Как получить высокое прогнозируемое значение в мультиклассируют задачу классификации с помощью H2O AI?

голоса
0

При прогнозировании значений в задаче классификации мультиклассирует, я хотел бы получить вероятность прогнозируемого значения.

Я попытался решить эту проблему с помощью применения функции H2O в:

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

Но это не работает:

'ValueError: unimpl байткодом инстр: CALL_METHOD'

Может быть, это не работает, потому что h2o.max не имеет ось параметра как h2o.mean делает ??? Я не мог найти документацию из которых поддерживаются операции применяются функции.

Я хотел бы, чтобы решить проблему с помощью h2o манипуляции с данными по аналогии с этим панд код:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
Задан 02/12/2019 в 21:54
источник пользователем
На других языках...                            


1 ответов

голоса
0

Это происходит всякий раз, когда с помощью применить. Используйте пример из H2O документации:

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
Ответил 23/01/2020 в 13:18
источник пользователем

Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies. Learn more