将h2o模型结果转换为pandas数据帧
可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保已经安装了h2o和pandas库，并导入它们：
import h2o
import pandas as pd- 初始化h2o并加载模型结果：
h2o.init()
model = h2o.load_model("path_to_model")这里的"path_to_model"是模型结果文件的路径。
- 将h2o模型结果转换为pandas数据帧：
df = model.as_data_frame()这将把h2o模型结果转换为pandas数据帧df。
- 如果需要，你还可以对数据帧进行进一步的处理和分析。
相关·内容
1回答
我在h2o中训练一个模型，如下所示：
import h2o
h2o.init()
trainFrame = h2o.import_file(path = "C:/train.csv")
train, test = trainFrame.split_frame([0.8])
x = ["A", "B", "C"]
y = "Target"
m = h2o.estimators.H2ORandomForestEstimator(model_id="RF_defaults")
m.train(x,
浏览 6提问于2017-08-14得票数 0
回答已采纳
我正在将一个模型从h2o flow导入到h2o steam中，并将其部署为一个预测服务。我遇到的一个问题是，模型有一个日期输入特性，当在time中为模型加载训练数据.csv时，该功能被转换为h2o flow类型字段。
这些时间值被转换为(我认为) h2o flow中解析的h2o flow文件中的POSIX时间戳(以毫秒为单位)。
因此，当我在steam的预测服务中部署对这些数据进行培训的模型时，输入字段期望得到Double值(时间戳)，而不是该服务的人类用户期望输入的任何类型的日期字符串(例如" 2016-12-21 ")。这是steam预测服务给我的输入日
浏览 2提问于2017-09-22得票数 0
回答已采纳
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时，在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后，我按某一列对行进行分组，并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
浏览 26提问于2019-04-02得票数 0
回答已采纳
我有一个Pandas数据帧，我需要将它转换成H2O框架。我使用以下代码-
代码：
# Convert pandas dataframe to H2O frame
start_time = time.time()
input_data_matrix = h2o.H2OFrame(input_df)
logger.debug("3. Time taken to convert H2O Frame- " + str(time.time() - start_time))
输出：
2019年-02-05:38:55,238记录器调试3.转换H2O帧- 9320.119945764542
浏览 0提问于2019-02-05得票数 1
我们使用H2O库创建并训练了模型。在H2O容器中配置OpenShift，并部署经过训练的模型进行实时推理。当我们有一个容器的时候，效果很好。我们必须扩大规模，以应付交易量的增加。遇到了与H2OFrame的状态性质有关的问题。请看我的代码样本。
步骤1:将JSON字典转换为Pandas框架。
步骤2:将Pandas帧转换为H2O框架.
步骤3:以H2O框架作为输入运行模型。
这里，步骤2是返回存储在容器中的数据的句柄。"H2OFrame类似于熊猫的DataFrame (R‘s data.frame )。关键的区别之一是，数据通常不保存在内存中，而是位于(可能是远程的) H2O集群上，因此
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我在H2O中使用xgboost执行二进制分类任务。数据集有几个分类特征，模型在训练期间对这些特征应用一次性编码。 现在我想使用SHAP (https://github.com/slundberg/shap)在本地解释预测。为此，最好将数据帧与独热编码的列和值放在一起。但是，我似乎找不到从H2O模型中获得这一点的方法。 我可能可以手动重新创建one-hot编码，但也许有人知道更快的解决方案？
浏览 28提问于2019-10-10得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在使用10 am的训练数据帧。我使用H2o库来加快计算速度。每次加载数据集时，我都要将数据帧转换为H2o对象，这会花费很多时间。有没有办法存储转换后的H2o对象？(这样我就可以在每次构建模型时跳过as.H2o(训练集)步骤)
浏览 0提问于2019-01-29得票数 5
1回答
