Wie den höchsten vorhergesagten Wert in mehrklassige Klassifikationsproblem mit H2O AI zu bekommen?

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0

Wenn die Werte in einer Mehrklassenklassifikationsproblem der Vorhersage, würde Ich mag die Wahrscheinlichkeit des vorhergesagten Wert erhalten.

Ich habe versucht, dies gilt das unter Verwendung von H 2 O zu lösen Funktion:

predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame)
predicted_df.apply((lambda x: x.max()), axis=1)

Aber es funktioniert nicht:

'Valueerror: unimpl Bytecode Instrumente: CALL_METHOD'

Vielleicht ist es nicht funktioniert, weil h2o.max nicht über Achsparameter als h2o.mean tut ??? Ich konnte nicht die Dokumentation von denen Operationen finden auf Funktion anwenden unterstützt werden.

Ich möchte das Problem mit h2o Datenmanipulation in ähnlicher Weise zu diesem Pandas Code lösen:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
Veröffentlicht am 02/12/2019 um 23:54
quelle vom benutzer
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Wie den höchsten vorhergesagten Wert in mehrklassige Klassifikationsproblem mit H2O AI zu bekommen?

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Wenn die Werte in einer Mehrklassenklassifikationsproblem der Vorhersage, würde Ich mag die Wahrscheinlichkeit des vorhergesagten Wert erhalten.

Ich habe versucht, dies gilt das unter Verwendung von H 2 O zu lösen Funktion:

predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame)
predicted_df.apply((lambda x: x.max()), axis=1)

Aber es funktioniert nicht:

'Valueerror: unimpl Bytecode Instrumente: CALL_METHOD'

Vielleicht ist es nicht funktioniert, weil h2o.max nicht über Achsparameter als h2o.mean tut ??? Ich konnte nicht die Dokumentation von denen Operationen finden auf Funktion anwenden unterstützt werden.

Ich möchte das Problem mit h2o Datenmanipulation in ähnlicher Weise zu diesem Pandas Code lösen:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
Beantwortet am 02/12/2019 um 23:54
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