如何从H2O随机森林中获得一棵树？

Question

我正在使用下面的代码创建一个随机森林：

rf_md <- h2o.randomForest(training_frame = train_h,
                          nfolds = 5,
                          y = y,
                          ntrees = 500,
                          stopping_rounds = 10,
                          stopping_metric = "RMSE",
                          score_each_iteration = TRUE,
                          stopping_tolerance = 0.0001,
                          seed = 1234)

输出是类型为h2oregressionmodel的对象。我想从森林中获取一棵树，所以我发现函数getTree()与randomForest对象的搭配效果很好。如何将实际输出转换为randomForest对象？还是可以得到具有不同功能的相同随机森林，其输出是randomForest对象？

感谢您的帮助

Answer 1

H2O具有类似的功能h2o.getModelTree，可用于GBM和随机森林模型（请参见docs）；在您的情况下，要选择3号树，应该是：

tree <- h2o.getModelTree(model=rf_md, tree_number=3)

Answer 2

在上面的示例中，rf_md 是 H2O-3 DRF（分布式随机森林）对象。 （或者，更确切地说，是指向它的指针。真实对象通过h2o.init（）驻留在H2O-3 Java进程的内存中）

H2O-3模型对象与本机R包对象不同。无法将H2O-3 DRF模型转换为R randomForest模型。