我正在使用H2o运行网格搜索，并尝试使用H2o - Hadoop找出完成的训练模型的模型统计数据存储在哪里。比方说，它运行10个模型作为网格搜索的一部分，并在完成5个模型后崩溃。在哪里可以找到完整模型的分数(和参数)，在哪里可以找到h2o崩溃时正在运行的模型的参数。我到处都找不到这个日志。我假设它应该将数据持久化到某个地方，以便在H2o flow中显示。我就是找不到。
浏览 16提问于2019-03-18得票数 0
在h2o自动机中，我们可以找到哪些模型已经完成，并在训练进行的同时查看它们的指标吗？ 例如: maxmodels=5，那么当其他模型(模型2 ,3)正在接受训练时，我们可以提取模型1的信息吗？
浏览 12提问于2020-07-24得票数 2
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
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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。
浏览 34提问于2019-03-10得票数 9
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使用h2o H2ORandomForestEstimator训练随机森林分类器后，如何提取不同指标的模型性能报告？例如，我使用此过程训练了许多不同的模型，并希望比较最终结果，因此最好保存model_performance以供以后使用。此外，我如何提取模型的性能值？比如如何提取confusion_matrix的值，比如提取混淆矩阵本身的值？perf.confusion_matrix()返回h2o对象，但是如何提取呢？
浏览 21提问于2020-12-11得票数 0
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我有一个很大的框架，使用了h2o flow run automl和深度学习算法。然而，训练指标是在“临时样本帧”上计算的。我找不到任何关于这方面的信息。
浏览 17提问于2019-11-05得票数 1
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我试图使用autoML提供的H2O特性来并行化多个ML模型的培训。foreach(i = as.numeric(seq(1,length(divisions))), .combine=rbind) %dopar% { library(h2oh2o.saveModel(leader, ...所有模型中只有一部分被训练</
浏览 0提问于2019-04-25得票数 1
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首先，我要感谢H2o团队提供了出色的产品和快速的开发/迭代。
我在一个4台机器的集群上测试h2o autoML。我想知道让h2o在每台计算机上训练一个模型而不是尝试在整个集群上训练每个模型是否有意义。
浏览 2提问于2017-08-17得票数 1
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我将我的h2o更新为最新版本，然后尝试通过键入：然而，它表明： ERROR MESSAGE:这是否意味着我需要重新训练我以前建立的所有模型
浏览 4提问于2017-11-06得票数 1
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对于h2o的深度学习函数中的参数组合，每次运行时得到不同的结果。training_frame = training), extra_params))每次运行该模型时
浏览 2提问于2016-11-27得票数 0
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是否可以使用以前运行的插入符号模型使用H2O (低于R)来执行堆叠集成？我们如何将插入模型加载到H2O服务器？谢谢你的建议。
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
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我看到h2o模型的性能指标包括AUC、对数损失等。有一个模型的性能指标叫做lift_top_group，它是提升到前十位的吗？也可以用户指定的频带为h2o输出增益图表，如前5%，5%-10%，10%-15%。我能找到的函数是h2o.gainsLift
浏览 2提问于2017-04-14得票数 2
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我正在通过R使用H2O，我试图建立随机森林，XGBoost，GBM模型来解决多类问题。H2O提供的模型性能洞察力很好，但作为成功的标准之一，我有自己的自定义函数，当模型用于对一组用户进行评分时，该函数可以对模型精度进行评分。一般来说，这个函数奖励预测，惩罚错误预测。鉴于此问题中的目标类是序数类别，惩罚分数取决于未命中预测的位置数。该自定义函数的逆也可以被认为是损失函数。
我想知道在训练模型时，是否以及如何将这种自定义损失函数插入到<e
浏览 0提问于2018-09-08得票数 5
我使用过h2o package来运行随机森林。为了判断我的模型是好是坏，我查找了RMSE(模型按RMSE排序)。h2o.final1618.rf@model$validation_metrics@metrics
h2o.final1618.rf@model$training_metrics@metrics 我可以通过验证指标和训练指标来获得但是，我使用h2o.performance函数或h2o.predict函数来获取RMSE的值，h2o.performance得到的值是0.2852，
浏览 22提问于2019-08-29得票数 0
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我正在尝试使用H2O Java构建堆叠集成模型。
训练叠加集成模型
然后，我将这些模型和它们的简历数据导入H2O服务器，以训练堆叠的集成模型为了克服这个
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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我正试图用一种不同的方式来计算性能，它现在是如何为模型内置的。 rrc[m.model_id] = m.cross_validation_holdout_predictions()
我可以用数据集上的模型运行预测，但我认为这个测试可能会有偏差，因为模型以前见过这些数据，还是没有呢？
浏览 2提问于2017-09-16得票数 2
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我已经在中保存了一个经过训练的模型(深度网络，但我认为它更通用)。现在，我想通过H2O的另一个实例加载它，并将其用于评分，但问题是，用于训练的H2O版本(3.10.0.3)与我启动生产集群时使用的版本(3.10.0.6)不同。错误消息非常简单明了。ERROR MESSAGE:
有没有办法在不同版本之间移植保存的模型？或者我坚持使用相同版本的H2O进行训练<
浏览 10提问于2016-09-19得票数 5
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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
浏览 1提问于2021-05-19得票数 2
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