Come ottenere il più alto valore previsto nel problema di classificazione multiclasse con H2O AI?

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Quando prevedere valori in un problema di classificazione multiclasse, mi piacerebbe ottenere la probabilità che il valore previsto.

Ho cercato di risolvere questo problema utilizzando la funzione di applicare H2O:

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

Ma non funziona:

'ValueError: unimpl bytecode Instr: CALL_METHOD'

Forse non funziona perché h2o.max non ha assi parametro come h2o.mean fa ??? Non riuscivo a trovare la documentazione di cui operazioni sono supportate sulla funzione applicare.

Vorrei risolvere il problema utilizzando h2o manipolazione dei dati in modo simile a questo codice panda:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
È pubblicato 02/12/2019 alle 23:54
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Come ottenere il più alto valore previsto nel problema di classificazione multiclasse con H2O AI?

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Quando prevedere valori in un problema di classificazione multiclasse, mi piacerebbe ottenere la probabilità che il valore previsto.

Ho cercato di risolvere questo problema utilizzando la funzione di applicare H2O:

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

Ma non funziona:

'ValueError: unimpl bytecode Instr: CALL_METHOD'

Forse non funziona perché h2o.max non ha assi parametro come h2o.mean fa ??? Non riuscivo a trovare la documentazione di cui operazioni sono supportate sulla funzione applicare.

Vorrei risolvere il problema utilizzando h2o manipolazione dei dati in modo simile a questo codice panda:

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