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私はH2Oでバイナリ分類モデルをPythonで構築しています。私のy値は「ok」と「bad」です。私は、ok = negative class = 0とbad = positive class = 1で計算するメトリクスが必要です。しかし、これをH2Oに設定する方法はありません。例えば、ここでの予測と混同行列の出力は次のようになります。H2Oランダムフォレストまたは他のバイナリクラシファイアでポジティブクラスを指定するにはどうすればよいですか？
confusion matrix
bad ok Error Rate
bad 3859 631 0.1405 (631.0/4490.0)
ok 477 1069 0.3085 (477.0/1546.0)
Total 4336 1700 0.1836 (1108.0/6036.0)
>>> predictions.head(10)
predict bad ok
0 bad 0.100604 0.899396
1 bad 0.100604 0.899396
2 bad 0.112232 0.887768
3 ok 0.068917 0.931083
4 ok 0.089706 0.910294
5 ok 0.089706 0.910294
6 ok 0.089706 0.910294
7 bad 0.126182 0.873818
8 bad 0.126182 0.873818
9 ok 0.092306 0.907694
H2Oは、任意のラベルの中でアルファベット順に基づいて決定しているようです。私はここで「OK」と「悲しい」にラベルを変更した場合、私が得るものです：
confusion matrix
ok sad Error Rate
ok 798 732 0.4784 (732.0/1530.0)
sad 211 4381 0.0459 (211.0/4592.0)
Total 1009 5113 0.1540 (943.0/6122.0)
>>> predictions.head(10)
predict ok sad
0 sad 0.215206 0.784794
1 sad 0.211073 0.788927
2 sad 0.211073 0.788927
3 ok 0.236190 0.763810
4 ok 0.241641 0.758359
5 ok 0.241641 0.758359
6 ok 0.236099 0.763901
7 sad 0.162072 0.837928
8 sad 0.162072 0.837928
9 sad 0.206146 0.793854
プログラムで正クラスであり、これは負のクラスであるラベルを設定する方法がなければなりませんか？