h2o

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    私はかなり簡単な質問がありますが、ドキュメント化されたソリューションはどこにも見つかりませんでした。 私は現在、H2Oモデルのパイプラインを構築しています。プロセスの一部として、各訓練モデルの基本情報をテーブルに書き込む必要があります。 のは、私のようなものがあるとしましょう:これをやった後 model = H2ODeepLearningEstimator(...) model.train(..

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    たとえば、リコールスコアを取得しようとすると、 rf_model.recall() 私はエラーを取得する: h2o ValueError: No metric tpr 私は、このような精度、AUC、精度とF1が、無リコールなどの他の指標を、得ることができる... これはおそらくバグです。 私が実行している場合: from h2o.model.metrics_base import H2OB

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    は、AMLリーダーボードを生成するautoMLを使用した後、私は h2o.predict([email protected], test_df) を実行しましたが、どのように私はそれを使用しているリーダーボード上のどのモデルを知ることができますか?また、リーダーボード上のどのモデルの構造やハイパーパラメータにもアクセスするにはどうしたらいいですか?テストセットの結果に加えて は、検証セットの1

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    H2Oモデルで標準化された機能をRで使用すると、新しいデータをスコアリングするときにどのように機能するのか不思議です。 私はそれがトレーニングセットに標準化したときにトレーニングデータの平均値と標準偏差に基づいて1に0と標準偏差を平均値を設定していることを知っているが、それは新しいデータで何をするのでしょうか? トレーニングデータの平均値と標準偏差に基づいて標準化するのか、それともスコアリングする

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    、それは次のエラーを与える: h2o.init(nthreads = -1, strict_version_check = False) File "c:\python27\lib\site-packages\h2o\h2o.py", line 267, in init h2oconn.cluster.show_status() File "c:\python27\lib\site-package

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    R: distance1<-sqrt(sum((df1[1,]-df2[1,])^2)) : set.seed(121) #create the data df1<-data.frame(matrix(rnorm(1000),ncol=10)) df2<-data.frame(matrix(rnorm(300),ncol=10)) #init h2o h2o.init() #t

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    H2Oマトリックスにデータを格納するのはどのようにdata.tableよりも遅くなる可能性がありますか? #Packages used "H2O" and "data.table" library(h2o) library(data.table) #create the matrix matrix1<-data.table(matrix(rnorm(1000*1000),ncol=1000

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    私は2つのdata.framesを持っており、それらのすべての行の間のユークリッド距離を計算したいと思います。私のコードは: set.seed(121) # Load library library(h2o) system.time({ h2o.init() # Create the df and convert to h2o frame format df1

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    私はDFを作成し、それをH2Oフレームに変換したいと思います。これを行うには 、私がやる:私はCOMANDライン上のホテルトップ行うと library(h2o) h2o.init(nthreads=-1) df<-data.table(matrix(0,ncol=46,nrow=30000)) df<-as.h2o(df) 私は、利用可能な4の唯一の1つのプロセッサが動作していることがわ

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    どのように私はh2oフレームをPythonでサブセット化できますか? 「H2OResponseError:サーバーエラーjava.lang.IllegalArgumentExceptionが:xはDF &がある場合 は、Originは、私たちが一般的に x[x.Origin == 'AAF'] ではなく、それは次のエラーを与えるH2Oフレームでサブセット化を行うことができますパンダでは、変数で