問題タブ [h2o]

h2o.deeplearning を 2 回実行しようとしています。2 つのトレーニング セットでチェックポイント パラメーターを使用します (異なるエポックを除いて同じパラメーターを使用)。次のエラーが表示されます。

エラー: 'トレーニング データの列は、チェックポイントされたモデルと同じでなければなりません

ただし、両方のセットには同じ列があります。関連するコードの下に添付:

ありがとう、エリ。

こんにちは、h2oEnsemble をインストールしようとすると問題が発生します。これを修正する方法がわかりません。助けてください。

ここでの私の目標は、この例を実行することです:

https://github.com/h2oai/h2o-world-2015-training/blob/master/tutorials/ensembles-stacking/ensembles-stacking.R

警告メッセージ: le package 'devtools' a été compilé avec la version R 3.1.3

GitHub リポジトリのダウンロード h2oai/h2o-3@master loadNamespace(name) のエラー:「RCurl」というパッケージがありません</p>

試行中の URL ' http://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.1/RCurl_1.95-4.7.zip ' コンテンツ タイプ 'application/zip' 長さ 2858866 バイト (2.7 Mb) 開いた URL をダウンロードしました 2.7 Mb

install.packages の警告: ダウンロードされた長さ 2858866 != 報告された長さ 2858866 パッケージ 'RCurl' が正常に解凍され、MD5 サムがチェックされました

ダウンロードしたバイナリ パッケージは、C:\Users\Djilo\AppData\Local\Temp\RStudioPortableTemp\RtmpmQLJyE\downloaded_pa​​ckages にあります。

GitHub リポジトリのダウンロード h2oai/h2o-3@master h2oEnsemble のインストール 1 個のパッケージのインストール: RCurl パッケージ 'RCurl' が正常にアンパックされ、MD5 サムがチェックされました 警告: パッケージ 'RCurl' の以前のインストールを削除できません "E:/DATAMI~3/R-PORT~ 1/App/R-PORT~1/bin/x64/R" --no-site-file --no-environ --no-save --no-restore CMD INSTALL \ "C:/Users/Djilo/AppData /Local/Temp/RStudioPortableTemp/RtmpmQLJyE/devtools177417c33da9/h2oai-h2o-3-7eaa37a/h2o-r/ensemble/h2oEnsemble-package" --library="E:/Data\Mining - R/R-Portable/App/R -ポータブル/ライブラリ" --install-tests

• ソースパッケージ 'h2oEnsemble'をインストールしています ... ** R ** テスト ** レイジー ロード用のパッケージを準備しています Avis : パッケージ 'statmod' は R バージョン 3.1.3 でビルドされました()), versionCheck = vI[[i]]) : 'RCurl' という名前のパッケージがありません エラー: パッケージ 'h2o' を読み込めませんでした エラー: パッケージ 'h2oEnsemble' の遅延読み込みに失敗しました
• 'E:/Data Mining - R/R-Portable/App/R-Portable/library/h2oEnsemble' の削除 エラー: コマンドが失敗しました (1) さらに: 警告メッセージ: Download.file(url, destfile, method, mode = "wb", ...) : ダウンロードされた長さ 2858866 != 報告された長さ 2858866

私は非常に大きなデータセットを扱っており、データを R に持ち込まずに、可能な限り H2O に保持したいと考えています。

を関数に渡すたびにH2O Frame、フレームに加えた変更が関数の外部に反映されないことに気付きました。Frame by Reference を渡す方法はありますか?

そうでない場合、すべてのフレームをコピーして関数内の元のフレームを変更する最良の方法は何ですか?

別の関連する質問: フレームを他の関数 (読み取り専用) に渡すと、H2O 側で余分なコピーが作成されますか? 私のデータセットは 30GB から 100GB です。そのため、それらを渡してもメモリの問題が発生しないようにする必要があります。

ありがとう！

私はECG異常検出のためにh2oによって与えられた例を使用していました. MSE を手動で計算しようとすると、異なる結果が得られました。違いを示すために、最後のテスト ケースを使用しましたが、23 のケースはすべて異なります。完全なコードが添付されています。

ありがとう、エリ。

入力後に正常に動作するRでH2Oサーバーを起動しようとしています

しかし、ブラウザで 127.0.0.1:54321 を開くと、次のように表示されます。ここで何が問題なのか、したがって解決策を見つけるにはどうすればよいですか?

H2Oパッケージに次のように記載されていることに気付きました。

活性化関数との互換性のために標準化されるデータを前処理します (表 1 の各活性化関数のターゲット空間の要約を思い出してください)。活性化関数は通常、実数 R の全範囲にマッピングされないため、まず N (0, 1) から抽出されるデータを標準化します。ネットワーク伝播後に再度標準化すると、生の特徴空間ではなく、この標準化された空間でより正確な誤差を計算できます。自動エンコードの場合、データは (標準化ではなく) mathcalU(−0.5, 0.5) のコンパクトな間隔に正規化され、Tanh のような有界活性化関数がデータをより適切に再構築できるようになります。

しかし、私は完全には理解していません。私の印象は (こことここ)、カテゴリ変数を 1-of-C ダミーに分割し、連続データを正規化する必要があるというものでした。次に、すべてを [-1,1] に標準化する必要があります。

また、読み出しレイヤーのニューロンを指定する方法もわかりません。カテゴリカル出力変数がある場合は、softmax アクティベーション関数を使用 (および 1-of-C としてエンコード) したい /連続出力 (価格など) がある場合は、それを [-1,1] にスケーリングすると考えました。 'tanh' を使用します。単一のバイナリ出力がある場合は、ロジスティックを使用して [0,1] としてコーディングできます。

データの異常検出に h2o を使用しています。データにはいくつかの連続したカテゴリ特徴が含まれており、ラベルは 0 または 1 のいずれかになります。現在、1 の数は 1% 未満であるため、通常の分類方法を使用する代わりに、異常検出手法を試しています。ただし、最終的にデータの行ごとに MSE が計算され、実際のラベルが 0 であると言えるように解釈する方法がわかりませんが、それは異常であり、1 である必要があります。

私がこれまでに使用しているコード:

head(pred.oc):