Question

我在h2o中使用R包来构建随机森林模型。我的任务要求我在以后重复评分测试数据，所以我保存随机森林模型对象如下。

save("D:/model_random_forest.RData")

为了对数据进行评分，我稍后在内存中重新加载模型对象，如下所示

 load("D:/model_random_forest.RData")

但是当我使用

得分时

scores <- h2o.predict(model_random_forest, test_data)

我收到以下错误

    ERROR: Unexpected HTTP Status code: 404 Not Found (url =     http://127.0.0.1:54321/3/Predictions/models/DRF_model_R_1442519642868_26/frames/test17_normal.hex_2)

water.exceptions.H2OKeyNotFoundArgumentException
 [1] "water.api.ModelMetricsHandler.predict(ModelMetricsHandler.java:203)"   
 [2] "sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)"           
 [3] "sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)"           
 [4] "sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)"       
 [5] "java.lang.reflect.Method.invoke(Unknown Source)"                       
 [6] "water.api.Handler.handle(Handler.java:58)"                             
 [7] "water.api.RequestServer.handle(RequestServer.java:637)"                
 [8] "water.api.RequestServer.serve(RequestServer.java:578)"                 
 [9] "water.JettyHTTPD$H2oDefaultServlet.doGeneric(JettyHTTPD.java:617)"     
 [10] "water.JettyHTTPD$H2oDefaultServlet.doPost(JettyHTTPD.java:565)"          
 [11] "javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:755)"          
 [12] "javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:848)"          
 [13]     "org.eclipse.jetty.servlet.ServletHolder.handle(ServletHolder.java:684)"

Error in .h2o.doSafeREST(conn = conn, h2oRestApiVersion = h2oRestApiVersion,    : 
  Object 'DRF_model_R_1442519642868_26' not found in function: predict for  argument: model

当我使用R软件包构建模型时，整个保存，加载和评分方法都能正常工作，但不知何故在这里失败了。有人可以提供解决方案吗？每当我想要获得一些数据时，我都无法再次重建模型。

H2o连接似乎很好，因为当新建模型并且仍然存在于内存中时，评分顺利进行。

Answer 1

H2O模型对象与R对象不同。 H2O模型对象存储在H2O集群中，在R中，您只能看到对它的引用，它看起来像普通的R模型。因此，如果您保存R会话，并在以后重新启动它，可能您将针对不具有R会话引用的模型的不同H2O群集运行。

解决方案是通过h2o.saveModel / h2o.saveModel方法保存/加载H2O模型。

例如：

model <- h2o.randomForest(...)
model_path <- h2o.saveModel(
        object = model, 
        path = "/tmp/mymodel", 
        force = TRUE)

print(model_path)

有关更多示例，请参阅文档：http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-slater/5/docs-website/h2o-r/h2o_package.pdf

再次加载h2o随机森林模型对象后无法对测试数据进行评分

1 个答案: