如何为 H2OGradientBoostingEstimator 中的交互变量提供参数输入？

Question

我需要在Python的H2O中使用H2OGradientBoostingEstimator中的多类分类的交互变量特征。我不确定要使用哪个参数以及如何使用它。谁能帮我解决这个问题？

目前，我正在使用以下代码 -

pros_gbm = H2OGradientBoostingEstimator(nfolds=0,seed=1234, keep_cross_validation_predictions = False, ntrees=10, max_depth=3, learn_rate=0.01, distribution='multinomial')
hist_gbm = pros_gbm.train(x=predictors, y=target, training_frame=hf_train, validation_frame = hf_test,verbose=True)

Answer 1

GBM 天生就会创造互动。您可以使用.feature_interaction() 提取器方法（对于 H2O 模型）提取有关特征交互的信息。 user guide 和 Python docs 中提供了更多信息。

如果您想显式添加一个新列作为两个数字之间的交互，您可以通过将两个（或更多）列相乘来手动创建一个新的交互列。

对于分类交互，还有 Python 中的 h2o.interaction() 方法 here 在数据中创建交互列（在将其发送到 GBM 或任何算法之前）。