P值在h2o glm中是否已弃用
在h2o glm中，P值并没有被弃用。P值是统计学中常用的指标，用于衡量一个变量对于模型的显著性影响。在h2o glm中，P值可以帮助我们判断一个变量是否对模型的预测能力有显著影响。
在h2o glm中，P值可以通过检验每个变量的系数的显著性来计算得出。一般来说，如果一个变量的P值小于某个显著性水平（通常是0.05），则可以认为该变量对模型的预测能力有显著影响。
h2o glm是一种基于分布式计算的机器学习算法，可以用于回归和分类问题。它具有高度可扩展性和并行计算能力，能够处理大规模数据集。在云计算领域，h2o glm可以通过利用云计算平台的弹性计算能力，快速训练和优化模型。
对于h2o glm，推荐的腾讯云相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和腾讯云弹性计算服务（https://cloud.tencent.com/product/cvm）。腾讯云机器学习平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以方便地进行模型训练和部署。腾讯云弹性计算服务提供了高性能的计算资源，可以满足h2o glm对于大规模数据集的计算需求。
总结起来，P值在h2o glm中并没有被弃用，它仍然是一个重要的统计指标，用于衡量变量对模型的显著性影响。腾讯云的机器学习平台和弹性计算服务可以为h2o glm提供强大的支持。
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当在h2o.glm函数中使用交互参数时，我观察到了奇怪的行为。具体而言，当系数与基本R glm函数匹配时，预测结果却不匹配。给出几乎相同的系数，我期望得到几乎相同的预测。为了演示这种行为，我在R中仔细运行了两个版本的glm，并使用h2o运行了两个版本。为什么来自具有交互作用的h2o.glm模型的预测与其他glm预测不匹配(尽管具有几乎相同的系数)？
这里有代码来再现这种行为，并注意到预测不匹配，但系数匹配的注释。
# Load libraries and ingest data.
library(h2o)
h2o.init()
infile <- "https://www.dro
浏览 1提问于2016-12-08得票数 2
1回答
当使用h2o的AutoML和深入学习以及GLM算法时，我想知道如何标准化特性。
它似乎支持深入学习和GLM模型()，但在h2o.automl中它不接受standardize = TRUE参数。
我的问题是：
autoML在使用深度学习或GLM算法时是否自动缩放(即标准化)特征？
如果是这样的话，当我预测新的测试数据时，它是否也会自动标准化？
如果不是真的话，那么是否有一个内置的h2o函数可以实现这一点，以便我可以手动完成呢？AutoML推荐的工作流程是什么？
浏览 3提问于2022-09-21得票数 2
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1回答
我刚用R中的h2o包计算了伽马GLM。
当我试图预测测试集时，我得到了以下错误：
GLM模型的非法论证: GLM_model_R_1644680218230_95.详细信息:在字段上的错误：_family:伽马分布的响应值必须大于0。
我知道伽马模型不能被训练成零响应的数据，但是一个人应该能够预测真实值为0的数据(这在精算师中经常使用)。
有人知道h2o解决方案吗？我知道我可以简单地用glm()或类似的东西来建立模型，但我依赖的是均值编码的分类变量(在h2o中非常方便)。
谢谢!
