如何在 H2O python 中应用序数回归？

Posted 2023-03-13

【中文标题】如何在 H2O python 中应用序数回归？

【英文标题】：How to apply ordianal regression in H2O python?

【发布时间】：2019-08-03 21:46:19

【问题描述】：

我有一个由 5 个类组成的目标，其中存在序数关系。我想为这个多类分类问题实现序数回归。这是我尝试过的：

train['target'] = train['target'].asfactor()
valid['target'] = valid['target'].asfactor()
test['target'] = test['target'].asfactor()

from h2o.estimators.glm import H2OGeneralizedLinearEstimator

hyper_params_glm = 'alpha': [0.001, 0.003, 0.005, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7,0.75,0.8,0.85,0.9,0.95],
                   'missing_values_handling': ["skip", "mean_imputation"]

ip_grid_glm = H2OGridSearch(model=H2OGeneralizedLinearEstimator(                 
                    standardize = True,
                    family='ordinal', keep_cross_validation_predictions=True, 
                    fold_assignment = "Modulo",lambda_search = True,
                    intercept = True,seed=2345, early_stopping = True, nfolds = 5)
                    ,hyper_params=hyper_params_glm)

ip_grid_glm.train(x=finalFeatures, y='AnsQ1', training_frame=train)

但是我得到了错误：

参数family 应该是 ?Enum["multinomial", "quasibinomial", “泊松”，“伽玛”，“高斯”，“tweedie”，“二项式”]，得到字符串 序数

我还使用asnumeric() 将目标类型更改为数字，但我又遇到了同样的错误。

如何为我的多类分类应用序数回归？

编辑：如果我从文档link 中理解正确，如果我使用具有超过 2 个分类值的多项式族，那么它会考虑类别的顺序吗？

【参考方案1】：

您使用的是哪个版本的 H2O？ family looks like 的“序数”选项是在 3.18.0.3 中添加的。

希望http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/data-science/glm.html#logistic-ordinal-regression-ordinal-family 回答您的其他问题？它解释了“序数”和“多项式”之间的数学差异。

（但我认为您编辑中问题的简短回答是“是”，因为它说：“[它适用于] 谨慎的变量，如分类，但可以排序，如回归。 ")