h2oでアンサンブル - モデルが見つからない

Question

h2oパッケージを使用して、異なる正規化パラメータ（アルファ、ラムダ）を持つGLMモデルからアンサンブルを構築しています。

glm_grid@model_idsはGLMに最適な alphaと lambda正則化パラメータを決定するために、グリッドサーチからモデルです

ensemble <- h2o.stackedEnsemble(x = predictors, 
           y = response, 
           training_frame = train, 
           model_id = "ensemble", 
           base_models = list(glm_grid@model_ids)) 

：私はドキュメント以下、アンサンブルを構築しようとします。次のエラーが表示されます。

When creating a StackedEnsemble you must specify one or more models; 24 were specified but none of those were found: [list("glm_grid_model_6", glm_grid_model_11, glm_grid_model_7, glm_grid_model_9, glm_grid_model_2, glm_grid_model_21, glm_grid_model_15, glm_grid_model_0"] 

問題があるようですか？

編集：私は、ドキュメント、次の試み、そのいずれかに類推コードを使用：

gbm_grid <- h2o.grid(algorithm = "gbm", 
        grid_id = "gbm_grid_binomial", 
        x = x, 
        y = y, 
        training_frame = train, 
        ntrees = 10, 
        seed = 1, 
        nfolds = nfolds, 
        fold_assignment = "Modulo", 
        keep_cross_validation_predictions = TRUE, 
        hyper_params = hyper_params, 
        search_criteria = search_criteria) 

# Train a stacked ensemble using the GBM grid 
ensemble <- h2o.stackedEnsemble(x = x, 
           y = y, 
           training_frame = train, 
           model_id = "ensemble_gbm_grid_binomial", 
           base_models = gbm_grid@model_ids) 

そして@Erin LeDellあたりのように私は、追加list()を取り出して、それが機能するようになりました。しかし、私が最終的にやりたいことは様々なモデルからグリッドを使用することですので、何かのように：

ensemble <- h2o.stackedEnsemble(x = x, 
           y = y, 
           training_frame = train, 
           model_id = "my_ensemble_binomial", 
           base_models = list(my_gbm, my_rf)) 

EDIT2：

を使用して、それを解決：

model_list <- as.list(c(glm_grid_1@model_ids, 
         glm_grid_2@model_ids)) 


ensemble <- h2o.stackedEnsemble(x = predictors, 
           y = response, 
           training_frame = train, 
           model_id = "ensemble1231", 
           base_models = model_list) 

Answer 1

あなたは余分を持っていますlist()はglm_grid@model_idsにラップされていますが、ここでは必要ありません。おそらくエラーの原因です。 glm_grid@model_idsオブジェクトは既にリストです。これを代わりに行う：

ensemble <- h2o.stackedEnsemble(x = predictors, 
           y = response, 
           training_frame = train, 
           model_id = "ensemble", 
           base_models = glm_grid@model_ids) 

詳細については、Rの例hereを参照してください。