कैसे एच 2 ओ ऐ का उपयोग कर multiclass वर्गीकरण समस्या में सबसे ज्यादा भविष्यवाणी मूल्य प्राप्त करने के?

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जब एक multiclass वर्गीकरण समस्या में मूल्यों की भविष्यवाणी, मैं भविष्यवाणी की मूल्य की संभावना प्राप्त करना चाहते हैं।

मैं एच 2 ओ के लागू समारोह का उपयोग करके इस का समाधान करने की कोशिश की:

predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame)
predicted_df.apply((lambda x: x.max()), axis=1)

लेकिन यह काम नहीं करता है:

'ValueError: unimpl बाईटकोड निर्देप्राप्तगुम: CALL_METHOD'

शायद यह काम क्योंकि h2o.max अक्ष पैरामीटर के रूप में h2o.mean नहीं होते नहीं करता है ??? मैं प्रलेखन जिनमें से संचालन समारोह लागू पर समर्थित हैं नहीं पा सके।

मैं इस पांडा कोड की तरह ही H2O डेटा हेरफेर का उपयोग कर समस्या का समाधान करना चाहते हैं:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
02/12/2019 को 23:54
का स्रोत उपयोगकर्ता
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कैसे एच 2 ओ ऐ का उपयोग कर multiclass वर्गीकरण समस्या में सबसे ज्यादा भविष्यवाणी मूल्य प्राप्त करने के?

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जब एक multiclass वर्गीकरण समस्या में मूल्यों की भविष्यवाणी, मैं भविष्यवाणी की मूल्य की संभावना प्राप्त करना चाहते हैं।

मैं एच 2 ओ के लागू समारोह का उपयोग करके इस का समाधान करने की कोशिश की:

predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame)
predicted_df.apply((lambda x: x.max()), axis=1)

लेकिन यह काम नहीं करता है:

'ValueError: unimpl बाईटकोड निर्देप्राप्तगुम: CALL_METHOD'

शायद यह काम क्योंकि h2o.max अक्ष पैरामीटर के रूप में h2o.mean नहीं होते नहीं करता है ??? मैं प्रलेखन जिनमें से संचालन समारोह लागू पर समर्थित हैं नहीं पा सके।

मैं इस पांडा कोड की तरह ही H2O डेटा हेरफेर का उपयोग कर समस्या का समाधान करना चाहते हैं:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
02/12/2019 को 23:54
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