h2o
데이터 프레임에서 예측을 수행 할 때 알 수없는 값을 어떻게 캡처합니까? 예를 들어교육받지 않은 값을 캡처하는 방법
, 같은 것을 할 때 다음 H2O 파이썬 API의
model.predict(frame_in)
을, 진행률 표시 줄로드 모델은 예측하고 제작하는 동안 다음 일련의 목록이 출력된다 각각 볼 수있는 알 수없는 레이블을 자세히 모델 예측 특성의 열거 유형 중. 예 :
/home/mapr/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/h2o/job.py:69: UserWarning:
Test/Validation dataset column 'feature1' has levels not trained on: [, <values>]
이 알려지지 않은 수준의 집합을 파이썬 개체로 가져 오는 방법이 있습니까? 감사.
h2o MOJO
의 작업, getTotalUnknownCategoricalLevelsSeen()
라는 java method있다,하지만 난 h2o python
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