浏览 4提问于2022-02-12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
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1回答
我正在使用R中的h2o包通过h2o.glm()函数来拟合GLM。使用l1正则化惩罚评估GLM中特征重要性的一种合理方法是，随着l1惩罚权重在每个连续的lambda上降低，监控参数进入线性预测器(即模型)的顺序。我在h2o文档中找不到是否可以从返回的模型对象中提取此信息。
有没有人知道是否可以在每次连续的lambda之后查看拟合的模型表单
谢谢,
浏览 2提问于2018-02-08得票数 3
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1回答
根据H2O文档在FAQ中的DRF部分，关于“算法如何处理培训期间丢失的值？”常见问题解答：
注:与GLM中的不同，在DRF数值中，处理方法与范畴值相同。缺失的值不是用平均值计算的，在GLM中默认情况下是这样的。
我用DRF算法来解决回归问题，但当我看到这张便条时，我感到很奇怪。如果我把所有的数值转换成范畴值来解决回归问题，我认为这是无稽之谈。
这是我的问题。
我需要将所有数值转换成分类值才能使用DRF算法吗？
或
我是否需要将所有数值转换成分类值才能使用DRF算法？
谢谢你读我的问题。
浏览 1提问于2018-04-18得票数 0
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我试图使用Python中的H2O库来生成一个GLM，而不包括拦截。不幸的是，它似乎没有发挥作用。结果完全否定，截距系数为非零(只有标准截距系数为零)，但这并没有给我一个正确的预测。
在模型中排除截距的情况下，对于所有其他输入都等于0的情况，我期望预测值也是0。事实并非如此。这个系数很大程度上抵消了预测的影响，实际上，如果我用我知道应该没有截距的模拟数据设置intercept=True，那么我的截距系数比使用intercept=False运行相同数据时更接近0。
同样的情况发生在R和Python中，我不确定我在建立模型时是否做错了什么。
我编写的代码示例只是为了测试R中的问题：
library(
浏览 1提问于2018-10-26得票数 2
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按照中的说明，我能够安装h2o v3.16.0.2。我也能够使用上述网站中提到的命令行指令，并测试它是否正常工作。
python
import h2o
h2o.init()
h2o.demo("glm")
但是，当我启动anaconda时，我无法导入h2o。如何将我安装的h2o链接到Spyder中？
更新:我已经尝试过{conda安装-c anaconda h2o }，这是在Anaconda.org上提到的，但是它安装了h2o的老版本3.10，而且也没有工作。
谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2017-12-11得票数 3
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h2oEnsemble库的作者LeDell博士建议查看h2o-3 GitHub回购中的v1.9，以解决我和其他人遇到的问题，这在线程中有描述。
这导致了一个不同的错误--在我的例子中，只有未经修改的包装器才能与h2oEnsemble::h2o.ensemble()一起使用。
例如，像这样的学习者会起作用：
learner <- c("h2o.deeplearning.wrapper", "h2o.randomForest.wrapper", "h2o.glm.wrapper")
但任何像这样的习俗：
h2o.glm.2 <- fun
浏览 5提问于2017-06-29得票数 0
0回答
我是H2O和亚马逊网络服务的新手。我已经在H2O中完成了几个GLM模型，并希望将其部署在AWS lambda上。这些模型或多或少使用相同的数据源，这些数据源将从API Gateway注入到JSON中。
在一个Lambda函数中对这些模型进行并行评分并对每个GLM的结果求和的最优方法是什么？-将每个POJO类顺序放在Lambda中可以吗？-需要一些数据转换脚本来将数据转换为POJO模型所需的形状，并在Redis中进行一些表查找-在5个POJO评分完成后，需要对分数求和并将其返回给S3
这种设置是可能的吗？或者有其他的方法更适合这个用例。GLM(s)模型的评分和结果将实时部署到web应用程序和服务
浏览 1提问于2017-06-12得票数 1
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我正在使用h2o.glm模块(在R中)。我试图在输出h2o GLM模型对象中找到'weights_column‘规格值，但我找不到它。我查看了model@allparameters和model@parameters，这两个对象都不包含权重列信息。权重信息是否保存在模型对象中的任何位置？
浏览 0提问于2018-01-13得票数 1
我想使用h2o在R中进行glm回归，但具有随机效应(HGLM，从看来是可能的)。我还没有设法使它工作，并得到错误，我不明白。
下面是我的工作示例:我定义了一个带有Simpson悖论的数据集:一个全球增长趋势，但在每个组中都有一个下降趋势。
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(h2o)
library(data.table)
global_slope <- 1
global_int <- 1
Npoints_per_group <- 50
N_groups <- 10
pentes <- rnorm(N_gro
浏览 2提问于2022-03-31得票数 5
我是H2O DAI的一名新手，我认为它很棒。我已经用小样本CSV数据运行了几个实验，我看到大多数时间都使用了GLM和GBM。
我们可以查看H2O DAI提供的所有算法的完整列表吗？
我看到了H2O开源提供的算法，但是H2O DAI也是一样的吗？
还有一个问题:有没有办法让我选择手动使用哪种算法？
浏览 0提问于2018-09-28得票数 0
3回答
我现在已经在H2O中建立了模型(比如说，GLM模型)，我想在Python中导入该模型以用于其他应用程序。
我该怎么做呢？
浏览 39提问于2018-03-05得票数 4
我使用h2o.GLM训练了一个二进制分类器模型。我有大约5-10个特征。我想知道生产哪个会更快？
在我的java代码中编码逻辑回归。
通过h2o使用POJO。
使用h2o生成的MOJO。
如果我训练一个随机森林模型而不是GLM，这个答案会改变吗？
我需要打分一亿行。我已经在分发不同观察的评分。
浏览 2提问于2018-05-17得票数 2
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我已经将我的数据集导入到h2o流中，我有一个列是分类类型的，我想将它转换为数字数据类型。
如果我用熊猫做这个任务，我会这样做，
