深い学習モデルに問題があります。私はrrcデータフレームで訓練されたモデルを持っています。もし私がしたら：H2O（ディープラーニング）での誤認識予測と応答確認列
rrc['preds'] = dp.cross_validation_holdout_predictions().as_data_frame().predict 私はいつも応答の列と予測が整列しません。データフレームの上部には整列されていますが、ある時点では整列がずれているように見えます。この整列のために、それらの間の相関関係は非常に悪いと計算します。私は3日以上これを修正しようとしていますが、私はそれをどうするかわかりません。
私はH2O 3.10.4.5を使用しています。 モデル自体：
dp = H2ODeepLearningEstimator(activation = "Tanh", hidden = [10, 10, 10], epochs = 10000, keep_cross_validation_predictions=True, ignored_columns = ['fn', 'pdb_id','pdb_id_chain', 'pdb_id_chain_source', 'source']) dp.train(x = list(set(rrch.col_names) - set(['rmsd_all'])), y ="rmsd_all", training_frame = rrch, fold_column="cv")
編集：私はその値が10以上である私は（応答列を）rmsd_all一部の行を削除するrrc3 = rrc3[rrc3.rmsd_all < 10]をすれば、私は、問題（セル＃58）https://github.com/mmagnus/mmagnus.github.io/blob/master/mq-test.ipynbを見つけたと思うし、私はrrc3h = h2o.H2OFrame(rrc3)問題を引き起こします。私はなぜそう思うかわからない。データセット、40MB https://www.dropbox.com/s/1et38o3xx47jw1m/rasp_rnakb_cv2.csv?dl=0
完全に再現可能な例を提供した場合、これをデバッグする方がはるかに迅速です。あなたは1つを追加できますか？ –
解決済み： 'rrc3.reset_index（inplace = True）'がその仕事をします！ –
お役立ち情報これを回答として投稿して（そして回答を受け入れることができますか）、チケットを閉じることができますか？ –