H2O 模型用于其 predict() 方法的默认目标指标是什么？可以换？

如何解决H2O 模型用于其 predict() 方法的默认目标指标是什么？可以换？

我正在使用 H2ORandomForestEsimator。 H2O 模型用于其 predict() 方法的默认目标指标是什么？ https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/modeling.html#h2o.automl.H2OAutoML.predict

有没有办法设置这个？ （例如，使用在查看 get_params() 方法的结果时可以看到的其他度量最大化阈值之一）

目前正在做类似...

df_preds = mymodel.predict(df)
activation_threshold = mymodel.find_threshold_by_max_metric('f1',valid=True)
# adjust the predicted label for the desired metric's maximizing threshold
df_preds['predict'] = df_preds['my_positive_class'].apply(lambda probability: 'my_positive_class' if probability >= activation_threshold else 'my_negative_class')

见

• https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/model_categories.html?highlight=find_threshold#h2o.model.binomial.H2OBinomialModel.find_threshold_by_max_metric
• https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/frame.html?highlight=apply#h2o.H2OFrame.apply

解决方法

在生成预测时没有“目标指标”的概念，因为您只是在预测一行数据的响应（此处没有评分）。

编辑：感谢您澄清您的问题。如果您想更改阈值的生成方式，那么您在上面所做的就是一个很好的解决方案。如果您对实用函数有任何建议，可以使这更直接，请将您的想法提交 JIRA（它肯定可以改进）。