df['category_column'] = df['category_column'].astype('category')
df['category_column'] = df['category_column'].apply(lambda x: x.cat.codes)
如何在h2o流中做到这一点，
我试过跟随，
在解析数据时，我将数据类型从枚举更改为数字，但数据显示的·如下所
浏览 0提问于2018-06-20得票数 4
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1回答
我使用函数relevel()在我的数据框的列中设置基本级别，如果列的值由'+'，'-‘或’‘符号组成，则会出现此错误(大多数情况下还有更多，但我已经尝试过这些符号)。 import pandas as pd
from h2o.estimators.glm import H2OGeneralizedLinearEstimator
import h2o
import re
h2o.init()
data = {
'name': ['Xavier', 'Ann', 'Jana', &#
浏览 8提问于2021-11-12得票数 0
1回答
我在h2o无人驾驶人工智能上做了一些实验。我很想知道我们能否明确要求实验用GLM进行训练。
或者它总是用它的方式来做模型？
浏览 2提问于2017-11-15得票数 1
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我正在尝试用R中的H2O集成一个具有逻辑回归的随机森林。然而，在以下代码中出现了错误消息：
> localH2O = h2o.init()
Successfully connected to http://137.0.0.1:43329/
R is connected to the H2O cluster:
H2O cluster uptime: 3 hours 11 minutes
H2O cluster version: 3.2.0.3
H2O cluster name:
浏览 0提问于2015-10-12得票数 1
2回答
我在python中使用H2O来建立一个广义线性模型，二值分类问题，我用
glm_fit_lambda_search = H2OGeneralizedLinearEstimator( family='binomial',
model_id='glm_fit_lambda_search',
lambda_search=True )
glm_fit_lambda_search.train( x = x,
浏览 4提问于2018-11-08得票数 1
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我已经拟合了各种H2O模型，包括XGBoost，在R中，也在流中，预测计数数据(非负整数)。
我可以在“模型”菜单的流中安装XGBoost模型。但是，我想在使用XGBoost时包括AutoML --但是XGBoost没有列出。现有的算法如下：
GLM
DRF
GBM
DeepLearning
StackedEnsemble
响应列被编码为INT，版本详细信息如下：
H2O Build git branch rel-wright
H2O Build git hash 0457fda98594a72aca24d06e8c3622d45bd545d2
H2O Build git descri
浏览 1提问于2018-11-06得票数 1
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我希望用h2o.glm拟合逻辑回归，包括一些因素之间的交互作用。然而，简单地使用h2o.interaction，然后使用h2o.glm，最终会在回归中包含太多的虚拟变量。下面是一个可重复使用的示例。
# model.matrix function in R returns a matrix
# with the intercept, 1 dummy for Age, 1 dummy for Sex, and 1 dummy for Age:Sex
colnames(model.matrix(Survived ~ Age + Sex + Age:Sex, data = Titanic))
[1
浏览 0提问于2016-10-20得票数 0
我试图用R中的iml包提取变量重要性，一开始我以为错误是由于我的实现造成的，但当我重现同样的例子时发现情况并非如此，这个例子在下运行得很好。下面是代码，它相当简单，简单，可重现：
library(rsample) # data splitting
library(ggplot2) # allows extension of visualizations
library(dplyr) # basic data transformation
library(h2o) # machine learning modeling
library(iml) # ML
浏览 8提问于2020-05-09得票数 0
2回答
我在今年早些时候写了一个类，pre 3.0，它实现了UIImagePickerControllerDelegate协议。在其中，我实现了imagePickerController:didFinishPickingImage:editingInfo:方法，该方法在3.0SDK中已被弃用。
问题是，我只是通过浏览文档，而不是从编译器警告中注意到这一点。我看到了其他的弃用警告(对于像TableViewCell.text这样的东西)，但没有看到这个。是否有需要启用的设置或内容，因为我现在想知道是否还有其他不推荐使用的设置
浏览 1提问于2009-10-01得票数 1
回答已采纳
首先，感谢您在h2o中实现XGBoost！
不幸的是，我无法从从磁盘加载的h2o xgboost模型中进行预测(我相信您可以理解这是非常令人沮丧的)。
我使用的是h2o的最新稳定版本，即3.10.5.2 &我使用的是R客户端。
我在下面提供了一个例子，可以让你重现这个问题。
提前感谢
### Start h2o
require(h2o)
local_h2o = h2o.init()
### Source the base data set
data(mtcars)
h2o_mtcars = as.h2o(x = mtcars,destination_f
浏览 10提问于2017-06-30得票数 2
我只是在测试h2o，因为我已经听说了关于它的很棒的事情。到目前为止，我一直在使用以下代码：
library(h2o)
h2o.removeAll() # Clean up. Just in case H2O was already running
h2o.init(nthreads = -1, max_mem_size="22G") # Start an H2O cluster with all threads available
train <- read.csv("TRAIN")
test <- read.csv("TEST
浏览 4提问于2017-05-09得票数 2
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我一直在使用H2O.ai (3.10.3.6版)与R.
