h2o

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    我使用Mojo模型来评分我的查询。我使用这个语句来使用mojo模型 EasyPredictModelWrapper model = new EasyPredictModelWrapper(MojoModel.load("gbm.zip")); 问题是我可以使用这个模型对象从不同的线程?线程安全吗?

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    我试图在R(h2o_3.14.0.2)中运行H2O的异常检测。 首先,我试图用我的主深度学习模型,并得到了错误: water.exceptions.H2OIllegalArgumentException [1] "water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: Only for AutoEncoder Deep Learning model." ..

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    我试图以不同的方式计算性能,现在它是如何为模型构建的。 我想在交叉验证期间访问原始预测,所以我可以自己计算性能。 g = h2o.get_grid(grid_id) for m in g.models: print "Model %s" % m.model_id rrc[m.model_id] = m.cross_validation_holdout_predictions(

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    我正在处理一个巨大的H2OFrame(约150GB,约2亿行),我需要稍微操作一下。更具体地说:我必须使用框架的ip列来查找每个IP的位置/城市名称,并将此信息添加到每个框架的行中。 由于帧的巨大尺寸,将帧转换为普通的python对象并在本地操作它不是一个选项。所以我希望我能做的就是使用我的H2O集群创建一个新的H2OFrame city_names使用原始帧的ip列,然后合并这两个帧。 我的问题

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    有没有办法,看看如何当我们允许水通过铸造列enum类型自动创建分类数据的类别特征编码? 我实现,其中每个模型我的基础训练数据的不同抵抗堆叠。我有一个共同的特点,我想确保在两组中都以相同的方式进行编码。该功能包含名称(str)。保证一个数据集中出现的所有名字都会出现在另一个数据集中。

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    我希望用户能够使用保存到远程h2o flow实例的模型实时进行单一预测(它们自己进入特征的位置)。有没有办法做到这一点或类似的东西? 我已经训练模型保存到远程h2o flow实例,并想给其他用户的我的本地网络上的去h2o例如URL在他们的网络浏览器,并根据功能单一的预测能力,他们输入自己(即,不基于上传到流实例的.csv或.hex文件)。基本上,理想的情况是,如果h2o流量具有一些更高级别的Web

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    在h2o的文档中的蒸汽预测服务构建,here,它说,服务构建器可以编译两个h2opojo S(.java文件)和mojo S(从h2o flow在下载我的情况是.zip(版本3.10.5.2),我一直以here的方式使用)。但是,做这样的事情: 给出了这样的错误: Problem accessing /makewar. Reason: Compilation of pojo faile

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    我试图使用h2o steam(在本地主机上运行)来部署模型。从h2o flow导入模型,单击该项目的"models"部分"deploy model"选项,填写的对话框,然后点击“配置”按钮后,会显示以下信息: 在首先我想这是因为也许我需要自己启动服务构建器,所以我按照文档here启动它,但仍然出现相同的错误。任何建议,将不胜感激。谢谢:)

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    当试图用prediction service由steam部署模型,这是我所看到的: 注意,当我点击“预测“按钮,我从模型中获得预测标签响应。但是没有显示输入字段。这是为什么发生? 我开始了我的蒸汽会是这样的: 我启动h2o flow java -Xmx4g -jar h2o.jar 我开始为预测服务(如指示here)蒸汽码头服务器: java -Xmx6g -jar var/master/asse

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    我无法让h2o在我的R中工作。它显示以下错误。不知道这意味着什么。以前它给了我一个错误,因为我没有Java 64位版本。我下载了64位 - 重新启动了我的电脑 - 并重新开始了这个过程,现在它给了我这个错误。 有什么建议吗? library(h2o) ----------------------------------------------------------------------