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“运行以下代码后……”
gbm = h2o.get_model(sorted_final_grid.sorted_metric_table()['model_ids'][0])
params = gbm.params
new_params = {"nfolds":5, "model_id":None}
for key in new_params.keys():
params[key]['actual'] = new_params[key]
gbm_best = H2OGradientBoostingEstimator()
for key in params.keys():
if key in dir(gbm_best) and getattr(gbm_best,key) != params[key]['actual']:
setattr(gbm_best,key,params[key]['actual'])
“我收到以下错误…H2OTypeError:‘training_frame’必须是有效的 H2OFrame!
这是一个有效的 H2OFrame,因为我不仅使用 import_file 导入,而且还成功运行了所有GBM 超参数调整代码,直到我遇到这个错误。
我正在使用 Python 3.6。我一直在关注这个特别的笔记本https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/product/tutorials/gbm/gbmTuning.ipynb "
最佳答案
您需要在 new_params
中将 training_frame
和 validation_frame
设置为 None
。尝试使用下面的代码,看看是否有帮助。
gbm = h2o.get_model(sorted_final_grid.sorted_metric_table()['model_ids'][0])
params = gbm.params
new_params = {"nfolds":5, "model_id":None, "training_frame":None, "validation_frame":None,
"response_column":None, "ignored_columns":None}
for key in new_params.keys():
params[key]['actual'] = new_params[key]
gbm_best = H2OGradientBoostingEstimator()
for key in params.keys():
if key in dir(gbm_best) and getattr(gbm_best,key) != params[key]['actual']:
setattr(gbm_best,key,params[key]['actual'])
我会更新您提到的教程。
关于python-3.x - H2O 类型错误 : 'training_frame' must be a valid H2OFrame,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61769186/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!