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r - 当按列传递损失时，H2O.GeneralizedLowRankModel 目标为 NA

问题描述

我正在使用h2o glrm功能。当我试图传递loss_by_col参数以便为我的 DataFrame 中的每一列指定不同的损失函数时（我有正常、泊松和二项式变量，所以我传递“二次”、“泊松”和“逻辑”损失），目标没有得到计算。testmodel@model$objective回报NaN。_ 但同时总结表明，几乎没有迭代，所有迭代的目标都是 NA。模型的质量很差，但原型是通过某种方式计算出来的。所以我很困惑。应该如何为我的数据集中的每个变量传递不同的损失？这是一个（我希望）可重现的例子：

df <- data.frame(p1 = rpois(100, 5), n1 = rnorm(100), b1 = rbinom(100, 1, 0.5))
df$b1 <- factor(df$b1)
h2df <- as.h2o(df)

testmodel <- h2o.glrm(h2df,
         k=3,
         loss_by_col=c("Poisson", "Quadratic", "Logistic"),
         transform="STANDARDIZE")
testmodel@model$objective
summary(testmodel)
plot(testmodel)

标签： rh2o

解决方案

请注意，这里有一张 jira票

有趣的是，当您运行代码片段时不会出现错误。当我运行您的代码片段时，我收到以下错误：

Error: DistributedException from localhost/127.0.0.1:54321: 'Poisson loss L(u,a) requires variable a >= 0', caused by java.lang.AssertionError: Poisson loss L(u,a) requires variable a >= 0

我可以通过删除来解决这个错误transform="STANDARDIZE"，因为标准化会导致负值。有关转换的更多信息，您可以查看此处的用户指南为方便起见，这里是如何使用标准化的定义标准化：标准化减去平均值，然后将每个变量除以其标准差。

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