大家好，今天来为大家分享高效水处理解决方案：全新准备策略揭晓的一些知识点，和的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

您还可以在python 中安装h2o：

pip 安装- U h2o

进口水

h2o.init()

做一个简短的开始

h2o.init()

irish2o- as.h2o(iris %% 过滤器(物种!="setosa"))

y-“物种”

x- setdiff(名称(irish2o),y)

零件- h2o.splitFrame(irish2o,0.8)

火车零件[[1]]

测试部分[[2]]

-------------------------------------------------- -------------------

您的下一步是启动H2O:

h2o.init()

有关H2O 包文档，请寻求帮助：

?水

启动H2O 后，您可以使用Web UI：http://localhost:54321

欲了解更多信息，请访问http://docs.h2o.ai

-------------------------------------------------- -------------------

加载程序包：‘h2o’

以下对象被“package:stats”: 屏蔽

科尔、标准差、无功

以下对象被“package:base”: 屏蔽

、%*%、%in%、||、应用、as.factor、as.numeric、colnames、

colnames-、ifelse、is.character、is.factor、is.numeric、

log、log10、log1p、log2、round、signif、trunc

h2o.init()

H2O 尚未运行，现在开始.

注意： 如果出现错误，请查看以下日志文件：

/var/folders/jz/qf7zhsc97f71slzzf59mvs2w0000gn/T//RtmpujsoRp/h2o_milin_started_from_r.out

/var/folders/jz/qf7zhsc97f71slzzf59mvs2w0000gn/T//RtmpujsoRp/h2o_milin_started_from_r.err

java版本"10.0.1"2018-04-17

Java(TM) SE 运行时环境18.3（内部版本10.0.1+10）

Java HotSpot(TM) 64 位服务器VM 18.3（内部版本10.0.1+10，混合模式）

启动H2O JVM 并连接：连接成功！

R已连接到H2O集群：

H2O 集群正常运行时间： 3 秒560 毫秒

H2O 集群timezone: 亚洲/上海

H2O数据解析timezone: UTC

H2O集群版本： 3.20.0.8

H2O集群版本age: 1个月零20天

H2O 集群名称： H2O_started_from_R_milin_jhc047

H2O集群总节点数： 1

H2O集群总内存： 2.00 GB

H2O 集群总核心数： 4

H2O 集群允许的核心数： 4

H2O 集群health: TRUE

H2O 连接ip: 本地主机

H2O 连接端口： 54321

H2O 连接代理： 不适用

H2O 内部安全： 假

H2O API 扩展： XGBoost、Algos、AutoML、Core V3、Core V4

R版本： R版本3.4.3 (2017-11-30)

m- h2o.randomForest(x=x,y=y,training_frame=训练)

|=================================================================| 100%

米

型号详情：

=============

H2OBinomialModel: drf

型号ID: DRF_model_R_1541858573921_1

型号汇总：

number_of_trees number_of_internal_trees model_size_in_bytes

1 50 50 6827

最小深度最大深度平均深度最小叶子最大叶子平均叶子

1 2 5 3.34000 3 10 5.88000

H2OBinomialMetrics: drf

** 报告训练数据。 **

** 报告袋外训练样本的指标**

MSE: 0.05615946

RMSE: 0.2369799

对数损失： 0.2136178

平均每类误差： 0.05441176

AUC: 0.9779412

基尼系数： 0.9558824

F1 最佳阈值： 的混淆矩阵（垂直： 实际；跨： 预测）

弗吉尼亚杂色错误率

杂色38 2 0.050000=2/40

弗吉尼亚州2 32 0.058824=2/34

总计40 34 0.054054=4/74

最大指标： 各自阈值的最大指标

度量阈值idx

1 最大f1 0.476190 0.941176 30

2 最大f2 0.260952 0.953757 33

3 最大f0 点5 0.937500 0.966667 25

4 最大精度0.476190 0.945946 30

5 最大精度1.000000 1.000000 0

6 最大召回率0.004662 1.000000 49

7 最大特异性1.000000 1.000000 0

8 最大绝对_mcc 0.476190 0.891176 30

9 最大min_per_class_accuracy 0.476190 0.941176 30

10 最大平均每类准确度0.476190 0.945588 30

增益/提升表： 使用“h2o.gainsLift(,)”或“h2o.gainsLift(, valid=, xval=)”提取

p- h2o.predict(m,test)

|=================================================================| 100%

p

预测弗吉尼亚杂色

1 杂色0.9679487 0.032051282

2 杂色0.8779487 0.122051282

3 杂色0.9979487 0.002051282

4 杂色0.9679487 0.032051282

5 杂色0.9979487 0.002051282

6 杂色0.9979487 0.002051282

[26 行x 3 列]

performance Versus Predictions

h2o.性能(m,测试)

