h2o模型性能提取答案

【问题标题】：h2o model performance extractionh2o模型性能提取
【发布时间】：2023-03-16 20:48:01
【问题描述】：

在使用h2o H2ORandomForestEstimator 训练了一个随机森林分类器后，如何提取不同指标的模型性能报告？

ModelMetricsBinomial: drf
** Reported on train data. **

MSE: 0.3585693234630144
RMSE: 0.5988065826817658
LogLoss: 1.042047808195111
Mean Per-Class Error: 0.3219540722169749
AUC: 0.7464490458314232
AUCPR: 0.751360355831092
Gini: 0.4928980916628465

Confusion Matrix (Act/Pred) for max f1 @ threshold = 0.06774124943480285: 
False   True    Error   Rate

...

例如，我使用此过程训练了许多不同的模型，并希望比较最终结果，因此最好保存 model_performance 以供以后使用。我希望保存为：

 {model1 : model_performance_1,
  model2 : model_performance_2, ........}

此外，我如何提取模型性能值？例如如何提取混淆矩阵的值，就像提取混淆矩阵本身的值一样？ perf.confusion_matrix()返回h2o对象，但是如何提取呢？

【问题讨论】：

标签： python h2o

【解决方案1】：

您可以通过调用模型指标各自的方法来调用它们。例如。 model1.mse(), model1.auc(), model1.gini().

对于您的第二个问题，尚不清楚您要提取什么。您可以将其加入列表perf.confusion_matrix().to_list()

【讨论】：