h2o max_runtime_seconds - 影響はありませんか？

Question

私はmax_runtime_secondsを利用しようとしていますが、これがどのくらい正確に動作するか、あるいは私が感じていることを理解するのは苦労しています。何らかのバグがあります。

私はランダムなフォレストでテストしており、ランタイムを削減することはできません。

import h2o 
h2o.init() 
from h2o.estimators import H2ORandomForestEstimator 

df=h2o.import_file('covtype.csv') #### https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/covtype/ 
for i in df.names: 
    df[i]=df[i].asfactor() 
df.types ## just showing everything is categorical 


train,test = df.split_frame(ratios=[0.75], seed = 2017) 

response = 'C55' 
xvars = train.drop(["C55"]).col_names 


mymodel = H2ORandomForestEstimator(
nfolds = 10, 
max_runtime_secs = 30, 
    stopping_rounds = 5, 
    ntrees = 500 
) 

mymodel.train(
x = xvars, 
y = response, 
validation_frame = test, 
training_frame = train) 
## does not finish remotely close to <30 seconds 
mymodel.actual_params() 

最大実行時のパラメータが保存され、私は〜今3.13 H2Oのバージョン「エッジ出血」をとPythonを使用しています0 に滞在していないように見えることに注意してください。

Answer 1

これはPython APIのバグであることを確認しました（max_runtime_secsコードはバックエンドとRクライアントで動作しています）。チケットhereを開封しました。次のリリースでこれが修正されることを期待しています。