我正努力用h2o.glm复制glm的结果。我希望得到完全相同的结果(在这种情况下，用均方误差进行评估)，但我看到h2o的准确性肯定会更差。由于我的模型是高斯的，所以我认为这两种情况都是普通的最小二乘(或最大似然)回归。
以下是我的例子：
train <- model.matrix(~., training_df)
test <- model.matrix(~., testing_df)
model1 <- glm(response ~., data=data.frame(train))
yhat1 <- pred
浏览 4提问于2017-04-10得票数 4
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下面的脚本，复制h2o帮助(Help -> View Example Flow或Help -> Browse Installed packs.. -> examples -> Airlines Delay.flow，)中所述的等效问题，但使用h2o R-包和固定种子(123456)：
library(h2o)
# To use avaliable cores
h2o.init(max_mem_size = "12g", nthreads = -1)
IS_LOCAL_FILE = switch(1, FALSE, TRUE)
if (IS_LOCAL_
浏览 0提问于2018-03-16得票数 1
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2回答
我使用的是h2o版本3.10.4.8。
library(magrittr)
library(h2o)
h2o.init(nthreads = -1, max_mem_size = "6g")
data.url <- "https://raw.githubusercontent.com/DarrenCook/h2o/bk/datasets/"
iris.hex <- paste0(data.url, "iris_wheader.csv") %>%
h2o.importFile(destination_frame = &#
浏览 6提问于2017-06-01得票数 2
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我遵循了站点()给出的步骤，并安装了以下步骤：
pip install requests
pip install tabulate
pip install future
pip uninstall h2o
pip install -f http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/latest_stable_Py.html h2o
终端返回“成功安装了h2o-3.36.1.1”。
但是，当我运行代码(可选地在Python中初始化H2O )并运行一个演示程序以查看工作中的H2O时，可以使用以下脚本：
import h2o
h2o.init()
h2o.demo(
浏览 8提问于2022-05-24得票数 2
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我使用h20和r将随机森林转换为使用SciKit Learn的随机森林分类器和python的随机森林。H2O的randomForest模型有一个参数'stopping_rounds‘。有没有一种使用SKLearn随机森林分类器模型在python中做到这一点的方法？我已经看过文档了，所以恐怕我必须对此进行硬编码。
浏览 16提问于2019-10-09得票数 2
1回答
我目前正在使用R和h2o库的不同机器学习方法处理多个数据集。因为我对每个数据集有几个10倍的交叉验证，所以我为每个数据集运行了一个随机的GridSearch，并使用h2o.saveGrid保存了网格。当我再次加载这些网格以使用h2o.stackedEnsemble构建组件时，它将返回错误消息。
Error: water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: Failed to find the xval predictions frame id. Looks like keep_cross_validation_predictions wasn'
浏览 0提问于2020-11-24得票数 1
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1回答
我使用h2o训练一组h2o模型，其中非常稀疏训练矩阵(4million x 50k)是相同的，但是每个模型的响应变量(y)是不同的。我正在使用的步骤是
训练矩阵被读取为3类熊猫表(row_id，col_id，value)时间：<5s
scipy.sparse.csc_matrix是使用表时间创建的：<5s
train_h2o_orig = h2o.H2OFrame(csc_matrix)
在这圈里的火车
for y in cols:
train_h2o = train_h2o_orig.cbind(h2o.H2OFrame(y))
train
浏览 9提问于2020-05-01得票数 0
1回答
p-value在elasticnet中是否被弃用？下面的参考显示了系数中的p值
但是当我执行下面的命令时，我看不到p值
