Comment obtenir la valeur la plus élevée prévue dans le problème de classification multiclassent utilisant H2O AI?

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Lorsque la prévision des valeurs dans un problème de classification des multiclassent, je voudrais obtenir la probabilité de la valeur prédite.

J'ai essayé de résoudre ce problème en utilisant la fonction de H2O appliquer:

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

Mais cela ne fonctionne pas:

'ValueError: unimpl bytecode instr: CALL_METHOD'

Peut-être que cela ne fonctionne pas parce que h2o.max n'a pas paramètre d'axe comme h2o.mean-t ??? Je ne pouvais pas trouver la documentation dont les opérations sont prises en charge sur la fonction appliquer.

Je voudrais résoudre le problème en utilisant h2o la manipulation des données de façon similaire à ce code pandas géants:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
Créé 02/12/2019 à 23:54
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Comment obtenir la valeur la plus élevée prévue dans le problème de classification multiclassent utilisant H2O AI?

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Lorsque la prévision des valeurs dans un problème de classification des multiclassent, je voudrais obtenir la probabilité de la valeur prédite.

J'ai essayé de résoudre ce problème en utilisant la fonction de H2O appliquer:

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

Mais cela ne fonctionne pas:

'ValueError: unimpl bytecode instr: CALL_METHOD'

Peut-être que cela ne fonctionne pas parce que h2o.max n'a pas paramètre d'axe comme h2o.mean-t ??? Je ne pouvais pas trouver la documentation dont les opérations sont prises en charge sur la fonction appliquer.

Je voudrais résoudre le problème en utilisant h2o la manipulation des données de façon similaire à ce code pandas géants:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
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