机森林算法用武之地。 随机森林是基于机器学习算法,该算法利用了多棵决策力量来进行决策。...顾名思义,它是由一片树木组成森林”! 但是为什么要称其为“随机森林”呢?这是因为它是随机创造决策组成森林。决策每一个节点是特征一个随机子集,用于计算输出。...随机森林将单个决策输出整合起来生成最后输出结果。 简单来说: “随机森林算法用多棵(随机生成)决策来生成最后输出结果。”...但是随机森林算法在训练过程随机选择特征。因此,的确不依赖于任何特定特征集。这是随机森林算法优于bagging算法一个特殊之处。你可以阅读以下文章获取更多bagging算法知识。

1.8K20

一文让你彻底理解随机森林 | 随机森林关键要点、基本原理、特征重要性、优缺点和实际应用

一、关键要点 随机森林由众多独立决策组成(数量从几十至几百不等),类似于一片茂密森林。它通过汇总所有决策预测结果来形成最终预测。最终结果是通过对所有预测进行投票或加权平均计算而获得。...所谓样本随机,即通过有放回抽样从原始数据集中随机抽取部分样本,构建新子集。在训练决策时,会采用特定评价标准(信息增益或基尼不纯度)来选择最优特征进行划分。...二、随机森林基本原理和建模过程 随机森林模型基本原理 随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策并将它们结果进行投票或平均,以得到最终预测。...四、随机森林优点和不足 随机森林模型优点: 准确性高:随机森林是一种集成学习方法,最终结果是通过对所有预测进行投票或加权平均计算而获得,从而提高预测准确性。...通过分析生产线上收集到数据(设备运行参数、产品检验结果等),可以及时发现生产过程可能出现问题,并对设备进行预测性维护,从而减少停工时间和提高生产效率。

6K11

南大周志华团队开源深度森林软件包DF21:训练效率高、超参数少,普通设备就能跑

DF21 项目介绍 本项目中 DF21 是深度森林 2021.2.1 实现版本。深度森林是基于决策深度学习模型。使用模型学习技术(随机森林、GBDT 等)应用都可以尝试使用 DF21。...分类精度 研究者在所选取数据集上进行了测试,每个数据集 SOTA 结果如加粗部分所示, 运行时间 训练阶段和评估阶段运行时间。...大部分被广泛应用深度神经网络都使用具有随机梯度下降反向传播作为训练过程更新参数主力。实际上,当模型由可微分量(例如,具有非线性激活函数加权和)组成时,反向传播似乎仍是当前最佳选择。...例如,基于集成(例如随机森林或梯度提升决策(GBDT)仍然是多个领域中建模离散或表格数据主要方式,为此在这类数据上使用集成来获得分层分布式表征是个很有趣研究方向。...其次,如果是这样,如何在没有反向传播帮助下,联合地训练这种模型?本文目的就在于提供这种尝试。 2017 年,周志华和冯霁等人提出了深度森林框架,这是首次尝试使用集成来构建多层模型工作。

29630

随机森林概述

随机森林由多棵决策组成,采用多棵决策联合进行预测可以有效提高模型精度。这些决策用对训练样本集随机抽样构造出样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造,因此称为随机森林。...这种集体决策例子在我们日常生活中经常会见到,医生集体会诊,如果对某一病人情况拿不定主意,可以让多位医生一起来诊断,用他们各自诊断结果进行投票,得到最终诊断结果。...在数据结构我们学过森林概念,它由多棵数组成,这里沿用了此概念。对于分类问题,一个测试样本会送到每一棵决策中进行预测,然后进行投票,得票最多类为最终分类结果。...对于回归问题随机森林预测输出是所有决策输出均值。例如随机森林有10棵决策,有8课预测结果是第1类,1棵决策预测结果为第2类,2棵决策预测结果为第3类,则我们将样本判定成第1类。...总结 随机森林是一种集成学习算法,它将多棵决策进行整合来完成预测。对于分类问题预测结果是所有决策预测结果投票;对于回归问题,是所有决策预测结果均值。

1.2K20

自动机器学习工具全景图:精选22种框架,解放炼丹师

Boruta方法先对目标特征进行随机重新排序并组成合成特征,然后在原始特征集上训练简单决策分类器,再在特征集中把目标特征替换成合成特征,用这三个步骤来确定特征重要性。...、贝叶斯搜索、决策森林和梯度提升。...它使用MongoDb作为存储超参数组合结果中心结构,可实现多台电脑并行计算。...该框架对内置于H2O系统预处理器实施穷举搜索,并使用笛卡尔网格搜索或随机网格搜索来优化超参数。 H2O优势在于它能够形成大型计算机集群,这使得它在规模上有所增长。...TPOT和其他自动机器学习框架一样,从sklearn库获取算法。 TPOT优势在于其独特优化方法,可以提供更有效优化流程。

1.1K40

深度森林第三弹:周志华组提出可做表征学习多层梯度提升决策

例如,基于集成(例如随机森林 [6] 或梯度提升决策(GBDT)[7] 仍然是多个领域中建模离散或表格数据主要方式,为此在这类数据上使用集成来获得分层分布式表征是个很有趣研究方向。...其次,如果是这样,如何在没有反向传播帮助下,联合地训练这种模型?本文目的就在于提供这种尝试。 近期 Zhou 和 Feng [8] 提出了深度森林框架,这是首次尝试使用集成来构建多层模型工作。...本研究首次证明,确实可以使用决策来获得分层和分布式表征,尽管决策通常被认为只能用于神经网络或可微分系统。理论论证和实验结果均表明了该方法有效性。...对于此处介绍树结构模型来说,从所有可能配置分布绘制随机树结构不是一件容易事情,因此本论文没有随机初始化树结构,而是生成一些高斯噪声作为中间层输出,并训练一些非常小获取 ?...每个样本包括一个人社会背景,种族、性别、工作种类等。这里任务是预测这个人年薪是否超过 50K。 ? 图 5:收入数据集特征可视化。 实验结果见图 6 和表 1。

1.3K40
领券