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由于我目前正在研究一个高度不平衡的多类分类问题，我正在考虑平衡随机森林()。您是否有使用H2O实现平衡随机森林的经验？若有，可否请你详述以下问题：
是否有可能改变在H2O中创建引导样本的默认过程，以得出平衡子样本(对于随机森林中的每次迭代，从少数类中提取一个引导样本。从大多数
浏览 16提问于2018-08-23得票数 0
我从使用表单Web开始使用H2O，我试图使用分布式随机森林来拟合模型。当我在构建模型部分中选择分布式随机森林时，我可以看到高级部分下的参数：balance_classes。
我的决策变量是两个值：0、1和1值不平衡(15%)。
我做错什么了吗？
浏览 2提问于2017-04-19得票数 1
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我使用h20和r将随机森林转换为使用SciKit Learn的随机森林分类器和python的随机森林。H2O的randomForest模型有一个参数'stopping_rounds‘。有没有一种使用SKLearn随机森林分类器模型在python中做到这一点的方法？我
浏览 16提问于2019-10-09得票数 2
我在使用h2o.randomforest时收到此错误。请参阅下面的函数调用和相关错误。(ForkJoinPool.java:1477)这个错误的原因是什么
浏览 3提问于2017-10-20得票数 1
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机器学习中的海量数据集
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我有一个每天都在增长的数据集，我担心的是，它很快就会达到内存可能无法容纳的大小。我在我的应用程序中使用随机森林分类器和回归器。我听说过部分拟合，但我不知道是否可以这样做随机森林。另外，如果使用svm而不是随机林，情况会有所不同吗？
浏览 22提问于2016-12-26得票数 3
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我有一个包含50万个事件和竞争风险的观测数据集，以及一个时间对事件变量(生存分析，)。我很难找到解决办法。我查看了h2o和spark mllib，它们都不支持生存随机森林。
理想情况下，我正在寻找一种基于<e
浏览 10提问于2018-01-11得票数 2
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h2o中总叶数
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我在h2o用r做了一个随机森林，它有树木和树叶。我有200棵树，8层深，每棵叶子需要5行。我正在遍历我的大部分数据吗？我有两万排。是否有一种干净的方法来计算h2o randomForest中的叶子数？
浏览 0提问于2016-05-18得票数 1
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我在为H2ORandomForestEstimator实现简单的平衡时遇到了问题，我试图重现达伦·库克在R ('Practical Machine Learning with H2O -PAG.107)一书中找到的一个简单例子。在Iris数据集上工作，首先我人为地使目标变量不平衡，保留了前120行的virginica。列表为1.0、1.0、2.5，指按字母顺序排列的列。我预计第一个的</e
浏览 3提问于2018-03-14得票数 2
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但根据h2o包文档，它已经不在那里了。当我对目标变量是二进制1-0变量的数据运行此h2o.randomForest时，它假定是回归。
我不知道如何告诉它我想做分类。
浏览 2提问于2015-09-15得票数 2
0.0 -1 22.50000从这些数据中，我可以看到单个树的逻辑。如何从h2o获取描述随机森林中所有树的更长的表？
我喜欢'h2o‘，因为它干净利落地使用了所有的内核，并且在我的系统上运行得很好。这是一个很好的工具。然而
浏览 6提问于2016-08-06得票数 1
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使用h2o实现决策树
、、、、
我正在尝试使用h2o来训练决策树模型。我知道在h2o中不存在决策树的特定库。但是，h2o有一个随机森林H2ORandomForestEstimator的含义。我们能否通过调优随机林的某些输入参数来实现h2o中的决策树？因为我们可以在scikit模块(一个流行的用于机器学习的python库)中做
浏览 2提问于2018-06-07得票数 5
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我用下面的代码做了一个随机森林： nfoldsstopping_tolerance = 0.0001,输出是一个类型为h2oregressionmodel的对象我想从森林中获得一棵树，所以我发现函数getTree()在randomForest对象上工作得很好。如何将实际输出转换为ran
浏览 0提问于2019-11-02得票数 1
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H2O的普通随机森林是否使用购物车、C4.5、5.0或其他什么？我找不到这个信息。sklearn的文档说他们使用了修改过的CART版本，我想H2O也使用了类似CART的东西。
浏览 0提问于2021-05-03得票数 0
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我试图在h2o中使用h2o.Ensemble来运行堆叠集成，并得到这个错误。H2o.randomForest中的错误(x= x，y= y，training_frame = training_frame，：未使用的参数(offset_column = offset_column)
浏览 1提问于2018-03-02得票数 1
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我正在通过R使用H2O，我试图建立随机森林，XGBoost，GBM模型来解决多类问题。H2O提供的模型性能洞察力很好，但作为成功的标准之一，我有自己的自定义函数，当模型用于对一组用户进行评分时，该函数可以对模型精度进行评分。一般来说，这个函数奖励预测，惩罚错误预测。鉴于此问题中的目标类是序数类别，惩罚分数取决于未命中预测的位置数。该自定义函数的逆也可以被认为是损失函数。
我想知道在
浏览 0提问于2018-09-08得票数 5
我有一个使用默认模型设置的分布式随机森林POJO模型，除了：max_depth = 50以下是完整的设置：
{"model_id":"drf-335270eescore_each_iteration":true、"score_tree_interval":0、"balance_classes":false、"nbins_top_level":1024、
浏览 0提问于2017-07-14得票数 0
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目前，我正在用H2O包做一个随机森林，并且出于演示的目的绘制了一个样本树。每个节点的预测值与该节点所有实例上的正类概率并不完全相同。任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2019-03-26得票数 0
有没有什么“简单”的方法来绘制H2O随机森林模型中的树？我对提取结果规则也很感兴趣？
浏览 0提问于2018-05-18得票数 5
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