我正在运行一个循环，从我的本地机器上传一个csv文件，将其转换为h2o数据帧，然后运行一个h2o模型。然后，我从r环境中删除h2o数据帧，循环继续进行。这些数据帧很大，所以一次只能加载一个数据帧(因此我将数据帧从我的环境中删除)。
我的问题是，h2o会创建临时文件，这些文件会迅速耗尽我的内存。我知道我可以重新启动r会话，但是是否有其他方法在代码中将其清除，这样我的循环就可以愉快地运行了？当我查看我的任务管理器时，我的所有内存都被Java(TM)平台SE二进制文件所吸收。
浏览 5提问于2022-05-27得票数 0
回答已采纳
在我当前的项目中，我正在SparkR中使用SparkR机器学习库。我有多个.csv文件，并通过h2o数据帧读取这些.csv文件。现在，我想将文件上的h2o.merge()函数应用到映射一个h2o数据帧的主键和另一个h2o数据帧的外键。我的主h2o数据框架包含14列。我使用h2o.getTypes()函数获取所有列的数据类型。
为了应用h2o.merge()函数，列应该是字符串或数字类型，而不是枚举或实列。因此，为了转换列的数据类型，我使用h2o.ascharacter()和h2o.asfactor()函数。现在，我已经将枚举列转换为字符串列，以使用h2o.merge()函数。当我使用h2o.m
浏览 0提问于2016-12-23得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个由;分隔的具有Encoding: latin-1的Pandas数据帧。size: 350000 x 3800的数据量几乎是非常大的。我最初想使用sklearn，但是我的数据帧缺少值(NAN values)，所以我不能使用sklearn的随机森林或GBM。因此，我不得不使用H2O's分布式随机森林来训练数据集。主要的问题是当我执行h2o.H2OFrame(data)时，数据帧不能有效地转换。我检查了提供Encoding选项的可能性，但文档中没有任何内容。
有人知道这是怎么回事吗？任何线索都能帮到我。我还想知道是否有其他像H2O这样的库可以非常有效地处理NaN值？我知道我们可以推算
浏览 2提问于2017-10-27得票数 18
1回答
在我的Pandas中，我有很多布尔特征(True/False)。如果我做bool的话，熊猫将它们正确地表示为df.dtypes。如果我将数据帧传递给h2o (h2o.H2OFrame(df))，则布尔功能将表示为enum。因此，他们被解释为两个类别的分类特征。
是否有办法将特性的类型从enum更改为bool？在Pandas中，我可以使用df.astype('bool')，在H2o中有类似的吗？
其中一个想法是在将True/False转换为H2O框架之前，将df编码为它们的数字表示形式(1/0)。但H2o现在承认这是int64。
提前感谢您的帮助！
浏览 0提问于2018-06-22得票数 2
1回答
我想在H2O上使用主成分分析。在学习过程中，我们可以将fit应用于列车组，然后将transform应用于测试集。在这里，我试图在H2O中遵循同样的逻辑。在“常见问题解答”中，它说：
在利用h2o.prcomp建立了主成分分析模型后，利用h2o.predict对原始数据帧和主成分分析模型进行降维表示。使用cbind将预测器列从原始数据帧添加到h2o.predict输出产生的数据帧中。此时，您可以在新的数据框架上建立有监督的学习模型。
基于此，我尝试了以下几点：
from h2o.transforms.decomposition import H2OPCA
trbb_pca = H2OP
浏览 1提问于2018-01-17得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我有一个函数'getData()‘，它返回数据(参见数据流)。现在，我需要用这些数据形成一个h2o数据框架。我需要将它们作为一个新行插入到以前的数据框架中。
一个显而易见的方法是：
有一个全局h2o数据框架。
从到达的数据创建(1行) h2o数据框架。(我使用的是as.h2o())
检查它是否已经存在于全局数据帧中(使用h2o.which()或任何其他函数)
如果它不存在，那么将它添加到数据帧中(使用h2o.rbind())
上面的解决办法太慢了。每次数据到达时h2o数据帧的创建(第二步)花费了太多的时间。(仅在小数据集上测试)
我还考虑将它们存储在R数据帧
浏览 2提问于2017-06-21得票数 1
我正在用H2O火花水建立GBM模型。我知道我们可以使用下面的代码查看N个文件夹的交叉验证结果：
gbm_model.model_performance(xval = True)
但是，是否有一种方法可以将每个文件夹的模型性能保存到数据帧中？例如，将每个文件夹的AUC保存到数据框架中。
浏览 6提问于2018-11-01得票数 0
回答已采纳
我在我的scala代码中使用H2O GLRM模型。现在将scala代码迁移到python。
但是，我无法在H2O python模块中找到以下等价方法
1) allStringVecToCategorical()属于H2OFrameSupport性状
在代码中使用api如下所示：