H2O多项式指标： drf

测试集指标：

=====================

MSE:（用“h2o.mse”提取）0.08837984

RMSE:（用“h2o.rmse”提取）0.2972875

Logloss:（使用“h2o.logloss”提取）0.2452472

平均每类误差： 0.1623932

混淆Matrix: 使用`h2o.confusionMatrix(,)` 提取）

==========================================================================

混淆矩阵： 行标签： 实际类；列标签： 预测类别

弗吉尼亚山毛榉错误率

山毛榉6 0 0 0.0000=0/6

杂色0 11 2 0.1538=2/13

弗吉尼亚州0 3 6 0.3333=3/9

总计6 14 8 0.1786=5/28

使用“h2o.hit_ratio_table(,)”提取命中率Table:

========================================================================

命中率前3 名：

k 命中率

1 1 0.821429

2 2 1.000000

3 3 1.000000

h2o flow

h2o flow 是h2o 的Web 界面。您可以直接上传或下载数据，可以查看您已构建的所有模型，可以直接创建模型，还可以直接进行预测。

有多种方法可以打开水流。首先，首先是在你的R或者python中初始化h2o，然后在你的网页上打开：http://127.0.0.1:54321

另一种方式是需要在服务器上部署h2o，然后打开

1.下载H2O。这是一个zip 文件，其中包含入门所需的所有内容。

2.

cd ~/下载

解压h2o-3.22.0.1.zip

cd h2o-3.22.0.1

java -jar h2o.jar

OK，关于高效水处理解决方案：全新准备策略揭晓和的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。

用户评论

有些人,只适合好奇~

期待H2O的新产品！

    有17位网友表示赞同！

南宫沐风

难道是新功能？我很想了解一下。

    有14位网友表示赞同！

逾期不候

Wonder what H2O will be releasing.

    有12位网友表示赞同！

此刻不是了i

很久没听到关于H2O的新闻，很高兴他们即将发布新品。

    有19位网友表示赞同！

不要冷战i

希望能让我更加高效的工作和学习！

    有6位网友表示赞同！

暮光薄凉

H2O一直是我最喜欢的工具之一，期待新的更新！

    有6位网友表示赞同！

余温散尽ぺ

有什么新功能可以让数据分析更轻松吗？我很想知道。

    有15位网友表示赞同！

余笙南吟

我一直在用H2O完成项目，这真是太棒了，希望他们的新品能让我更快、更好地工作！

    有12位网友表示赞同！

仰望幸福

是不是会推出更多针对不同领域的应用？

    有18位网友表示赞同！

抚涟i

有没有什么新的人工智能模型呢？

    有11位网友表示赞同！

赋流云

期待这个发布会带来的惊喜！

    有13位网友表示赞同！

凉话刺骨

H2O这款软件一直很好用，希望能继续保持优秀！

    有20位网友表示赞同！

哥帅但不是蟋蟀

我对新的数据可视化功能很感兴趣。

    有5位网友表示赞同！

陌然淺笑

希望新版本更流畅，运行速度更快!

    有17位网友表示赞同！

花容月貌

我是一个H2O的忠实粉丝，一定会关注他们的最新消息！

    有11位网友表示赞同！

生命一旅程

学习一下最新的H2O技术，让我的技能更全面

    有8位网友表示赞同！

服从

准备好迎接变化吧！期待H2O的新篇章！

    有19位网友表示赞同！

可儿

H2O一直在不断进阶，这个新版本一定也会带来很多惊喜！

    有17位网友表示赞同！

猫腻

数据科学的发展离不开工具和平台，H2O一直走在前沿！

    有11位网友表示赞同！

花菲

让我们一起拭目以待，期待H2O的精彩表现！

    有14位网友表示赞同！

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