head(elastic_net_best_model@model$coefficients_table)
Coefficients: glm coefficients
names coefficients standardized_coefficients
浏览 2提问于2017-07-23得票数 2
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我正在以offset_column为基础，在h2o中运行gbm和glm。我的响应变量是二进制变量，offset_column是一个正常量。基本的学习者在工作。以下是代码：
train["offset"]<-train["log_hazard"] # offset column in the training set
my_gbm <- h2o.gbm(x = x, y = y, training_frame = train,
fold_column = "fold_id",
浏览 2提问于2019-12-24得票数 0
如何在h2o中查看堆叠集成中各种基础模型的系数或重要性？例如，如果我有GBM、GLM和RF，我如何知道它们在堆叠中的重要性？这个是可能的吗？
例如，使用python代码...这里..。
浏览 4提问于2017-08-05得票数 4
3回答
我正在开发一个完全支持GL <2的上网本。它能以超过100fps的速度工作。但由于我读到状态机已被弃用，我正在尝试移动，但这似乎是不可能的。很多函数都不是使用最新的glext.h声明的。所以我不能创建一个着色器程序或者至少一个VBO。所以我尝试使用glm来移动矩阵。但是从glm发送矩阵到ogl是通过调用glUniformMatrix*v完成的，这里也没有声明。那么有没有办法在不使用GLSL的情况下“升级”呢？我不需要任何提示，我只包含了GLSL，因为它很好，速度很快，等等，因为我不能使用它，我不能相信没有它是不可能的。
我用OpenGL扩展查看器3检查了扩展。报告说：
1.1 100%
浏览 4提问于2012-12-11得票数 0
我从莱恩(2002)的论文中研究GLM模型，我对Gamma模型的偏差分析有点困惑。
在本文中，p-值小于P< 0.001，但如果用R中的pchisq()函数计算p-值时，使用所报告的偏差以及自由度，则得到如下结果：
> 1-pchisq(11.1057, 7)
[1] 0.1340744`
未见文献报道的P <0.001。
我复制了数据来复制GLM模型，这是！这是我用来生成结果的代码：
test <- read_csv("data/test_glm_gamma.csv", col_types = cols())
model.test <- gl
浏览 1提问于2019-04-16得票数 0
我已经在Ubuntu16.04上安装了H2O 3.11.0.266，其中包含了CUDA8.0和libcudn.so.5.1.10，所以我相信H2O应该能够找到我的GPU。
然而，当我用Python启动我的h2o.init()时，我没有看到它实际使用我的GPU的证据。我看到：
H2O集群总核心:8
H2O集群允许核心:8
这与我在前一个版本(前GPU)中的情况相同。
另外，也只显示了8个核心。
我想知道我是否没有正确安装一些东西，或者最新的h2o.init()是否没有实现关于哪些GPU可用或什么.
在此之前，非常感谢您。
编辑I应该提到，3.11.0.266应该是支持GPU的版本
浏览 3提问于2017-05-30得票数 1
1回答
在R上运行h2o网格搜索
、、、
我在R上运行h2o网格搜索，模型是使用伽马分布的glm。我使用以下设置定义了网格。hyper_parameters = list(alpha = c(0，.5)，missing_values_handling = c("Skip"，"MeanImputation"))
h2o.grid(algorithm = "glm", # Setting algorithm type
浏览 0提问于2018-07-13得票数 1
我希望确保weights_column参数在h2o.glm()中与glm()中的权重参数相同。为了进行比较，我正在使用R中的安全带数据集来查看两个模型的rmse，我认为在这个模型中不需要权重，但是为了演示，我添加了一个。
head(Seatbelts)
Seatbelts<-Seatbelts[complete.cases(Seatbelts),]
## 75% of the sample size
smp_size <- floor(0.75 * nrow(Seatbelts))
## set the seed to make your partition reproduc
浏览 1提问于2022-02-10得票数 2
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在摘要输出中，交叉验证数据的MSE为0.1641124，而在详细的交叉验证度量摘要中为0.14977892。它们不是相同的度量标准吗？
library(h2o)
h <- h2o.init()
data <- as.h2o(iris)
part <- h2o.splitFrame(data, 0.7, seed = 123)
train <- part[[1]]
test <- part[[2]]
m <- h2o.glm(x=2:5,y=1,train, nfolds = 10, seed = 123)
summary(m)
#...
