标签: machine-learning h2o roc auc
我设法用分布式随机森林绘制了ROC。我注意到ROC被绘制为0 nfold。我不知道h2o如何用1组数据绘制ROC。我没有为此实验选择验证框架。如果它使用同一组数据集进行自我验证,则AUC不应为1.0吗?
答案 0 :(得分:1)
除非模型完全适合训练数据集,否则您不会看到完美的分数。如果您仅提供训练数据集而不使用nfolds,则H2O将仅使用您的训练数据。