withLockAndUpdate(h2OFrameForImputation)
{
allStringVecToCategorical(_)
}
2)公共帧score(Frame fr)属于hex.Model。
在代码中使用api如下所示：
glrmModel.score(h2OFrameFor
浏览 0提问于2018-07-02得票数 0
回答已采纳
我正在研究h2o框架，以使用其额外的机器学习工具。我只是好奇H20数据帧和Spark RDDs有什么不同。h2o数据帧可以像Spark RDDs一样缓存或持久化吗？
浏览 0提问于2017-05-21得票数 2
我正在尝试将pandas数据帧导入到h2o框架中，并指定所需的列类型。问题是我最终尝试对两个datasets执行.rbind()，但有时根据某些列的值，h2o会强制它们为real或int，然后它们无法执行.rbind()，因为列类型不同。我希望确保我可以获得两个具有相同列类型的不同数据集，这样就会发生这些失败。
下面是可重现的例子：
import pandas as pd
import h2o
my_df1 = pd.DataFrame({'a':[1,1,0,0,1],
'b':[1,0,.5,.2,0]})
浏览 62提问于2018-07-31得票数 4
回答已采纳
1回答
我从django模型管理屏幕上获取输入值，并在pre_save上调用h2o对其他值进行预测并保存它们。
目前，我使用以下命令将我的输入从pandas (尝试在这里轻松地使用sklearn预处理)转换为：
modelH2OFrame = h2o.H2OFrame(python_obj = model_data_frame.to_dict('list'))
它会进行解析和加载。见鬼，当我一步一步地做的时候，它甚至会创建一个带有值的框架。
但。当我在Django pre_save中运行此命令时，H2OFrame返回的结果完全为空。
为什么会发生这种情况？有时我在连接到h2o集群时会遇
浏览 3提问于2016-03-25得票数 0
我有一个utf-8编码的csv文件与中文文本。当我尝试导入为h2o数据帧时，数据错误地显示为胡言乱语。
<code>A0</code>
在生成的dataframe中，列名是正确的，但它显示的不是中文文本，而是如下所示的文本：
<code>A1</code>
我查阅了h2o文档，在使用import_file时，似乎没有任何方法可以像pandas那样设置编码选项。此外，在运行以下命令时：
<code>A2</code>
它会给出这个错误：
<code>A3</code>
基于此错误，h2o似乎正在使用c
浏览 19提问于2018-12-20得票数 0
1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
回答已采纳
当我试图将我的熊猫数据转换成一个h2o数据帧时，我会收到一个属性错误。找到下面的回溯。如何将我的dff变成h2o dff？
import h2o
h2o.init()
import pandas as pd
dff = pd.DataFrame({'col1': [1,1,2], 'col2': ['César Chávez Day', 'César Chávez Day', 'César Chávez Day']})
hf = h2o.H2OFrame(dff)
Traceback (most recent ca
浏览 2提问于2022-05-26得票数 0
2回答
我一直在尝试将特定键的值存储到pandas数据帧中，该数据帧来自具有字典列表的另一个数据帧。有人能教我怎么做吗？？ source data frame result data frame
浏览 11提问于2021-02-08得票数 0
1回答
我发现我可以通过这种方式从glrm_model (H2O Generalized Low Rank Model Estimateor glrm (抱歉，我不能将其放入标签中))获取EigenVectors的集合：
EV =glrm_model._model_json“输出”)
然而，电动汽车的类型是H2OTwoDimTable，这是不是很有能力。
如果我尝试这样做(其中M是H2O数据框)：
M.mult(EV)
我得到了错误
AttributeError: 'H2OTwoDimTable' object has no attribute 'nrows'
如果我尝
浏览 3提问于2017-07-20得票数 1
我有一个尺寸为21392x1972的Python数据帧。我想要完成的是将数据帧转换为列表列表，这样我的数据帧的第一列是长列表中的第一个列表，数据帧的第二列是具有一个长列表的第二个列表，依此类推。 我尝试使用tolist()将数据帧转换为列表列表。现在发生的情况是，我的数据帧的每一行都变成了长列表中的一个列表。但是，我想要完成的是，数据框的每一列都应该成为长列表中的一个列表。我刚开始使用Pandas和Python，所以在这方面的任何帮助都是非常感谢的。干杯! import pandas as pd
mydataset = pd.read_csv('final_merged_data.c
