是否可以将网格搜索应用于 H2O 中的无监督隔离森林？

Question

我正在尝试将网格搜索应用于 R 中的 H2O 无监督隔离林。这是我的代码：

Accesses.hex <- as.h2o(Accesses)

x <- names(Accesses.hex)

seed <- 12345

 

# Model hyperparameters

hyper_params <- list(ntrees = c(50, 100, 150, 200),

                       max_depth = c(8, 15, 20, 30), # default is 8

                       sample_size = c(128, 256, 512))


# Early stopping criteria

search_criteria <- list(strategy = "RandomDiscrete",

                          max_models = 100,

                          max_runtime_secs = 4000,

                          stopping_rounds = 15,

                          seed = seed)

 

model.grid <- h2o.grid(algorithm = "isolationForest",

                         x = x,

                         grid_id = "model_grid",

                         training_frame = Accesses.hex,

                         hyper_params = hyper_params,

                         search_criteria = search_criteria,

                         seed = seed)

但是，我收到一条错误消息：

Error in h2o.grid(algorithm = "isolationForest", x = x, grid_id = "model_grid", :

Must specify response, y

我在这里使用隔离森林进行无监督学习，所以我没有响应变量y。在这种情况下是否可以在 H2O 中进行网格搜索？

我的电脑：OS X 10.14.6, 16 GB 内存

H2O cluster version:        3.30.0.1

H2O cluster total nodes:    1

H2O cluster total memory:   15.00 GB

H2O cluster total cores:    16

H2O cluster allowed cores:  16

H2O cluster healthy:        TRUE

R Version:                  R version 3.6.3 (2020-02-29)

如果我可以提供任何其他信息，请告诉我。感谢您的帮助！

Answer 1

由于当前设计没有目标列，因此无法使用。支持网格搜索的隔离林目前正在开发中，目标是根据 this Jira 与 3.30.1.1 一起发布。

是否可以将网格搜索应用于 H2O 中的无监督隔离森林？

Is it possible to apply grid search to unsupervised isolation forest in H2O?

r

machine-learning

h2o