DRF h2o r2的含义

时间:2018-07-25 20:58:16

标签: python h2o

我使用python脚本创建了一个模型,然后,我运行以下指令:

print(rfmodel.model_performance(test_data=train).r2())
print(rfmodel.model_performance(test_data=test).r2())

然后,我得到:

0.8875126069766902
0.7730216155314876

如果我在Flow中加载相同的模型,则在训练指标中,我看到r2 = 0.776610。

python first指令r2和Flow r2有什么区别?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

无论是通过Flow还是Python API获得的培训指标都应该相同。

一种解释可能是重新平衡了框架以进行模型训练。您需要查看您的日志,看看是否有类似INFO: Rebalancing train dataset into 8 chunks.的语句表示重新平衡,或者是否有train dataset already contains 32 (non-empty) chunks. No need to rebalance.的语句表示没有重新平衡。通常,只要CPU数量相同,并且从model.model_performance(test_data=train).r2()model.r2(train=True)获得的数字(可能与您所指的Flow中的训练指标等效)就应该相同。框架具有相同的布局。