h2o

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我使用H2O.AI h2o.automl函數來執行標準二進制分類問題。我正在使用在CRAN上發佈的最後一個軟件包版本。我跑到下面的代碼： my_automl_model<-h2o.automl(x=predictorsList, y="Purchase", training_frame = train.h2o, validation_frame = test.h2o, stopping_metri

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h2o.xgboost - 沒有GPU，沒有多線程

我想補充說這個問題 - is multi-cpu supported by h2o-xgboost? - 但顯然我的代表太低。我正在使用h2o（3.14.06）的最新穩定版本。爲了試圖解決這個問題，我已經確信，GCC是我的搬運工圖像中建立（使用apt-get安裝GCC） dpkg -l | grep gcc gcc 4:5.3.1-1ubuntu1 amd64 GNU C c

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H2O中的內存管理

我很想知道如何在H2O中管理內存。它是完全「內存中」還是允許交換以防內存消耗超出可用物理內存？如果節點上共有384GB的RAM，我可以將-mapperXmx參數設置爲350GB？我意識到在這種情況下集羣將無法處理除H2O集羣之外的其他任何內容。任何指針非常感謝，謝謝。

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H2o解析文件時出錯

我解析的文件也包含UUID類型。我無法解析文件並得到此錯誤。從/127.0.0.1:54321 DistributedException： 'NewChunk具有類型數值，但VEC是類型UUID的'，致java.lang.AssertionError：NewChunk具有類型數值，但VEC是類型UUID的任何人都知道這意味着什麼？

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如何更改Web UI的端口與pysparkling

我只是想讓pysparkling工作，但更改Web UI的端口。我查看了幫助文件，他們似乎參考了舊版本的波光粼粼的水。目前正在運行 from pysparkling import * hc = H2OContext.getOrCreate(spark) 並且正在默認的54321端口上啓動。我看到有一個conf對象可以通過，但我不確定如何正確設置它。任何幫助，將不勝感激。

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轉換SparkR數據幀，以H2O框架

使用SparkR，我想知道是否有可能一個Spark數據幀轉換成H2O框架？我見過將R data.frames轉換爲h2o幀的例子，但遺憾的是，這不是一個可行的選項（數據大小）。我知道這是可能使用sparklyr和rsparkling創建H2O框架，但我不使用HIVE，或者Hadoop的，sparklyr或rsparkling。相反，我的目標是從這個sdf轉換： set.seed(123)

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使用H2O的堆使用錯誤RandomForest

使用h2o.randomforest時出現此錯誤。請參閱下面的函數調用和相關的錯誤。 base_line_rf <- h2o.randomForest(x=2:ncol(train), y=1, ntrees = 10000, mtries = ncol(train)-1, training_frame

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如何重命名H2o Flow中的數據框？

使用h2o接口我無法弄清楚如何重命名以前創建的數據幀。我試圖找到通過的方法：getFrameSummary命令，但沒有重命名選項。任何解決方法？，在此先感謝。

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H2O深學習每次運行不同的結果

我使用使用python的H 2 O深學習上的2個平衡類別「0」數據和「1」，並調整的參數如下： prostate_dl = H2ODeepLearningEstimator( activation=,"Tanh" hidden=[50,50,50], distribution="multinomial", score_interval=10, epo

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基於H2O的隨機森林模型在轉換爲POJO時預測始終爲1

我是機器學習的新手，在使用隨機森林算法的不平衡數據集上進行預測。我在R中構建模型，響應變量是二元類別（0,1）。 R中建立的隨機森林模型產生了適當的分類，但是當這個模型被轉換爲構建應用程序的時候，模型只返回「1」作爲響應。