将 h2o 模型结果转换为 pandas 数据框

Question

我正在像这样在 h2o 中训练模型：

import h2o

h2o.init()
trainFrame = h2o.import_file(path = "C:/train.csv")

train, test = trainFrame.split_frame([0.8])

x = ["A", "B", "C"]
y = "Target"

m = h2o.estimators.H2ORandomForestEstimator(model_id="RF_defaults")
m.train(x, y, train)

现在我想将这些结果保存到 pandas 数据框。

我正在尝试这样做：

m.as_data_frame(pandas = True)

但返回：

AttributeError: type object 'H2ORandomForestEstimator' has no attribute 'as_data_frame'

Answer 1

模型对象m里面有很多信息。使用dir(m) 查看所有可用组件。

在某些情况下，m 的组件已经存储为数据框，例如评分历史：

type(m.scoring_history())
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

在其他情况下，组件将是一个值列表，例如变量重要性：

type(m.varimp())
# <type 'list'>

所以，看看m的输出，决定你想要什么，用dir(m)中的方法名调用它，然后根据需要转换成数据框。