如何获取 h2o automl 生成的非领导者模型的详细信息?
How to fetch details of non-leader models generated by h2o automl?
在运行 automl
(class3 classes的化)之后,我可以看到如下模型列表:
model_id mean_per_class_error
StackedEnsemble_BestOfFamily_0_AutoML_20180420_174925 0.262355
StackedEnsemble_AllModels_0_AutoML_20180420_174925 0.262355
XRT_0_AutoML_20180420_174925 0.266606
DRF_0_AutoML_20180420_174925 0.278428
GLM_grid_0_AutoML_20180420_174925_model_0 0.442917
但 mean_per_class_error
对于我的情况来说不是一个好的指标,其中 class 是不平衡的(一个 class 的人口非常少)。如何获取非领导模型的详细信息并计算其他指标?谢谢
python版本:3.6.0
h2o 版本:3.18.0.5
实际上我自己想出来了(假设 aml
是训练后的 h2o automl 对象):
for m in aml.leaderboard.as_data_frame()['model_id']:
print(m)
print(h2o.get_model(m))
您还可以使用以下行获取您感兴趣的相应模型:
model6 = h2o.get_model(aml.leaderboard.as_data_frame()['model_id'][6])
其中 6 是模型在排行榜中的索引号。
在运行 automl
(class3 classes的化)之后,我可以看到如下模型列表:
model_id mean_per_class_error
StackedEnsemble_BestOfFamily_0_AutoML_20180420_174925 0.262355
StackedEnsemble_AllModels_0_AutoML_20180420_174925 0.262355
XRT_0_AutoML_20180420_174925 0.266606
DRF_0_AutoML_20180420_174925 0.278428
GLM_grid_0_AutoML_20180420_174925_model_0 0.442917
但 mean_per_class_error
对于我的情况来说不是一个好的指标,其中 class 是不平衡的(一个 class 的人口非常少)。如何获取非领导模型的详细信息并计算其他指标?谢谢
python版本:3.6.0
h2o 版本:3.18.0.5
实际上我自己想出来了(假设 aml
是训练后的 h2o automl 对象):
for m in aml.leaderboard.as_data_frame()['model_id']:
print(m)
print(h2o.get_model(m))
您还可以使用以下行获取您感兴趣的相应模型:
model6 = h2o.get_model(aml.leaderboard.as_data_frame()['model_id'][6])
其中 6 是模型在排行榜中的索引号。