H2O建模：独立的k-means或回归代码

Question

我对H2O非常陌生并且在荨麻疹上运行模型。我此刻考虑H2O的原因是我的理解是H2O有助于在各种建模过程中优化数据解析（例如k-means或逻辑回归）。我的问题是：有没有办法让我编写我的python（或R）k-means代码并在H2O中运行它或唯一的方法是使用H2O预构建过程？如果它是后者，那么我可以提取最终得分代码，以便将其安排为自动运行以进行常规评分吗？ 如果第一个选项也是可能的（我注意到选项＆＃39;导入代码＆＃34;），在过程中如何进行解析（例如，在数据准备，变量标准化，实际k-means评分代码期间） ，分配最终细分规则）？

谢谢

娜塔莉

Answer 1

您需要在Python中使用h2o.kmeans()方法（或R中的prop.put("bootstrap.server","localhost:9092");函数） - 无法将您自己的K-means代码“导入”H2O，我认为是你要问的。有关H2O的K-means实现here的更多信息。

要在生产环境中导出H2O K-means模型以供使用（评分），您可以将模型导出为POJO or MOJO（没有依赖关系的纯Java代码），或者可以保存{{3这将需要在评分时运行H2O集群。