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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我在 R 中运行 h2o.ensemble 时遇到错误。这是错误输出
[1] "Cross-validating and training base learner 1: h2o.glm.wrapper"
|======================================================================| 100%
[1] "Cross-validating and training base learner 2: h2o.randomForest.1"
|============== | 19%
Got exception 'class java.lang.AssertionError', with msg 'null'
java.lang.AssertionError
at hex.tree.DHistogram.scoreMSE(DHistogram.java:323)
at hex.tree.DTree$DecidedNode$FindSplits.compute2(DTree.java:441)
at hex.tree.DTree$DecidedNode.bestCol(DTree.java:421)
at hex.tree.DTree$DecidedNode.<init>(DTree.java:449)
at hex.tree.SharedTree.makeDecided(SharedTree.java:489)
at hex.tree.SharedTree$ScoreBuildOneTree.onCompletion(SharedTree.java:436)
at jsr166y.CountedCompleter.__tryComplete(CountedCompleter.java:425)
at jsr166y.CountedCompleter.tryComplete(CountedCompleter.java:383)
at water.MRTask.compute2(MRTask.java:683)
at water.H2O$H2OCountedCompleter.compute(H2O.java:1069)
at jsr166y.CountedCompleter.exec(CountedCompleter.java:468)
at jsr166y.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:263)
at jsr166y.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:974)
at jsr166y.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1477)
at jsr166y.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:104)
Error: 'null'
这是我正在使用的代码。我正在使用这个脚本来解决回归问题。 “销售”列用于输出预测。其余列用于训练。
response <- "Sales"
predictors <- setdiff(names(train), response)
h2o.glm.1 <- function(..., alpha = 0.0) h2o.glm.wrapper(..., alpha = alpha)
h2o.glm.2 <- function(..., alpha = 0.5) h2o.glm.wrapper(..., alpha = alpha)
h2o.glm.3 <- function(..., alpha = 1.0) h2o.glm.wrapper(..., alpha = alpha)
h2o.randomForest.1 <- function(..., ntrees = 200, nbins = 50, seed = 1) h2o.randomForest.wrapper(..., ntrees = ntrees, nbins = nbins, seed = seed)
h2o.randomForest.2 <- function(..., ntrees = 200, sample_rate = 0.75, seed = 1) h2o.randomForest.wrapper(..., ntrees = ntrees, sample_rate = sample_rate, seed = seed)
h2o.gbm.1 <- function(..., ntrees = 100, seed = 1) h2o.gbm.wrapper(..., ntrees = ntrees, seed = seed)
h2o.gbm.6 <- function(..., ntrees = 100, col_sample_rate = 0.6, seed = 1) h2o.gbm.wrapper(..., ntrees = ntrees, col_sample_rate = col_sample_rate, seed = seed)
h2o.gbm.8 <- function(..., ntrees = 100, max_depth = 3, seed = 1) h2o.gbm.wrapper(..., ntrees = ntrees, max_depth = max_depth, seed = seed)
h2o.deeplearning.1 <- function(..., hidden = c(500,500), activation = "Rectifier", epochs = 50, seed = 1) h2o.deeplearning.wrapper(..., hidden = hidden, activation = activation, seed = seed)
h2o.deeplearning.6 <- function(..., hidden = c(50,50), activation = "Rectifier", epochs = 50, seed = 1) h2o.deeplearning.wrapper(..., hidden = hidden, activation = activation, seed = seed)
h2o.deeplearning.7 <- function(..., hidden = c(100,100), activation = "Rectifier", epochs = 50, seed = 1) h2o.deeplearning.wrapper(..., hidden = hidden, activation = activation, seed = seed)
print("learning starts ")
#### Customized base learner library
learner <- c("h2o.glm.wrapper",
"h2o.randomForest.1", "h2o.randomForest.2",
"h2o.gbm.1", "h2o.gbm.6", "h2o.gbm.8",
"h2o.deeplearning.1", "h2o.deeplearning.6", "h2o.deeplearning.7")
metalearner <- "h2o.glm.wrapper"
#
#Train with new library:
fit <- h2o.ensemble(
x = predictors,
y= response,
training_frame=train,
family = "gaussian",
learner = learner,
metalearner = metalearner,
cvControl = list(V = 5))
列车数据的所有列都是数字。我正在使用 R 版本 3.2.2。
最佳答案
执行此操作的更新方法是
h2o.init(nthreads=-1,enable_assertions = FALSE)
关于r - 运行 h2o.ensemble 时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34171687/
在使用 requests 库中的状态代码时,我遇到了一些奇怪的事情。每个 HTTP 状态代码都有一个常量,有些具有别名(例如,包括 200 的复选标记): url = 'https://httpbin
这是我得到的代码,但我不知道这两行是什么意思: o[arr[i]] = o[arr[i]] || {}; o = o[arr[i]]; 完整代码: var GLOBAL={}; GLOBAL.name
所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上,当我们说算法是 O(n) 时,它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
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这是真的: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] 这也是真的吗? O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] 据我了解 O(f
我正在解决面试练习的问题,但我似乎无法找出以下问题的时间和空间复杂度的答案: Given two sorted Linked Lists, merge them into a third list i
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直觉上,我认为这三个表达式是等价的。 例如,如果一个算法在 O(nlogn) + O(n) 或 O(nlogn + n) 中运行(我很困惑),我可以假设这是一个O(nlogn) 算法? 什么是真相?
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O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n
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我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表
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假设我有两种算法: for (int i = 0; i 2)更长的时间给定的一些n - 其中n这种情况的发生实际上取决于所涉及的算法 - 对于您的具体示例, n 2)分别时间,您可能会看到: Θ(n)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!