浏览 21提问于2019-01-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经做h2o用户一年半多一点了，但是我的工作只限于half；对我来说还是比较新的。如果它对您也是新的，它基本上是0xdata的iPython版本，但是iPython让我们将您的笔记本导出到脚本中。我在流动中找不到类似的选择..。
我即将将一个模型(内置于流中)转移到生产中，我想知道如何实现它的自动化。使用make，在模型建立和保存之后，我可以轻松地将模型加载到R中，并通过运行来自CLI的nohup Rscript <the_file> &对新数据进行预测，但我不确定如何对flow做类似的操作，特别是因为它是在Hadoop上运行的。
按照目前的情况，每一次运行都被分成三部分
浏览 2提问于2015-12-17得票数 3
我要做的事情类似于，但与H2O数据帧。我还没有找到方法。
python中的只有处理组的特定函数，如max、min等。
浏览 0提问于2018-11-09得票数 0
2回答
我正在使用R中的一个数据集，它包含42,457行和785列。第一列是二进制响应变量(称为label)，其余列是二进制特性。
我尝试使用rsparkling (描述为)来拟合逻辑回归模型，但得到了错误。我跟踪到了将这个表的Spark版本转换为H2O数据帧的步骤。
下面是我用来测试的函数。Spark实例sc已启动并运行，df是作为标准R数据帧的原始数据集：
load_h2o <- function(df, rows = nrow(df), cols = ncol(df)) {
df <- df[1:rows, 1:cols]
copy_to(sc, df
浏览 15提问于2017-06-28得票数 1
在使用h2o.stackedensemble()构建集成时，我观察到了一些有趣的事情。 训练帧是R中的数据帧，我首先将其导入到h2o中： df.h2o = as.h2o(df，destination_frame='df.h2o) 然后我使用df.h2o构建了一个glm。 后来，我意外地再次运行了导入命令(df.h2o = as.h2o(df，destination_frame=' df.h2o ))，并使用df.h2o构建了一个boosting模型。 尽管这两个模型是用相同的种子、交叉验证折叠和实际上相同的训练框架构建的，但事实证明我不能使用h2o.stackedensemb
浏览 28提问于2020-07-16得票数 1
在对h2o数据帧进行预测时，如何捕获未知值？
例如，在执行以下操作时：
model.predict(frame_in)
在h2o python中，在模型进行预测时加载一个进度条，然后输出一系列列表，详细说明模型预测特性的每种枚举类型的未知标签。例如：
/home/mapr/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/h2o/job.py:69: UserWarning:
Test/Validation dataset column 'feature1' has levels not trained on: [, <values>]
浏览 3提问于2017-12-07得票数 3
回答已采纳
我的本地MongoDB数据库中有大约2 2GB的数据，数据库中有一个集合。我想从MongoDB数据库中摄取所有这些数据到独立的H2o集群，用于构建机器学习模型。我使用python在H2o中进行数据分析。你能告诉我我该怎么做吗？
浏览 0提问于2020-01-08得票数 0
我试图在一次操作之后合并两个数据帧。
import pandas as pd
import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML
h2o.init()
import pandas as pd
import numpy as np
support = "splvl.csv"
data = h2o.import_file(support)
df1 = data[data['X'] == 0]
df2 = data[data['X'] == 1]
df1.impute("A", metho
浏览 1提问于2019-03-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用R中的h2o包创建了GBM的笛卡尔网格，并将每个模型的交叉验证指标保存在数据帧中。因此，对于每个模型，我将结果存储在model@model$cross_validation_metrics_summary中。 在model@model$cross_validation_metrics_summary中，用于计算F1和F2分数、精确度、召回率和特异性的阈值是什么？是否有默认值？
浏览 9提问于2019-09-18得票数 0
回答已采纳
1回答
如何表示H2O输入数据(数据帧)中的项集/列表？
我用的是H2O流量为1.6.5的起泡水。我的输入数据( CSV文件中的列)如下所示：
age: numeric
gender: enum
hobbies: ?
sports: ?
