在 H2O 堆叠模型中获取特定模型答案

【问题标题】：Get specific model in H2O stacked model在 H2O 堆叠模型中获取特定模型
【发布时间】：2017-12-12 13:01:38
【问题描述】：

所以我已经在 H2O 中使用 GridSearch 训练了几个 GBM 模型。

然后我像这样训练了一个集成模型：

from h2o.estimators.stackedensemble import H2OStackedEnsembleEstimator

#List of all models in the GridSearch
all_model_ids=grid_search_gbm.model_ids


ensemble = H2OStackedEnsembleEstimator(
    model_id = 'ensemble_gbm' ,
    base_models = all_model_ids
)

ensemble.train(
    x=training_columns, 
    y=response_column,
    training_frame=train,
)

我无法仅从“grid_search_gbm”中提取特定模型并将其输入“H2OStackedEnsembleEstimator()”。有没有办法提取这个？例如“grid_search_gbm”中的 3 个最佳模型？

【问题讨论】：

标签： python h2o

【解决方案1】：

你试过了吗

grid_search_gbm.model_ids[:3]

它应该为您提供与

相同的模型 ID

grid_search_gbm.sorted_metric_table()['model_ids'][:3]

【讨论】：

但是我不只是得到一个带有 ID 的字符串吗？我想要的是它自己的模型。 Example: grid_search_rf.model_ids[:3] [u'Grid_DRF_py_53_sid_a1ca_model_python_1513162115962_79468_model_11', u'Grid_DRF_py_53_sid_a1ca_model_python_1513162115962_79468_model_4', u'Grid_DRF_py_53_sid_a1ca_model_python_1513162115962_79468_model_7'] I want to predict using the first model, like so somehow, but below is just the string and not the model itself Grid_DRF_py_53_sid_a1ca_model_python_1513162115962_79468_model_11 .predict(test_frame)
我以为您想将变量 all_model_ids 替换为 id 的子集。您可以使用h2o.get_model('a_model_id') 从 id 中获取模型。但是由于您在这里使用了模型 ID：base_models = all_model_ids 我假设您只是想提取特定的模型 ID 以传递给堆栈？