部署时h2o MOJO与POJO之间的性能差异

Question

我使用h2o.GLM训练了二元分类器模型。我有大约5-10个功能。我想知道生产哪个会更快？

1. 在我的java代码中编写逻辑回归。
2. 通过h2o使用POJO。
3. 使用h2o生成的MOJO。

如果我训练了随机森林模型而不是GLM，这个答案会改变吗？

我需要获得约1亿行。我已经在分发​​不同的观察结果。

Answer 1

对于逻辑回归，POJO或MOJO都可以。喜欢MOJO以获得更好的向后兼容性。

对于深度大于6的随机森林，绝对使用MOJO。非常大（例如1 GB的Java代码或更多）RF模型甚至无法编译。

MOJO不需要编译，这非常方便，而且对于非常深的树，它们运行得更快并且运行时间非常一致。