H2O 中的自定义损失函数答案

【问题标题】：Custom loss function in H2OH2O 中的自定义损失函数
【发布时间】：2019-02-13 02:19:42
【问题描述】：

我正在通过 R 使用 H2O。我正在尝试构建随机森林、XGBoost、GBM 模型来解决多类问题。

H2O 提供的模型性能洞察力非常好，但作为成功标准之一，我有自己的自定义函数，当模型用于对一组用户（例如验证集）进行评分时，该函数会对模型准确性进行评分。一般来说，这个功能奖励预测并惩罚错误预测。鉴于此问题中的目标类别是序数类别，惩罚分数取决于错过预测的位置数。这个自定义函数的逆函数也可以认为是损失函数。

我想知道在训练模型时是否以及如何将这种自定义损失函数插入 H2O。

【问题讨论】：

标签： r machine-learning h2o

【解决方案1】：

虽然目前不支持自定义损失函数（尽管有一个 jira ticket 可以添加它），但对自定义评估函数有一些支持，您可以在此处找到更多详细信息：https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/dev/custom_functions.md。

【讨论】：

谢谢劳伦。自定义评估函数是否仅用于报告，或者它们也可以影响提前停止（作为停止指标）？
很好的后续问题！你可以在这里找到答案：stackoverflow.com/questions/51657527/…。简短的回答目前还没有，但有针对此功能请求的 jira 票证。
仅供参考，这已添加到 3.26.0.1，于 2019 年 7 月发布