开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

R的H2o GBM monotone_constraint参数

R的H2o GBM模型中的monotone_constraint参数用于指定特征变量与目标变量之间的单调性约束。单调性约束是指特征变量的增加或减少与目标变量的增加或减少之间存在一种单调的关系。

该参数可以接受一个整数向量，向量的长度应与特征变量的数量相等。向量中的每个元素可以取以下三个值之一：

-1：表示特征变量与目标变量之间的单调递减关系。 0：表示没有单调性约束。 1：表示特征变量与目标变量之间的单调递增关系。

通过设置monotone_constraint参数，可以在训练GBM模型时考虑特征变量与目标变量之间的单调性关系，从而提高模型的准确性和解释性。

以下是一些应用场景和优势：

应用场景：

金融领域：例如信用评分模型中，收入与信用评分之间可能存在单调关系。
市场营销：例如广告投放模型中，广告投放费用与销售额之间可能存在单调关系。

优势：

提高模型的准确性：通过考虑特征变量与目标变量之间的单调性关系，可以更好地捕捉数据中的模式和趋势。
提高模型的解释性：单调性约束使得模型的预测结果更易于解释和理解。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关搜索:GBM模型:为什么在h2o R中网格搜索的验证精度会波动 H2o R包: h2o中的多个ifelse条件 H2O中GBM预测值与实际值的比较 H2O给出了与手动计算不同的R^2？R h2o - mcc阈值交叉验证的混淆矩阵 R h2o:如何为GBM实现自定义stopping_metric R- GBM |数据使得经过训练的GBM模型非常繁重 R:如何获取函数参数的参数 R:评估用于回归的梯度增强机器(GBM)R中使用H2O的平衡随机森林

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包

碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包：实现Spark与R的接口，会用dplyr就能玩Spark ————————————————————————————————————— 本文中介绍的...H2o包在调用的过程主要有以下简要步骤：连接、搭建H2o环境（heo.init()）——数据转换成h2o格式（as.h2o）——模型拟合（h2o.deeplearning）——预测（h2o.predict...一、H2o包的demo(glm) 网上已经有了，博客笔者看了并做了简单的中文注释。详情可以见std1984博客。...——基于iris数据集的深度学习本案例主要来自h2o官方手册中，h2o.deeplearning包的示例，比较简单易懂。...如果你想看预测的数据可以用as.data.frame来变成R能识别的数据框格式。

2.7K2 0

AutoML：机器学习的下一波浪潮

高可靠性的特征选择，泄漏检测，准确的超参数优化用于分类和回归的最先进的预测模型（深度学习，堆叠，LightGBM，......） ...在 ML 框架的贝叶斯超参数优化中，添加了两个组件：元学习用于初始化贝叶斯优化器，从优化过程中评估配置的自动集合构造。 ...H2O H2O 是 H20.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。...H20 同时支持 R 和 Python，支持最广泛使用的统计和机器学习算法，包括梯度提升（Gradient Boosting）机器、广义线性模型、深度学习模型等。 ...H2O 包括一个自动机器学习模块，使用自己的算法来构建管道。它对特征工程方法和模型超参数采用了穷举搜索，优化了管道。

1.2K0 0

自动化建模 | H2O开源工具介绍

根据H2O官网的介绍，它的主要优点包括：支持大量的无监督式和监督式机器学习算法支持通过R与Python进行引入包的方式进行模型的开发能够提供给用户一个类似于jupyter notebook的UI界面进行...“托拉拽”式的模型开发支持模型的快速部署（用户可以在训练后下载基于Java的POJO和MOJO文件）支持自动化建模和自动化参数调优 H2O实战练习大家可以使用在Python或R中引入H2O包的形式进行该工具的使用...这里选择GBM这个基于树的算法进行模型的开发，并设置100个树，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 ?...由于不同模型涉及到不同参数，具体模型参数设定可见H2O的官方文档 http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-xu/4/docs-website/h2o-py...前10名中还包括像XGBoost和GBM一样的基于树的模型，AUC也相当不错。

