H2O 建模：独立的 k 均值或回归代码
H2O modelling: stand-alone k-means or regression code
我对 H2O 和 运行 荨麻疹模型还很陌生。我现在考虑 H2O 的原因是我的理解是 H2O 有助于在各种建模过程中优化数据解析（例如 k-means 或逻辑回归）。我的问题是：有没有办法让我在 H2O 中编写 python（或 R）k-means 代码和 运行，或者唯一的方法是使用 H2O 预构建过程？如果是后者，那么我可以提取最终评分代码以便安排自动 运行 进行常规评分吗？
如果第一个选项也是可能的（我注意到选项“导入代码”），那么解析将如何在这个过程中发生（例如，在数据准备、变量标准化、实际的 k-means 评分代码、分配最终段规则）？
谢谢
娜塔莉
您将需要使用 Python 中的 H2OKMeansEstimator 方法（或 R 中的 h2o.kmeans() 函数）——无法 "import" 您自己的 K-表示编码为 H2O，我认为这就是您要问的。有关 H2O 的 K-means 实现的更多信息 here。
要导出 H2O K-means 模型以供在生产环境中使用（评分），您可以将模型导出为 POJO or MOJO (pure Java code with no dependencies), or you can save a binary H2O model，这需要在评分时有一个 H2O 集群 运行 -时间。
我对 H2O 和 运行 荨麻疹模型还很陌生。我现在考虑 H2O 的原因是我的理解是 H2O 有助于在各种建模过程中优化数据解析（例如 k-means 或逻辑回归）。我的问题是：有没有办法让我在 H2O 中编写 python（或 R）k-means 代码和 运行，或者唯一的方法是使用 H2O 预构建过程？如果是后者，那么我可以提取最终评分代码以便安排自动 运行 进行常规评分吗？ 如果第一个选项也是可能的（我注意到选项“导入代码”），那么解析将如何在这个过程中发生（例如，在数据准备、变量标准化、实际的 k-means 评分代码、分配最终段规则）？
谢谢
娜塔莉
您将需要使用 Python 中的 H2OKMeansEstimator 方法（或 R 中的 h2o.kmeans() 函数）——无法 "import" 您自己的 K-表示编码为 H2O，我认为这就是您要问的。有关 H2O 的 K-means 实现的更多信息 here。
要导出 H2O K-means 模型以供在生产环境中使用（评分），您可以将模型导出为 POJO or MOJO (pure Java code with no dependencies), or you can save a binary H2O model，这需要在评分时有一个 H2O 集群 运行 -时间。