h2o

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我使用H2O.AI h2o.automl函数来执行标准二进制分类问题。我正在使用在CRAN上发布的最后一个软件包版本。我跑到下面的代码： 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 - 没有GPU，没有多线程

我想补充说这个问题 - is multi-cpu supported by h2o-xgboost? - 但显然我的代表太低。我正在使用h2o（3.14.06）的最新稳定版本。为了试图解决这个问题，我已经确信，GCC是我的搬运工图像中建立（使用apt-get安装GCC） dpkg -l | grep gcc gcc 4:5.3.1-1ubuntu1 amd64 GNU C c

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H2O中的内存管理

我很想知道如何在H2O中管理内存。它是完全“内存中”还是允许交换以防内存消耗超出可用物理内存？如果节点上共有384GB的RAM，我可以将-mapperXmx参数设置为350GB？我意识到在这种情况下集群将无法处理除H2O集群之外的其他任何内容。任何指针非常感谢，谢谢。

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H2o解析文件时出错

我解析的文件也包含UUID类型。我无法解析文件并得到此错误。从/127.0.0.1:54321 DistributedException： 'NewChunk具有类型数值，但VEC是类型UUID的'，致java.lang.AssertionError：NewChunk具有类型数值，但VEC是类型UUID的任何人都知道这意味着什么？

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如何更改Web UI的端口与pysparkling

我只是想让pysparkling工作，但更改Web UI的端口。我查看了帮助文件，他们似乎参考了旧版本的波光粼粼的水。目前正在运行 from pysparkling import * hc = H2OContext.getOrCreate(spark) 并且正在默认的54321端口上启动。我看到有一个conf对象可以通过，但我不确定如何正确设置它。任何帮助，将不胜感激。

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转换SparkR数据帧，以H2O框架

使用SparkR，我想知道是否有可能一个Spark数据帧转换成H2O框架？我见过将R data.frames转换为h2o帧的例子，但遗憾的是，这不是一个可行的选项（数据大小）。我知道这是可能使用sparklyr和rsparkling创建H2O框架，但我不使用HIVE，或者Hadoop的，sparklyr或rsparkling。相反，我的目标是从这个sdf转换： set.seed(123)

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使用H2O的堆使用错误RandomForest

使用h2o.randomforest时出现此错误。请参阅下面的函数调用和相关的错误。 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中的数据框？

使用h2o接口我无法弄清楚如何重命名以前创建的数据帧。我试图找到通过的方法：getFrameSummary命令，但没有重命名选项。任何解决方法？，在此先感谢。

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H2O深学习每次运行不同的结果

我使用使用python的H 2 O深学习上的2个平衡类别“0”数据和“1”，并调整的参数如下： prostate_dl = H2ODeepLearningEstimator( activation=,"Tanh" hidden=[50,50,50], distribution="multinomial", score_interval=10, epo

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基于H2O的随机森林模型在转换为POJO时预测始终为1

我是机器学习的新手，在使用随机森林算法的不平衡数据集上进行预测。我在R中构建模型，响应变量是二元类别（0,1）。 R中建立的随机森林模型产生了适当的分类，但是当这个模型被转换为构建应用程序的时候，模型只返回“1”作为响应。