5.5K4 1

自动化的机器学习：5个常用AutoML 框架介绍

AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。...AutoML框架执行的任务可以被总结成以下几点：预处理和清理数据。选择并构建适当的特征。选择合适的模型。优化模型超参数。设计神经网络的拓扑结构（如果使用深度学习）。...auto-sklearn 以 scikit-learn 为基础，自动搜索正确的学习算法并优化其超参数。通过元学习、贝叶斯优化和集成学习等搜索可以获得最佳的数据处理管道和模型。...文档中介绍说：它专为具有数百个参数的模型进行大规模优化而设计并允许跨多核和多台机器扩展优化过程。...安装： pip insall h2o H2O可以更详细的说是一个分布式的机器学习平台，所以就需要建立H2O的集群，这部分的代码是使用的java开发的，就需要安装jdk的支持。

1.4K2 0

陈天奇做的XGBoost为什么能横扫机器学习竞赛平台？

XGBoost实现了高效、跨平台、分布式gradient boosting (GBDT, GBRT or GBM) 算法的一个库，可以下载安装并应用于C++，Python，R，Julia，Java，Scala..., R, Java, Scala, Julia等效果好：赢得许多数据科学和机器学习挑战。...下图是XGBoost与其它gradient boosting和bagged decision trees实现的效果比较，可以看出它比R, Python，Spark，H2O的基准配置都快。...而XGBoost通过系统优化和算法增强改进了基础GBM框架，在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的拓展。...Tree Pruning： GBM框架内树分裂的停止标准本质上是贪婪的，取决于分裂点的负损失标准。XGBoost首先使用'max_depth'参数而不是标准，然后开始向后修剪树。

2.9K2 0

「R」do.call 的妙用——参数更新

R 中的 do.call() 是我极少用到的一个函数，不过它在很多情况下是蛮有用的，之前我也做过简单的介绍。...它可以在实际调用函数时将参数以列表的形式传入，下面是一个简单的函数： f <- function(x) print(x^2) 我们可以用下面的方式调用 do.call()： do.call(f, list...(x = 4)) #> [1] 16 大部分情况下这样的用法是啰嗦的，直接 f(4) 其实已经解决上面的问题了。...最近我需要批量更新参数时发现了 do.call() 的好用之处。在批量建模时可能需要比较对建模函数设定不同的参数，我们以求和函数作为建模函数举例。...，而且只修改其中 3 个参数，另外参数是外部定义的，比如说其他使用这个函数的人。

8311 0

R︱mlr包挑选最适机器学习模型+变量评估与选择（案例详解）

("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法、在哪个包里面。...a<-listLearners() 这个包是听CDA网络课程《R语言与机器学习实战》余文华老师所述，感觉很棒，有待以后深入探讨。以下表格是R语言里面，52个机器学习算法的来源以及一些数据要求。...h2o.gbm h2o.gbm h2o 'distribution' is set automatically to 'gaussian'. classif TRUE TRUE TRUE FALSE...h2o.gbm h2o.gbm h2o 'distribution' is set automatically to 'gaussian'. regr TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE...测试集的预测误差为17.55%，比上限28.18%低，因此没有必要重新训练。模型还有很多其他参数，改变它们可能会进一步提升模型的质量，然而这不是本文当前的目标。

2.2K2 0

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

第三个参数， method指定模型的类型。为了说明，我们将通过 gbm 包。...使用重复交叉验证拟合此模型的基本语法如下所示： train( mehd = "gbm", 对于梯度提升机 (GBM) 模型，有三个主要调整参数：迭代次数，即树，（...---- 点击标题查阅往期内容 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析左右滑动查看更多 01 02 03 04 从这些图中，可能需要一组不同的调谐参数...在某些情况下，比如pls或gbm对象，可能需要指定来自优化后拟合的额外参数。在这些情况下，训练对象使用参数优化的结果来预测新的样本。...此外，R 中模型预测的标准语法很少。例如，为了获得类概率，许多 predict 方法都有一个称为参数的参数 type ，用于指定是否应该生成类或概率。

1.6K2 0

学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

Hmisc：提供各种用于数据分析的函数 multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验 MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模 mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等 SparseM...glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型 gbm：用于实现随机梯度提升算法 xgboost：全称是eXtreme Gradient Boosting。...详见统计之都的一篇介绍 randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数 ranger：用于随机森林算法的快速实现 h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。

