我使用以下参数设置运行h2o random forest
model_rf <- h2o.randomForest(x = predictors, y = labels,
training_frame = train_data, classification = T,
importance = T,
verbose = T, type = "BigData", ntree = 50)
跑步后我得到以下输出。
Model Details:
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H2ORegressionModel: drf
Model ID: DRFModel__906d074da6ebf8057525b2b61c1c4c87
Model Summary:
number_of_trees model_size_in_bytes min_depth max_depth mean_depth min_leaves max_leaves mean_leaves
1 50.000000 2708173.000000 20.000000 20.000000 20.00000 4200.000000 5241.000000 4720.70000
H2ORegressionMetrics: drf
** Reported on training data. **
Description: Metrics reported on Out-Of-Bag training samples
MSE: 0.0006302392
R2 : -0.03751038
以下是我的问题。
1)MSE和R2是什么意思?
2)如果它们是均方误差或类似的,为什么我得到这些指标用于分类设置?
3)如何获得gini或auc等其他指标?
4)我可以说,如果这两个参数因参数设置不同而减少,我的模型性能会有所改善吗?
答案 0 :(得分:0)
以下是您的问题的答案: 1. MSE代表均方误差。从本质上讲,它测量的是估计量和估计值之间的差异.R2测量统计模型的拟合程度。
使用MSE,您可以判断错误分类数据的建模频率。
如果您使用的是Flow,请点击 Inspect ,然后点击 output-training_metrics 查看MSE,R2,AUC,gini等。
抱歉,我不确定我是否理解这个问题。您是否在询问减少的基尼系数或AUC是否等同于提高模型性能?
主治医生