問題タブ [h2o]

Windows 10、Anaconda 2.4.1、および Python 2.7.11 を使用しており、oxdata から h2o パッケージを実行しようとしています。

h2o をインストールするには、以下を使用しました。

Python Vignette of H2o パッケージで指定されているように初期化しようとしています。

しかし、次のように Windows エラー [5] に言及する長いトレースバックが表示されます。

しかし、R言語でh2oパッケージをインストールすると

そしてRで実行してみてください

エラーは発生せず、h2o は localhost とポート 54321 で完全に起動します。

また、Pythonでh2oを開始すると、つまりpythonで

次に、すでに実行されている h2o のインスタンスに接続し、問題なくすべての操作を実行します。

しかし、h2o インスタンスを事前に起動するステップを避け、Python で起動したいと考えています。私の問題が他の誰かのシステムで再現可能かどうかはわかりません。

私は単に使いたい

Pythonでh2oを開始します。

解決策を提供してみてください。

Spark でマルチクラスのロジスティック回帰を実行しましたが、SVM を使用して結果を交差検証したいと考えています。Spark 1.6 は SVM バイナリ分類のみをサポートしているようです。これを行うには、他のツールを使用する必要がありますか? たとえばH20？

H20 を見て、Spark LogisticRegressionWithLBFGS() モデルを POJO オブジェクトに変換する方法があるかどうか疑問に思っていました。現在、LogisticRegressionModel.load() 関数でロードしていますが、約 40 秒かかります。

H2o R パッケージ (2014 バージョン) を使用して、テキスト データを使用してディープ ラーニング タスクを実行していました。私は 2015 年の初めに研究を行い、ディープ ラーニング メソッドを使用して有望な結果を得ました (関数 - h2o.deeplearning; たとえば、fscore とリコールは常に >0.9 を達成します)。(2015 年 11 月に H2o パッケージが変更されたため) 元の R コードが機能しないことがわかり、コードを修正しました。しかし、同じ深層学習モデル (同じ設定) を実行しようとすると、それ以上の結果は得られませんでした!! H2o パッケージの改訂以降、H2o が内部モデリング設定を変更したかどうかを知りたいですか? 以前の結果を新しいパッケージで再現したいのですが、どうか助けてください。

http://www.r-bloggers.com/diving-into-h2o/のチュートリアルを試しています

航空会社のデータの一部をローカルにダウンロードしました。R を H2O インスタンスに接続してデモを実行できますが、h2o 関数を使用して航空会社のデータを正常にアップロードできません。エラーも出ません。これが起こることです：

fread() 関数を使用してインポートすると、期待どおりにデータが取得されます。h2o.uploadFile() を使用しようとすると、エラーは表示されませんが、オブジェクトの寸法は -1 x -1 です。

どんな助けでも大歓迎です。

私が解決しようとしている問題:

複数のJavaクラスで構成されるh2o生成ファイルがあります-クラスパス上にあるインターフェースを実装する1つのコアクラスと、コアクラスによって使用される値を保持する他のいくつかのクラス。目標は、実行時にこのファイルをロード (データベースに保存) し、必要に応じてアプリケーションを再起動せずに実行できるようにすることです。

SO で見つけることができるいくつかのソリューションは、基本的に 1 つのクラスのコンパイルに使用されます。現時点では適切ではありません。

1 つはタイムスタンプで、もう 1 つはエラー率です。H2O 深層学習モデルを使用して将来のエラー率を学習および予測しましたが、モデルを作成するには少なくとも 2 つの機能 (タイムスタンプを除く) が必要なようです。

h2o が特徴を 1 つしか持たないこのタイプのデータ (時間、値) を学習し、与えられた未来の時間の値を予測する方法はありますか?

R でパッケージ (v 3.6.0)を使用しておりh2o、グリッド検索モデルを構築しました。今、検証セットで MSE を最小化するモデルにアクセスしようとしています。Python のsklearnでは、これは以下を使用すると簡単に実現できRandomizedSearchCVます。

残念ながら、これは h2o ではそれほど単純ではありません。再作成できる例を次に示します。

表示gridすると、次の部分を含む豊富な情報が出力されます。

少し掘り下げると、個々のモデルにアクセスして、考えられるすべてのメトリックを表示できます。

そして、掘り下げて、最終的にこれにたどり着くことができます：

これは、モデル選択のトップレベルであるべきメトリックに到達するための多くの厄介な作業のようです. 私の状況では、何百ものモデルを含むグリッドがあり、現在のハッキーなソリューションはあまり「R風」ではないようです。

これは、機械学習の実践の中核をなすものとしてはやり過ぎのように思えます。また、最適なモデル、または少なくともモデル メトリックを抽出する「よりクリーンな」方法が h2o にないことは奇妙に思えます。

何か不足していますか？最適なモデルを選択するための「すぐに使える」方法はありませんか?

h2o.predict の使用中に表示されるエラーを解決しようとしています。

問題の設定は次のとおりです。

ここで何が起こっているのかについての指針はありますか? 別の質問に多少関連するエラーメッセージが存在することがわかりますが、提案された解決策も役に立ちません。H2O バージョン 3.6.0.8 を使用しています。

ここで提案されているようにログを見ると、ログの最後の 7 行が以下に示されています。

48 個のプロセッサを搭載したサーバーがあります。

サーバーは仮想化されておらず、h2o は 48 個のプロセッサを認識しますが、そのうちの 16 個は何らかの理由で使用されていません。

何かアドバイス？

ここに画像の説明を入力