r - H2o GBM 模型中的树 split

标签 r h2o gbm

通过运行命令,

m <- h2o.getModel("depth_grid_model_4")
h2o.varimp(m)

我能够查看模型的性能以及变量的重要性。

如何查看 GBM 模型的每棵树中使用的分割?

谢谢

最佳答案

有一个工具可以为 H2O-3 MOJO 模型创建可视化效果。请参阅此处的完整文档:


使用 R 创建并下载 MOJO:

library(h2o)
h2o.init()
df <- h2o.importFile("http://s3.amazonaws.com/h2o-public-test-data/smalldata/airlines/allyears2k_headers.zip")
model <- h2o.gbm(model_id = "model",
                training_frame = df,
                x = c("Year", "Month", "DayofMonth", "DayOfWeek", "UniqueCarrier"),
                y = "IsDepDelayed",
                max_depth = 3,
                ntrees = 5)
h2o.download_mojo(model, getwd(), FALSE)

在命令行运行PrintMojo工具(打包在h2o.jar内)来制作.png文件。您需要从 http://www.h2o.ai/download/ 下载最新的稳定版 H2O-3并从命令行运行 PrintMojo 工具。

# (For MacOS: brew install graphviz)
java -cp h2o.jar hex.genmodel.tools.PrintMojo --tree 0 -i model.zip -o model.gv
dot -Tpng model.gv -o model.png
open model.png

关于r - H2o GBM 模型中的树 split ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46426143/

相关文章:

r - 根据模板多次替换值

r - 添加行或使用 print.xtables 加粗单个 row.names - 在行之间添加一些内容?

r - GBM Bernoulli 不返回 NaN 的结果

r - 为 gbm 交互强度实现零分布

r - 在 plotly R 中包装 ggplot2 时图例中的额外变量

R-Markdown:具有相对路径的输入和输出

machine-learning - 在 H2O 中使用分类变量的最佳实践?

c# - 从 H2O 模型生成 C#

machine-learning - 如何计算水中的均方根对数误差?

r - R中的gbm崩溃