2

Rstudio 内からhttp://learn.h2o.ai/content/tutorials/ensembles-stacking/index.htmlにあるH2OEnsemble で例を実行しようとすると、次のエラーが発生します。

値 [3L] のエラー: 引数「training_frame」は有効な H2O H2OFrame または ID でなければなりません

アンサンブルを定義した後

fit <- h2o.ensemble(x = x, y = y, 
                    training_frame = train, 
                     family = family, 
                     learner = learner, 
                     metalearner = metalearner,
                     cvControl = list(V = 5, shuffle = TRUE))

h2o両方の最新バージョンをインストールしましたh2oEnsembleが、問題は残ります。ここで、「h2o.cbind」が H2OFrame オブジェクトのみを受け入れることを読みました-Rの命名規則はh2o時間の経過とともに変更されましたが、両方の最新バージョンをインストールすることで、これはもはや問題ではないと思います。

助言がありますか？

library(readr)
library(h2oEnsemble)  # Requires version >=0.0.4 of h2oEnsemble
library(cvAUC)  # Used to calculate test set AUC (requires version >=1.0.1 of cvAUC)
localH2O <-  h2o.init(nthreads = -1)  # Start an H2O cluster with nthreads = num cores on your machine





# Import a sample binary outcome train/test set into R
train <- h2o.importFile("http://www.stat.berkeley.edu/~ledell/data/higgs_10k.csv")
test <- h2o.importFile("http://www.stat.berkeley.edu/~ledell/data/higgs_test_5k.csv")
y <- "C1"
x <- setdiff(names(train), y)
family <- "binomial"

#For binary classification, response should be a factor
train[,y] <- as.factor(train[,y])  
test[,y] <- as.factor(test[,y])


# Specify the base learner library & the metalearner
learner <- c("h2o.glm.wrapper", "h2o.randomForest.wrapper", 
               "h2o.gbm.wrapper", "h2o.deeplearning.wrapper")
metalearner <- "h2o.deeplearning.wrapper"


# Train the ensemble using 5-fold CV to generate level-one data
# More CV folds will take longer to train, but should increase performance
fit <- h2o.ensemble(x = x, y = y, 
                    training_frame = train, 
                    family = family, 
                    learner = learner, 
                    metalearner = metalearner,
                    cvControl = list(V = 5, shuffle = TRUE))
4

1 に答える 1

3

このバグは最近、h2o R コードに対して行われたクラス名の一括検索/置換変更によって導入されました。この変更は、誤ってアンサンブル コード フォルダーにも適用されました (現在、自動テストではなく手動テストがありますが、この種のことを防ぐためにまもなく自動テストになります)。バグを修正しました。

修正するには、GitHub から h2oEnsemble パッケージを再インストールします。

library(devtools)
install_github("h2oai/h2o-3/h2o-r/ensemble/h2oEnsemble-package")

ご報告ありがとうございます！迅速な対応が必要な場合は、https: //groups.google.com/forum/# !forum /h2ostream にバグや質問を投稿してください。

于 2015-12-17T04:17:26.243 に答える