4K3 1

最流行的机器学习R语言软件包大PK

h2o 包用于可扩展的机器学习，而且是更大的 H2O 项目的一部分。...ROCR 用于模型评估，包括 ROC 曲线（接收者操作特征曲线，receiver operating characteristic curve），gbm 实现梯度推进。...Stack Overflow: 包含程序包的名称并以 'R' 标记的问题的数量。 CRAN 下载有一些 CRAN 的镜像，而我们使用的是 R-Studio 镜像，因为它有一个便捷的 API。...有时候很难选择正确的 Github 库，而且不是所有的 R 包都是用 R 语言来实现的（在该搜索 API 中，「language:R」参数似乎指的是该存储库写入所使用的最流行的语言）相反，我们返回 CRAN...一些 R 包的名称，比如 tree 和 earth，存在着明显的困难：Stack Overflow 的结果可能不会被筛选到 R 包的结果当中，所以我们首先在查询中添加一个「r」字符串，这非常有帮助。

1.9K6 0

R语言非参数检验后的多重比较

之前介绍了多个样本均数的多重比较，今天说说kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。也是和课本对照着来，孙振球，徐勇勇《医学统计学》第四版。...非参数检验后的多重比较，我们也是用这个宝藏R包：PMCMRplus。 kruskal-Wallis H检验及多重比较使用课本例8-5的数据。...Nemenyi检验，我们通过多重比较的全能R包PMCMRplus实现。...Friedman M检验及多重比较使用课本本例8-9的数据，这个方式适用于随机区组设计资料的多样本比较。...进行Friedman M检验需要矩阵形式的数据(这个是R语言里为数不多的不支持formula形式的统计检验函数之一)，可以自己输入，也可以直接读取spss格式数据，然后变成矩阵即可。

1.2K2 0

深度 | 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

garchFit() 所使用的参数。...当我们模拟许多过程并查看参数的分布时会发生什么？我模拟了 10000 个样本大小为 100、500 和 1000 的 GARCH(1,1)过程（使用与之前相同的参数）。以下是参数估计的经验分布。...，讨论了 R 需要更好的优化计算实践。...正如我在此演示的那样，这些检验严重依赖于对模型参数的连续估计。至少我的实验表明，参数的变化没有被标准差充分捕获，同时也存在参数估计中不可接受的高度不稳定性。...GARCH 模型参数估计的不稳定性也引出了另一个问题，对于不可观测的波动率的建模，参数估计以及校准的结果都是值得怀疑的。所以，某些 SDE 参数的估计和校准的稳定性实验应该提上日程。

6.5K1 0

学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

Hmisc：提供各种用于数据分析的函数 multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验 MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模 mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等 SparseM...broom：将统计模型结果整理成数据框形式 caret：一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包 glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型 gbm：用于实现随机梯度提升算法 xgboost...详见统计之都的一篇介绍 randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数 ranger：用于随机森林算法的快速实现 h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。

3.6K6 0

123-R茶话会20-整理你环境里的参数变量及给R脚本进行参数配置

argparse进行参数配置参见：R的命令行参数解析 - 知乎 (zhihu.com)[2]作者：史冬波这个包其实蛮有意思的： ★为了能够使用Make来构建完整的数据自动分析流程，我们就需要R代码能够从命令行解析参数并在...” 也就是说，源代码中，作者的真实目的，其实并不是整理环境中的变量，而是为了方便调用Rscript，这个之前我们也简单介绍过：[[98-R茶话会17-在后台执行R命令]] 回顾一下之前的Rscript...) 调用解析器，获得参数与参数对应的值。...", stderr()) } cat(paste0(args$a + args$b), "\n") 通过argparse相关函数，我们可以通过-h 参数，获取之前自己预设的各种参数及它们的提示信息...[2] R的命令行参数解析 - 知乎 (zhihu.com): https://zhuanlan.zhihu.com/p/212997106 [3] argparse package - RDocumentation

5842 0

Python作为机器学习语言的老大，跟在它后面的语言都是谁？

Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。...2、C++ CNTK —— 深度学习工具包微软出品的开源深度学习工具包，它把神经网络描述成一个有向图的结构，叶子节点代表输入或者网络参数，其他节点计算步骤。...同时，它能够运行最棒的模型与海量的数据，也能很方便扩展到新的任务和设置上。...H2O —— 机器学习和预测分析框架 H2O 是一个分布式的、基于内存的、可扩展的机器学习和预测分析框架，适合在企业环境中构建大规模机器学习模型。...它也提供许多流行算法的实现，例如 GBM、Random Forest、Deep Neural Networks、Word2Vec 等。 ?