业余爱好和体育活动是一份清单/套餐，可能的条目数量有限(每个项目约20条)。H2O似乎没有合适的数据类型。如何将这些输出导出到H2O流可以处理的CSV文件中？
浏览 3提问于2016-06-25得票数 2
回答已采纳
h2o估计器是否需要使输入数据集具有与它们所接受的训练相同的列名(不管是否忽略了某些列)，还是重要的顺序(在这种情况下，是否可以用其他数据替换被忽略的列)？
例如：当使用h2o模型对数据集进行预测时，假设h2o flow UI中的DRF模型的培训框架为以下形式：
fa | fb | fc | meta_a | meta_b | response
---------------------------------------
fa1| fb1| fc1| meta_a1| meta_b1| response1
fa2| fb2| fc2| meta_a2| meta_b2| response2
浏览 3提问于2018-02-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图在for循环中运行H2O的AutoML，但在每次迭代后保存结果都有问题。
我的计划是为我的数据集中的每个组运行AutoML，并保存每个组的排行榜。我已经按组创建了子集数据集，所以基本上我想要做的是循环遍历h2o帧的列表，并为每个数据集构建自动机。下面是我使用的代码：
#list of h2o frames
dfs = c(df.UPR00015, df.UPR00019, df.UPR00020)
#list of frame id's
df_id = c("df.UPR00015", "df.UPR00019", "df.UPR0002
浏览 1提问于2018-04-24得票数 2
在训练来自h2o的自动ml模型时，我收到以下错误。 H2OServerError: HTTP 500 Server Error:
Server error java.lang.NullPointerException:
Error: Caught exception: java.lang.NullPointerException
Request: None 这是我初始化h2o：h2o.init(nthreads = -1)的方式，这是我在h2o初始化后收到的： Checking whether there is an H2O instance running at http://localh
浏览 36提问于2021-09-18得票数 0
我已经使用mlr和h2o包创建了一个R模型，如下所示 library(h2o)
rfh20.lrn = makeLearner("classif.h2o.randomForest", predict.type = "prob") 完成模型调整和模型初始化h2o JVM并将R连接到h2o集群，建模完成，我将模型保存为.rds文件。 saveRDS(h2orf_mod, "h2orf_mod.rds") 我的预测是 pred_h2orf <- predict(h2orf_mod, newdata = newdata) 然后我关闭了h2o h2
浏览 23提问于2019-04-24得票数 1
h2o DKV没有持久磁盘支持，如果集群崩溃，它无法恢复帧和数据，那么他们为什么要使用它，有没有可能将DKV替换为redis？
浏览 0提问于2018-03-09得票数 1
我尝试将数据从数据库加载到h2o中，以便进行R建模分析。
我可以用h2o函数h2o.import_sql_table()成功地在上得到一个数据帧。但是，这种数据框架不能应用于h2o函数，如：h2o.hist()、as.data.frame()和其他更多用于的函数。这使得我不可能按照演示步骤来分析从h2o.import_sql_table()生成的数据帧。
我想知道h2o.import_sql_table()和h2o.parseRaw()创建的数据帧之间有什么区别。理想情况下，是否有任何方法可以将h2o.import_sql_table()创建的数据帧转换为更传统的h2o数据帧？任何代码示例都将
浏览 6提问于2017-09-11得票数 1
回答已采纳
3回答
熊猫按字符串成整数
、、、、
在Pandas数据帧列中，我希望将字符串中的每个字符转换为整数(就像用ord()所做的那样)，并将100添加到左边。我知道如何用一个常规字符串来完成这个任务：
st = "JOHNSMITH4817001141979"
a=[ord(x) for x in st]
b=[]
for x in a:
b.append('{:03}'.format(x)) #Add leading zero, ensuring 3 digits
b=['100']+b
b=''.join([ "%s"%x for x in b
浏览 3提问于2016-11-14得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在尝试通过从spark拼接文件创建h2o框架来导入框架。文件大小为2 2GB，行大小约为12M，稀疏向量大小为12k。它在镶木地板格式中不是那么大，但导入永远需要花费时间。在h2o中，它实际上报告为447mb压缩大小。实际上很小。
我做错了吗?当我实际完成导入(花了39分钟)时，h2o中是否有任何形式可以将帧保存到磁盘以便下次快速加载？？
我知道h2o在后台做了一些魔术，花了这么长时间，但我只找到了一个下载csv的选项，对于11k x 1M稀疏数据来说，它既慢又大，我怀疑它的导入速度是否更快。
我觉得好像少了一个部分。任何有关h2o数据导入/导出的信息都将受到欢迎。模型保存/加载工作得很好
浏览 3提问于2016-12-12得票数 1
2回答
R有多个包，它们有助于从统计模型输出中打印“漂亮”表(LaTeX/HTML/TEXT)，并方便地比较替代模型规范的结果。
其中一些包是apsrtable、xtable、memisc、texreg、outreg和stargazer (参见此处：)。
是否有任何类似的R h2o 包支持h2o包的模型？
下面是两个使用h2o的简单GLM模型的示例，我喜欢将它们作为“漂亮”表相互打印。
# Load package and setup h2o
library(h2o)
localH2O <- h2o.init(ip = 'localhost', port = 54321, max
浏览 3提问于2016-08-11得票数 6
回答已采纳
我正在运行一个变量为pandas.core.series.Series类型的函数。
type of the series shown below.
