h2o

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h2oとランダムフォレストをコンポーネントの1つとして使用してアンサンブルを構築する際に問題があります。私はモデルをh2oのドキュメントのように見積もっています。唯一の違いは、従属変数がマルチクラス変数であることです。アンサンブルを作成しようとすると、次のエラーが表示されます。 Error: water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: Don't k

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h2oでアンサンブル - モデルが見つからない

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。 [email protected]_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 =

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fold_column引数を持つH2Oのアンサンブルモデル

私はPythonでH2Oを初めて使っています。私は、H2OのWebサイトのサンプルコードに従って、アンサンブルモデルを使用してデータをモデル化しようとしています。（http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/data-science/stacked-ensembles.html）私は基本モデルとしてGBMとRFを適用しました。スタッキングを使って

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Sparking WaterのH20マシンのメリット利点機械学習ライブラリ

Sparkling WaterはSpark環境でH20が実行されるため、Spark Engine（およびすべてのSpark分散構造）を使用してコンピューティングを分散することができますが、 H2Oはすでに機械学習のための分散型でスケーラブルなライブラリなので、メリットとなるパフォーマンスは何ですか？さらに、H2Oのスタンドアロン版は実際にはコンピュータクラスタ上の分散処理を管理することができます

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Python。 h2o.demoはjupyterで例外を発生させます

H2O Pythonデモはjupyterノートブックでは動作せず、これらのデモがキープレスイベントを設定しているため例外を表示します。 (press any key) demo_function(interactive, echo, test) File "/home/administrator/venv/lib/python3.5/site-packages/h2o/demos.py"

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h2o型環境の比較演算子は型環境を返します

私はH2OをRに使用しています.H2Oフレームの2つの異なる要素を比較しようとすると、環境変数[1行×1列]が得られます。私はこのオブジェクトの型を数値またはブール型に変換したい。再現可能な例。 library(h2o) h2o.init() >d <- as.data.frame(c(1,2,3,4,5,1)) >d.hex <- as.h2o(d) >d.hex[1] c(1,

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ベクトルレスポンスでh2o.aiのautomlを設定することは可能ですか

私はh2o.aiのautoml関数をいくつかの問題を抱えて作業していますが、かなりの成功を収めましたが、私は6つの応答にマップする500余りの予測因子を使用し、問題（すべてのフロート）持って必要なデータパラメータ yは（再びすべてのフロートを。）：この引数は、レスポンス列の名前（またはインデックス）。 3.16 docs automlライブラリは、単一の応答を処理しているようです。何か不足して

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"h2o4gpu-0.1.0-py36-none-any.whlはこのプラットフォームではサポートされていません。"

私がインストールしよう：私は、私が代わりに3.6のpythonの3.5を実行しているためであると思われる h2o4gpu-0.1.0-py36-none-any.whl is not a supported wheel on this platform. ： sudo pip3 install h2o4gpu-0.1.0-py36-none-any.whl 私は（そう有用ではない）エラーM