6570 0

学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

Hmisc：提供各种用于数据分析的函数 multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验 MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模 mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等 SparseM...broom：将统计模型结果整理成数据框形式 caret：一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包 glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型 gbm：用于实现随机梯度提升算法 xgboost...详见统计之都的一篇介绍 randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数 ranger：用于随机森林算法的快速实现 h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。

3.7K4 0

深度 | 在R中估计GARCH参数存在的问题（续）

本期作者：徐瑞龙未经授权，严禁转载本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...本文承接之前的博客，继续讨论估计参数的稳定性，这次使用的是前文中提到，但没有详尽测试的 rugarch 包。...之前的猜测是对的，样本要极端大才能保证估计的质量。其他参数的行为。...参数估计的不稳定性集中体现在 β 身上。

1.9K3 0

python与R中的命令行参数解析方法

在写pipeline的时候，经常把python和R程序都整合进bash脚本里，这样比较方便，python和R怎么解析命令行参数的呢？...python的命令行解析方法 python最常用的命令行参数主要有两个：sys.argv和argparse.ArgumentParser. 1.1....如果这里只提供了一个参数的话，则会因为没有argv[2]而报错： ? image 1.2 argparse argparse是现在解析命令行参数的一个模块，比原来的optparse更加方便。...image.png 2.R中的命令行参数解析方法 R中的命令行参数解析主要用commandArgs()。如下图所示： ? image 运行Rscript greet.R gouzi 得到： ?...image 这里实际上第6位置才是咱们给的参数，如果要想让第一个位置是咱们的参数的话需要加一个trailingOnly=TRUE即可。 ? image 欢迎关注公众号生信编程日常～

1.3K3 0

碎片︱R语言与深度学习

deepnet: 实现前馈神经网络，限制波耳兹曼机，深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）和堆栈式自编码器的R包。 h2o: H2O深度学习框架的R接口。...此外，和其他包相比，deepnet可能不能够提供尽可能多的调优参数。相反，H2O和MXNetR则为用户提供了高度方便的使用体验。同时，它们还提供额外信息的输出,能够训练得更快并获得像样的结果。...———————————————————————————————————————————— Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包 R用户的福音︱TensorFlow...：TensorFlow的R接口 mxnet：结合R与GPU加速深度学习碎片︱R语言与深度学习 ————————————————————————————————————— 一、R结合H2O...没有".getNamespace"这个函数此外: 警告信息：程辑包‘h2o’是用R版本3.0.1 来建造的 Error : 程辑包‘h2o’里的R写碼载入失败错误: ‘h2o’程辑包/名字空间载入失败

1.6K5 1

机器学习各语言领域工具库中文版汇总

H2O – 机器学习引擎，支持Hadoop，Spark等分布式系统和个人电脑，可以通过R，Python，Scala，REST / JSON调用API。...演示/搜索列表 ---- [R 通用机器学习 ahaz – ahaz：半参数加性危险回归的正则化弧形 – 弧形：采矿协会规则和频繁项集 bigrf – bigrf：大随机森林：大数据集的分类和回归森林...gbm – gbm：广义增强回归模型 glmnet – glmnet：拉索和弹性网络正则化广义线性模型 glmpath – glmpath：L1广义线性模型和Cox比例危险模型的正则化路径 GMMBoost...– R绑定用于eXtreme渐变提升（树）库 Optunity – 一个致力于自动化超参数优化的库，具有简单轻便的API，便于网格搜索的替换。...bioscala – Scala编程语言的生物信息学 BIDMach – CPU和GPU加速机器学习库。费加罗 – 构建概率模型的Scala库。 H2O闪蒸水 – H2O和Spark互操作性。

2.3K1 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