h2o mojo モデルについて質問です。
GLM MOJO モデルがモデルの変数の重要性を保持していないという私の理解は正しいですか?
それとも何か足りないものがありますか？
GLM モデルから varimp/varimp_plot をクエリすると、スクリーンショットに以下のメッセージが表示されることがあります。
「警告: このモデルには変数の重要性がありません。」
これは普通ですか？それらを生成したカーネル内の同じモデルから varmp を取得します。これを理解したいだけです。
どんなリードでも大歓迎です。
MOJO モデルは、H2O がモデルを本番環境に導入するための主要な方法です。これらの自己完結型の zip ファイルは、主にgenmodel検査ではなく実行することを目的としています。MOJO モデルは、特定の H2O バージョンに関連付けられているバイナリ モデルとは異なります。その理由は単純です。アルゴリズムのパラメーターとアルゴリズム自体がバージョン間で変更される可能性があるからです。
とにかく、H2O は MOJO を H2O にインポートし、主にスコアリングに使用する方法を提供します。MOJO の一部の属性は引き続き MOJO から抽出され、ユーザーに提供されます。ただし、ドキュメントに記載されているように、どのモデル パラメータが公開されているかは保証されておらず、一部が欠落している可能性があります。MOJO モデルのインポートは、H2O のGeneric model機能の一部として実装されています。H2O は、「汎用モデル ドライバー」が利用可能であれば、H2O の外部でトレーニングされたモデルであっても、任意のモデルを「受け入れる」ことができます。
そうは言っても、MOJOインポート機能のユーザーに変数の重要性を提供する方法は間違いなくあります。これは既知の問題であり、H2O JIRAで追跡されています。
私のブログのMOJOモデルに関するその他のリソース。