H2O造型：獨立的K-means或迴歸代碼

Question

我對H2O非常陌生，並且在蕁麻疹上運行模型。我此刻考慮使用H2O的原因在於，我的理解是，H2O有助於在各種建模過程（如k均值或邏輯迴歸）中優化數據分析。我的問題是：有沒有辦法讓我編寫我的python（或R）k-means代碼並在H2O中運行，或者唯一的方法是使用H2O預建過程？如果是後者，那麼我可以提取最終的得分代碼，以便將其計劃爲定期得分的自動運行嗎？ 如果第一個選項也是可能的（我注意到了「導入代碼」選項），那麼在這個過程中解析是如何發生的（例如，在數據準備，變量標準化，實際k-均值計分代碼，分配最終？段規則）

謝謝

娜塔莉

Answer 1

您將需要使用H2OKMeansEstimator方法在Python（或h2o.kmeans()中的R功能） - 有沒有辦法「進口」自己的K-意味着代碼加入到H2O中，我想這就是你要求的。有關於H2O的K-means實現的更多信息here。

要在生產環境中導出H2O K-means模型以供使用（評分），您可以將模型導出爲POJO or MOJO（純Java代碼，無相關性），或者您可以保存binary H2O model，這將需要一個在計分時間運行的H2O簇。