在 H2O 中构建 GBM 和 DRF 时， score_each_iteration 是否与 score_tree_interval = 1 相同？答案

【问题标题】：when build GBM and DRF in H2O, is score_each_iteration the same as score_tree_interval = 1?在 H2O 中构建 GBM 和 DRF 时， score_each_iteration 是否与 score_tree_interval = 1 相同？
【发布时间】：2019-03-07 01:16:03
【问题描述】：

我现在正在使用 H2O 构建 GBM 和 DRF 模型，我发现 score_each_iteration 和 score_tree_interval 都被描述为使早停可重复。但是 score_each_iteration 和 score_tree_interval = 1 一样吗？如果是，为什么我们需要 score_each_iteration，我们可以使用 score_tree_interval = 1 代替

【问题讨论】：

标签： h2o

【解决方案1】：

score_each_iteration 参数在每次迭代中打开/关闭评分 -- 并且 score_tree_interval 参数定义该间隔是什么。例如，如果score_tree_interval = 5，则间隔是五棵树（不是一棵）的周期。所以它会每 5 棵树得分。

默认评分不是基于固定的时间间隔 - 它在开始时得分较高，而在结束时得分较少。这就是我们使用这些参数来覆盖此行为的原因。

【讨论】：

如果我只使用 score_each_iteration = True 而没有 score_tree_interval。这是否意味着 score_tree_interval = 1？
@Gavin 否，因为score_tree_interval 的默认值为 0，这意味着不使用固定间隔（我们使用动态间隔）。
Erin，那么“score_each_iteration”的H2O文档中的每个“迭代”是什么意思。根据您的解释，它显然不代表每棵树。