<class 'pandas.core.series.Series'>
product_id_y 1159730
count 1
Name: 6159402, dtype: object
我想把它转换成数据帧，这样，我就可以得到
product_id_y count
1159730 1
我试过这样做：
series1 = series1.to_frame(
浏览 1提问于2016-12-09得票数 15
回答已采纳
我想要将一个矩阵(非常稀疏，有数百万个零和几个其他数字)作为熊猫数据帧保存到.csv文件中，但是数据帧将0保存为0.0 (浮点数而不是整数)，因此文件变得非常大。所以我想将0.0保存为0，以减小输出.csv文件的大小。我正在尝试类似这样的东西： import pandas
table = [[0.88, 4], [0, 0.5]]
pd = pandas.DataFrame(table, columns = ['C1', 'C2'])
pd.to_csv('output.csv', index = False)
pd 并获得输出： C1
浏览 37提问于2020-07-24得票数 0
1回答
我知道可以导出/导入之前训练过的h2o模型。
我的问题是-有没有办法将h2o模型转换为非H2O模型(只适用于纯R)？
我的意思是，我不想启动h2o环境(JVM)，因为我知道在训练模型上进行预测只是简单地乘以矩阵，应用激活函数等。
当然，可以手动提取权重等，但我想知道是否有更好的方法。
我在SA上没有看到任何关于这个问题的帖子。
浏览 8提问于2016-08-30得票数 8
1回答
将函数数组应用于数据访问
、、、、
假设您有一个函数数组。每个函数返回一个具有相同索引和大小的pandas.Series对象。每个函数都接受相同的输入，即主数据df。
我正在寻找一个输出，该输出将本系列的每一项都作为结果数据帧的列。
目前，我有以下几点：
df_result = [f(df) for f in f_arr]
df_result = pd.DataFrame(df_result)
这需要很长时间(列表操作似乎有一些开销)，由此产生的数据就是我所需要的转换。我觉得应该有一个干净的地图/应用的方式来做到这一点。
浏览 3提问于2017-05-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用H2O Java构建堆叠集成模型。
为此，我训练了两个模特
一种GBM模型
DRF模型
我以Mojo和二进制格式导出了这些模型。对于导出模型，我使用了以下代码片段：
用于Mojo格式导出：
water.api.ModelsHandler modelsHandler = new ModelsHandler();
water.api.StreamingSchema streamingSchema = modelsHandler.fetchMojo(3, modelsV3); //water.api.schemas3.ModelsV3
用
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
回答已采纳
通过使用h2o，我使用了一个包含日期列的.csv数据框来训练模型。查看由h2o Flow UI在解析输入.csv文件之后输出的.hex数据帧，空值由.表示，其余日期表示为时间戳双精度(即，从历元时间开始的毫秒数)。
在java程序中尝试使用模型的MOJO文件对数据集进行预测时，我遇到了错误
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException
at hex.genmodel.easy.EasyPredictModelWrapper.fillRawData(EasyPredictModelWrapper
浏览 11提问于2017-08-11得票数 0
回答已采纳
我想在现有的数据框中填入另一列。该列将包含字典的值。这些值是令牌列表。到目前为止，它还不起作用，有没有办法将它们添加到数据帧中？
df = pd.read_csv(sys.argv[1], na_values=['no info', '.'], encoding='Cp1252', delimiter=';')
s = pd.DataFrame(dict1).T.reset_index()
print(s)
#result
'''
index 0 1 2
0
浏览 40提问于2019-07-16得票数 1
1回答
我正在将加载到H2O中(使用Python)来构建机器学习模型。有人向我建议，我应该分配一个H2O集群，其大小与我将要培训的框架大小的2-4倍，这样分析就可以轻松地在内存中使用。但我不知道如何精确估计H2O帧的大小。
因此，假设我已经将一个H2O框架加载到Python中，那么如何确定它的大小(以字节为单位)？在10-20%范围内近似是很好的。
浏览 3提问于2017-03-27得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
