通過運行命令,樹分割在水GBM型號
m <- h2o.getModel("depth_grid_model_4")
h2o.varimp(m)
我能夠查看模型的性能,以及變量的重要性。
如何查看GBM模型的每棵樹中使用的分割?
感謝
通過運行命令,樹分割在水GBM型號
m <- h2o.getModel("depth_grid_model_4")
h2o.varimp(m)
我能夠查看模型的性能,以及變量的重要性。
如何查看GBM模型的每棵樹中使用的分割?
感謝
您可以將模型導出爲POJO與h2o.download_pojo()
再看看文件中每棵樹的全部細節。
有一種工具可以爲H2O-3 MOJO模型創建可視化。查看完整的文檔在這裏:
使用r來創建和下載MOJO:
library(h2o)
h2o.init()
df <- h2o.importFile("http://s3.amazonaws.com/h2o-public-test-data/smalldata/airlines/allyears2k_headers.zip")
model <- h2o.gbm(model_id = "model",
training_frame = df,
x = c("Year", "Month", "DayofMonth", "DayOfWeek", "UniqueCarrier"),
y = "IsDepDelayed",
max_depth = 3,
ntrees = 5)
h2o.download_mojo(model, getwd(), FALSE)
運行PrintMojo工具(內包裝h2o.jar)上命令行來創建一個.png文件。您需要從http://www.h2o.ai/download/下載最新穩定的H2O-3版本,並從命令行運行PrintMojo工具。
# (For MacOS: brew install graphviz)
java -cp h2o.jar hex.genmodel.tools.PrintMojo --tree 0 -i model.zip -o model.gv
dot -Tpng model.gv -o model.png
open model.png
如果問題解決了,請接受下面的答案。謝謝! – TomKraljevic