h2o

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4ノードでH2Oクラスタを実行しようとしています。それは私の第四ノードのIPは192.168.56.122ない192.168ある連絡先IPが私のフラットファイルに記載されていると出てくるに失敗しない、 H2O node 192.168.56.124:54321 requested flatfile H2O node 192.168.56.101:54321 requested flatfile

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H2Oで接続成功メッセージを無効にするには

私はH2OでRノートブックを作成していますが、H2Oの "Connection Successful"メッセージと付随する情報（下記参照）を表示したくありません。接続に成功しました！ H2Oクラスターの稼働時間： H2Oクラスターのバージョン： H2Oクラスターのバージョン年齢： H2Oクラスター名： H2O RはH2Oクラスターに接続されていますクラスタ総ノード： H2 Oクラスタの合計メモリ

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H2O.aiのモデルシリアル化sparkling water

スパークリングのようなモデルをエクスポートするために、スパークリングモデルでシリアル化されたモデルを使用していますか？どうやってやるの？！ありがとうございます。フラビオ

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H20：テキストデータのグラデーションブーストを使用する方法は？

私はいくつかの結果を予測するためにテキストを使用する、非常に単純なML学習問題を実装しようとしています。 Rには、いくつかの基本的な例は次のようになります。私のテキストのスパース行列表現を得るために輸入いくつかの偽物が、面白いテキストデータ library(caret) library(dplyr) library(text2vec) dataframe <- data_frame(id

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h2oで大きな（1.5GB）ファイルを読み込むR

私はRでモデリングするためにh2oパッケージを使用しています。このために、h2o.importfile（）を使用して約1.5GBのデータセットを読みたいと思います。私はライン library(h2oEnsemble) h2o.init(max_mem_size = '1499m',nthreads=-1) これは、ログ H2O is not running yet, starting it

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どのように例えばのpython

にJSONにH2Oモデルのパフォーマンスメトリックを変換するために私はこのコードを持っている：（model.model_performance後 import h2o h2o.init() from h2o.estimators.naive_bayes import H2ONaiveBayesEstimator data = h2o.import_file("myfile.csv") tr

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H2OエラーH2Oデータフレーム

私は以下の再現性DOCE呼んでas.factor呼び出すとき：私は次のエラーを取得するH2Oのデータフレームで install.packages("h2o", type = "source", repos = "http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-ueno/8/R") library(rsparkling) library(h2

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xgboostとH2oグラジエントブースト

大きな欠損値（40％以上欠損）を持つデータセットがあります。 xgboostとH2oのグラジエントブースティングでモデル化された - 両方のケースでまともなモデルを得ました。しかし、xgboostはこの変数をモデルの主要な貢献者の1つとして示していますが、H2o Gradient Boostingによれば変数は重要ではありません。 xgboostは欠損値を持つ変数を別々に扱いますか？両方のモデ