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 21:54
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यह जब भी का उपयोग कर लागू हो रहा है। एच 2 ओ प्रलेखन से उदाहरण का उपयोग करें:

http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/frame.html#h2oframe

python_lists = [[1,2,3,4], [1,2,3,4]]
h2oframe = h2o.H2OFrame(python_obj=python_lists,
                        na_strings=['NA'])
colMean = h2oframe.apply(lambda x: x.mean(), axis=0)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-8da6b76c71bd> in <module>
      2 h2oframe = h2o.H2OFrame(python_obj=python_lists,
      3                         na_strings=['NA'])
----> 4 colMean = h2oframe.apply(lambda x: x.mean(), axis=0)

~/anaconda3/envs/h2o1/lib/python3.7/site-packages/h2o/frame.py in apply(self, fun, axis)
   4910         assert_is_type(fun, FunctionType)
   4911         assert_satisfies(fun, fun.__name__ == "<lambda>")
-> 4912         res = lambda_to_expr(fun)
   4913         return H2OFrame._expr(expr=ExprNode("apply", self, 1 + (axis == 0), *res))
   4914 

~/anaconda3/envs/h2o1/lib/python3.7/site-packages/h2o/astfun.py in lambda_to_expr(fun)
    133     code = fun.__code__
    134     lambda_dis = _disassemble_lambda(code)
--> 135     return _lambda_bytecode_to_ast(code, lambda_dis)
    136 
    137 def _lambda_bytecode_to_ast(co, ops):

~/anaconda3/envs/h2o1/lib/python3.7/site-packages/h2o/astfun.py in _lambda_bytecode_to_ast(co, ops)
    147         body, s = _opcode_read_arg(s, ops, keys)
    148     else:
--> 149         raise ValueError("unimpl bytecode instr: " + instr)
    150     if s > 0:
    151         print("Dumping disassembled code: ")

ValueError: unimpl bytecode instr: CALL_METHOD
23/01/2020 को 13:18
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