h2o ValueError：No metric tpr

Question

當試圖使用例如獲取召回得分時，

rf_model.recall() 

我得到的錯誤：

h2o ValueError: No metric tpr 

我能得到其他指標，如準確性，AUC，精度和F1，但沒有召回... 這可能是一個錯誤。

如果我運行：

from h2o.model.metrics_base import H2OBinomialModelMetrics as bmm 
reporter = bmm(rf_model.metric) 
rf_model.metric('recall') 

我得到：

Could not find exact threshold 0.0; using closest threshold found 0.0. 

這是怎麼回事？

我正在運行h2o版本'h2o-3.15.0.3990'。

我跟着H2O教程：

https://github.com/h2oai/h2o-tutorials/blob/master/training/h2o_algos/src/py/decision_tree_ensembles.ipynb

，並用自己的數據集，我得到上述錯誤。

任何幫助？

此外，如何使用h2o繪製精度/回憶曲線？

感謝

Answer 1

你第二個問題開始，流量有精度/召回曲線（它是互動）。流程始終在每個節點的端口54321上運行，如果您在本地運行h2o，則流程爲http://127.0.0.1:54321。

我想你的數據或模型有一些有趣的地方，當你看到精度/回憶曲線時，它將變得清晰。

在R如果你這樣做str(m)（其中m是你的型號），你會看到所有的模型數據。 m@training_metrics@metrics$thresholds_and_metric_scores$recall保存每個閾值的召回號碼。

我無法弄清楚如何查看Python對象，但是你的調用是正確的。在我的快速測試（有2類ENUM列虹膜數據集添加）：

m.metric("recall") 

了：

[[0.8160852636726422, 1.0]] 

如果我想所有的值，這將是這樣的：

mDL.metric("recall",thresholds=[x/100.0 for x in range(1,100)]) 

，並提供：

Could not find exact threshold 0.01; using closest threshold found 0.010396965719556233. 
Could not find exact threshold 0.02; using closest threshold found 0.016617060110009896. 
... 
Could not find exact threshold 0.92; using closest threshold found 0.9469528904679438. 
Could not find exact threshold 0.93; using closest threshold found 0.9469528904679438. 
Could not find exact threshold 0.94; using closest threshold found 0.9469528904679438. 
Could not find exact threshold 0.95; using closest threshold found 0.9469528904679438. 
Could not find exact threshold 0.96; using closest threshold found 0.9469528904679438. 
Could not find exact threshold 0.97; using closest threshold found 0.9760293572153097. 
Could not find exact threshold 0.98; using closest threshold found 0.9787491606489236. 
Could not find exact threshold 0.99; using closest threshold found 0.9909817370067531. 

[[0.01, 1.0], 
[0.02, 1.0], 
[0.03, 1.0], 
... 
[0.87, 1.0], 
[0.88, 1.0], 
[0.89, 0.9850746268656716], 
[0.9, 0.9850746268656716], 
[0.91, 0.9850746268656716], 
[0.92, 0.9850746268656716], 
[0.93, 0.9850746268656716], 
[0.94, 0.9850746268656716], 
[0.95, 0.9850746268656716], 
[0.96, 0.9850746268656716], 
[0.97, 0.9701492537313433], 
[0.98, 0.9552238805970149], 
[0.99, 0.8955223880597015]] 

（我得到如此不尋常的輸出，因爲它學到了我的數據集幾乎完美 - 我懷疑這是發生在你身上？）（我愚蠢地讓我的二進制列成爲輸入列之一的直接函數，沒有噪聲！）