h2o GBM：叶子预测
h2o GBM: leaf predictions
我正在 h2o 中对 GBM 执行网格搜索，以获得具有连续预测变量的连续结果。我正在使用交叉验证进行训练，然后在测试集上进行预测。
我正在使用函数 .predict_leaf_node_assignment:
best_gbm.predict_leaf_node_assignment(test_frame_h2o)
（其中 best_gbm 是我从 gridsearch 得到的最好的 gbm 模型）
并得到以下 table，其中我们可以看到每棵树 T1、T2、T3 等的叶节点分配
问题 1：
如何获取下方每个叶子的 T1、T2、T3 等值 table 而不是叶子的位置？
问题 2：
如果有办法获取 T1、T2、T3 等的值，它们实际上反映了什么？ T1 是第一个预测然后是 T2、T3、T4 是更正吗？或者 T1 是预测然后 T2 是 T1 校正等等？
谢谢。
编辑： 我尝试按照此页面中的说明在 python 中下载 mojo，以便我可以查看不同的树。
http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/productionizing.html?highlight=mojo
在“第 2 步：编译和 运行 MOJO”中，此步骤的第二部分仅在 R 中给出：
“通过创建一个名为 main.java 的新文件（例如，使用“vim main.java”）在实验文件夹中创建主程序。包括以下内容。请注意，此文件引用了上面使用 R." 创建的 GBM 模型"
我可以在 python 中执行此操作吗？
我试图在 jupyter notebook 中复制命令“import java.io.*”，但它会引发错误（ModuleNotFoundError：没有名为 'java' 的模块）。
T1、T2、...TN 对应于您构建的第一棵树、第二棵树、....最后一棵树。 （所以如果你说 ntrees =50 你应该看到 T1 - T50）。如果你正在做一个多 class class 化问题，你会看到每棵树都附加了 class 例如 T1.C1 T1.C2（其中 C1 是 class 一个).
在您发布的图片中，您似乎传入了一个包含 10 行或更多行的 H2OFrame。尝试查看单行，您会看到返回单行框架 - 因为 predict_leaf_node_assignment 为您提供了一行到达每棵树的最终叶节点（又名终端节点）所采用的路径。
以您的T1（第一棵树）为例，您通过的帧中的第一行。我们看到路径是 RRR，这意味着该行在每次拆分时都被漏斗。
问题 1：如果您要求数据中给定行在 T1 的实际预测值，则需要下载 mojo 并使用 mojo 对该行评分（这必须用 Java 来完成）。请注意，该树的预测值实际上在 link space 中，您需要使用相应的反 link 函数来取回原始响应值。使用的link函数将在mojo中指定。
（回应您的 EDIT：不，您不能将示例代码（Java）粘贴到 jupyter notebook 中，因为代码是 java 而不是 python - 演练假设您的机器上有 java（1.7 或更高版本）并期望您从终端或命令提示符 运行 代码。
我正在 h2o 中对 GBM 执行网格搜索，以获得具有连续预测变量的连续结果。我正在使用交叉验证进行训练，然后在测试集上进行预测。
我正在使用函数 .predict_leaf_node_assignment:
best_gbm.predict_leaf_node_assignment(test_frame_h2o) （其中 best_gbm 是我从 gridsearch 得到的最好的 gbm 模型）
并得到以下 table，其中我们可以看到每棵树 T1、T2、T3 等的叶节点分配
问题 1：
如何获取下方每个叶子的 T1、T2、T3 等值 table 而不是叶子的位置？
问题 2：
如果有办法获取 T1、T2、T3 等的值，它们实际上反映了什么？ T1 是第一个预测然后是 T2、T3、T4 是更正吗？或者 T1 是预测然后 T2 是 T1 校正等等？
谢谢。
编辑： 我尝试按照此页面中的说明在 python 中下载 mojo，以便我可以查看不同的树。 http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/productionizing.html?highlight=mojo
在“第 2 步：编译和 运行 MOJO”中，此步骤的第二部分仅在 R 中给出： “通过创建一个名为 main.java 的新文件（例如，使用“vim main.java”）在实验文件夹中创建主程序。包括以下内容。请注意，此文件引用了上面使用 R." 创建的 GBM 模型"
我可以在 python 中执行此操作吗？ 我试图在 jupyter notebook 中复制命令“import java.io.*”，但它会引发错误（ModuleNotFoundError：没有名为 'java' 的模块）。
T1、T2、...TN 对应于您构建的第一棵树、第二棵树、....最后一棵树。 （所以如果你说 ntrees =50 你应该看到 T1 - T50）。如果你正在做一个多 class class 化问题，你会看到每棵树都附加了 class 例如 T1.C1 T1.C2（其中 C1 是 class 一个).
在您发布的图片中，您似乎传入了一个包含 10 行或更多行的 H2OFrame。尝试查看单行，您会看到返回单行框架 - 因为 predict_leaf_node_assignment 为您提供了一行到达每棵树的最终叶节点（又名终端节点）所采用的路径。
以您的T1（第一棵树）为例，您通过的帧中的第一行。我们看到路径是 RRR，这意味着该行在每次拆分时都被漏斗。
问题 1：如果您要求数据中给定行在 T1 的实际预测值，则需要下载 mojo 并使用 mojo 对该行评分（这必须用 Java 来完成）。请注意，该树的预测值实际上在 link space 中，您需要使用相应的反 link 函数来取回原始响应值。使用的link函数将在mojo中指定。
（回应您的 EDIT：不，您不能将示例代码（Java）粘贴到 jupyter notebook 中，因为代码是 java 而不是 python - 演练假设您的机器上有 java（1.7 或更高版本）并期望您从终端或命令提示符 运行 代码。