#H2ORe
浏览 0提问于2018-11-30得票数 3
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在python中使用h2o时，如何从“glm”多分类模型中提取模型系数？
对于二进制模型，只需使用.coef()或.coef_norm()方法，但这两种方法都会返回多分类模型的错误。
在h2o的R版本中，它非常简单: model@model$coefficients_table将很好地工作。
所以我不知道为什么Python要难得多。我需要使用的是不同的方法吗?还是您必须手动迭代所有的基本模型，并以某种方式提取模型系数？
谢谢
浏览 1提问于2018-05-25得票数 0
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对于培训速度来说，最好能用GPU训练H2O模型，获取模型文件，然后在没有GPU的机器上进行预测。
从理论上看，这似乎是可能的，但在H2O版本3.13.0.341中，除了XGBoost模型之外，这似乎不会发生。
当我运行gpustat -cup时，我可以看到GPU在我训练H2O的XGBoost模型时发挥作用。这种情况不会发生在DL，DRF，GLM或GBM中。
如果浮点大小的差异(16、32、64)可能导致一些不一致，更不用说多处理器建模带来的变化无常，我也不会感到惊讶，但我认为我可以接受。
(这与我在这里的问题有关，但现在我已经更好地了解了环境，我可以看到GPU并不总是在使用。)
浏览 5提问于2017-07-24得票数 2
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我是h2o机器学习平台的新手，在尝试构建模型时遇到了以下问题。
当我试图用一个不太大的数据集构建5个GBM模型时，出现了以下错误：
gbm Model Build Progress: [##################################################] 100%
gbm Model Build Progress: [##################################################] 100%
gbm Model Build Progress: [#####################################
浏览 1提问于2016-07-24得票数 1
我注意到，与H2O GBM返回两个类概率(p0和p1)不同，H2O叠加集成只返回单个类概率。有人能解释为什么会出现这种情况吗?在默认情况下，这种概率是否与p1相对应？
H2O叠加集合预测：
H2O GBM模型预测：
浏览 0提问于2020-07-18得票数 1
回答已采纳
我使用的是XGBoost中的XGBClassifier()。我收到了以下弃用警告。
有什么解决方案可以摆脱这个警告吗？
/home/carnd/anaconda3/envs/dl/lib/python3.5/site-packages/sklearn/cross_validation.py:44: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all the refactored classes and functi
浏览 0提问于2017-07-22得票数 5
回答已采纳
我试图使用H2OGeneralizedLinearEstimator函数来预测Kaggle中的测试时间。模型通常在第3行进行训练，并且所有的度量都是合理的。然而，当我进入预测步骤时，尽管测试数据框架与火车数据帧相匹配，我还是得到了一个错误。
以前有人见过这个错误吗？
h2o_glm = H2OGeneralizedLinearEstimator()
h2o_glm.train(training_frame=train_h2o,y='y')
h2o_glm_predictions = h2o_glm.predict(test_data=test_h2o).as_data
浏览 0提问于2017-07-07得票数 3
回答已采纳
1回答
我想通过h2o glm中的分类变量水平来估计预测器的系数。例如，如果我的数据框有产品价格(连续变量)和产品类型(分类变量)，那么我想按产品估计价格系数。在SAS中，您可以通过将模型效果指定为price*type来轻松实现这一点。如何在h2o或R中执行相同的操作？
有一个interactions()函数，但它不能处理连续变量和分类变量之间的交互。有什么建议可以解决这个问题吗？
非常感谢，
浏览 0提问于2016-12-08得票数 0
1回答
我在H2o中使用高度不平衡的二进制响应变量运行glm模型，我的问题是，当设置参数balance_classes为真时，它不起作用，我得到的结果与假相同。谢谢
浏览 16提问于2020-06-25得票数 1
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