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我正在运行以下代码片段 y = response,h2o.doSafeREST(h2oRestApiVersion = h2oRestApiVersion, urlSuffix = page, :
Algorithm 'xgboost
浏览 0提问于2020-12-22得票数 0
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我看到最近xgboost已经集成到了H2O生态系统中。然而，H2O中似乎缺少文档。特别是，我想知道是否可以使用h2o.grid对所有xgboost参数运行网格搜索。
浏览 17提问于2017-06-23得票数 0
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我正在使用Sagemaker笔记本实例与H2o AutoML一起运行一些项目，我想知道H2o AutoML是否可以从GPU Sagemaker实例中受益，如果可以，我应该如何配置笔记本？
浏览 18提问于2019-09-06得票数 2
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我试着用Windows操作系统在本地机器上运行xgboost。下面是我的代码示例：h2o.init(enable_assertions = TRUE)4“sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native法”
我在这里发现，h2o的xgboost可以在
浏览 3提问于2018-04-10得票数 4
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)。H2O Build project version 3.20.0.8H2O Built byjenkins
<
浏览 1提问于2018-11-06得票数 1
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我可以使用网络浏览器的流量。没有错误。
建造H2O深水的DIY指令包括一个集成TensorFlow、MXnet或Caffe的部分。我在Docker安装部分没有看到这种集成。这种DL框架/软件库的集成对于码头H2O深水图像来说是不必要的吗？我从H2O幻灯片演示文稿中了解到，通过使用TensorFlow、MXnet或Caffe，H2O DL模型可以使用更大的
浏览 2提问于2017-07-18得票数 1
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当我运行H2O AutoML的一个实验时，我得到了一个错误：“在抛出'thrust::system::system_error‘what()：parallel_for failed:无效资源句柄的实例之后调用的终止这个错误消息 XGBoost，这是因为GPU的限制超过了。
在使用常规XGBoost时，我将cuda可视设备参数设置为空，以禁用GPU。然而，在H2O AutoML - XGBoost实现中，这个参数似乎被忽略了。
浏览 4提问于2021-01-26得票数 2
是否有一种配置允许在多线程中运行H2OXGBoostEstimator，而不是在只有一个CPU的最小配置中运行h2o版本3.15.0.4035？
浏览 1提问于2017-10-02得票数 2
然后，在同一个集群上，我尝试对XGBoost模型进行网格搜索。在检查H2O流时，我发现作业停留在0%的进度，状态为“正在运行”。我在日志中看到的内容如下
WARN: XGBoost task of type 'Boosting Iteration (tid=0)' is taking unexpectedly long, itWARN: XGBoost task of type 'Boosting Iteration (tid=0)' is tak
浏览 0提问于2020-08-27得票数 0
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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
我在运行h2o AutoML时收到此警告。我安装了3.32.1.2版本，并在python3.8上运行它。AutoML progress: |import h2o
train, test = h2o_df.split_frame(ratios=[.75])
浏览 75提问于2021-05-06得票数 1
我在远程服务器上运行H2O 3.10.5.3 (在Hadoopcdh5.8上)，使用h2o.init(startH2O=F，port=54321)连接到本地机器。Train.hex <- as.h2o(iris)但是xgboost无法工作，并生成以下错误消息：
h2o.xgboost(x="Sepal.Length", y=&quo
浏览 3提问于2017-07-12得票数 2
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- 382INFO water.default: Processed H2O</e
浏览 4提问于2022-02-16得票数 0
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我有一些关于H2O AI的问题。根据我的理解，h2o AI支持自动ML功能。但是需要集成我自己的python jupyetr ML模型。所以我的问题是，
我们可以在没有自动ML的情况下使用H2O AI并使用我们自己的python算法吗?如果是的话，我们可以将自己的手工脚本ML与雪花集成到一起吗？如果我们可以将我们自己的脚本ML算
浏览 6提问于2022-06-01得票数 0
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我已经习惯于使用标准xgboost中的基边距参数来允许偏移量、开始(转换)预测(请参阅这个所以问题 )。我想知道在xgboost的h2o实现中是否可以执行同样的操作。
浏览 1提问于2018-03-13得票数 3
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在使用H2O Python之后，可以发现XGBoost位于主板的顶部。然后，我想要做的是从H2O XGBoost和复制中提取超参数，并在XGBoost Sklearn中复制。from sklearn.metrics import classification_report
import scikitplot as skpltimport h2o
from h2o.automl import
浏览 1提问于2019-06-17得票数 7
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我已经下载了64位版本的。我还下载了R (install.packages("xgboost") )中的xgboost库。最后，我更新了我所有的NVIDIA驱动程序，并下载了最新的CUDA (不过，我甚至不知道它是做什么的)。我按照描述的步骤操作，以避免在安装时发生崩溃(即删除与visual studio的集成)。FWIW我使用的是，它有一个4 4GB的NVID
浏览 36提问于2021-05-13得票数 1
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我正试着在r4.8x的大小上运行H2O xgboost。但运行时间太长(15+小时，而相同超参数网格大小的GBM需要4小时)。知道XGBoost使用缓存优化，有什么特定的实例类型最适合H2O的XGBoost实现吗？
我的训练数据有28K行，150个二进制列。我正在进行网格搜索。
浏览 4提问于2021-05-21得票数 1
我能够保存一个H2O模型，再次加载它，然后显示它…model_path_2 = h2o.save_model(model=my_xgboost_2, path="tmp/mymodel", force=True)
>>>/home/dell/Documents/Enigma/tmp/mymodel/XGBoost_model_pythonsave
浏览 0提问于2017-08-22得票数 0
这可能有一个显而易见的解决方案，因为我们是H2O平台的新手，尽管我们一直无法找到任何确凿的信息。我们通过Python保存我们的(H2O-XGBoost)模型：然后加载我们的模型因此，这似乎与使用保存的模型有关。
我最初的想法是用于训练和验证有问题
浏览 6提问于2018-01-22得票数 2
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