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python - 如何自动使用 h2o automl 的非获胜模型的所有模型参数？

问题描述

我对 h2o 相当陌生，并试图了解它。我目前正在使用 automl 并且从我排行榜上的模型中我决定使用第 3 个模型而不是领导者模型。

我使用下面的代码执行此操作，然后获取该特定模型的参数。然后我手动检查与默认参数不同的实际参数，并使用它们来定义我的模型。

#choosing the 3rd model from the leaderboard
chosen_model = h2o.get_model(aml.leaderboard.as_data_frame()['model_id'][2])

#getting the model parameters
chosen_model.params

# example result including only some of the parameters 

{'model_id': {'default': None,
  'actual': {'__meta': {'schema_version': 3,
    'schema_name': 'ModelKeyV3',
    'schema_type': 'Key<Model>'},
   'name': 'GBM_grid_1_AutoML_20191007_170602_model_12',
   'type': 'Key<Model>',
   'URL': '/3/Models/GBM_grid_1_AutoML_20191007_170602_model_12'}},
 'training_frame': {'default': None,
  'actual': {'__meta': {'schema_version': 3,
    'schema_name': 'FrameKeyV3',
    'schema_type': 'Key<Frame>'},
   'name': 'automl_training_py_13_sid_ac88',
   'type': 'Key<Frame>',
   'URL': '/3/Frames/automl_training_py_13_sid_ac88'}},
 'validation_frame': {'default': None,
  'actual': {'__meta': {'schema_version': 3,
    'schema_name': 'FrameKeyV3',
    'schema_type': 'Key<Frame>'},
   'name': 'py_15_sid_ac88',
   'type': 'Key<Frame>',
   'URL': '/3/Frames/py_15_sid_ac88'}},
 'nfolds': {'default': 0, 'actual': 5},
 'keep_cross_validation_models': {'default': True, 'actual': False},
 'keep_cross_validation_predictions': {'default': False, 'actual': True},
 'keep_cross_validation_fold_assignment': {'default': False, 'actual': False},  etc.


# pasting the actual parameters on my model

model = H2OGradientBoostingEstimator(nfolds=5, keep_cross_validation_models=False, keep_cross_validation_predictions= True, score_tree_interval=5, fold_assignment= 'Modulo', ntrees=51, max_depth=12, min_rows=5.0, stopping_metric='deviance', stopping_tolerance = 0.04867923835112355, seed = 47, distribution='gaussian', learn_rate=0.1, sample_rate=0.5, col_sample_rate = 0.7)

这是一个我必须重复多次的过程，因为我正在为我目前正在从事的项目运行许多 automls。

h2o 上是否已经有代码可以让您自动执行此操作？或者有人知道更有效的方法吗？

提前非常感谢！

标签： pythonh2oautoml

解决方案

我们还没有一个方便的函数来从 Python 中的 H2O 模型中获取非默认参数，但是有一张票可以使用。

我的建议是您只需编写一个函数来执行此操作（检查所有参数以查看“默认”和“实际”值是否相同，返回非默认值），这样您就可以在任何模型上重复使用它在将来。如果您确实编写了函数，请更新您的帖子，也许我们可以使用您的代码来完成任务（或随时创建拉取请求）。:-)

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