H2o 简明教程

H2O - Running Sample Application

在示例列表中点击航空公司延误 Flow 链接，如下面的屏幕截图所示 −

在你确认之后，新的笔记本将被加载。

Clearing All Outputs

在我们解释笔记本中的代码语句之前，让我们清除所有输出，然后逐渐运行笔记本。要清除所有输出，请选择以下菜单选项 −

Flow / Clear All Cell Contents

这在以下屏幕截图中所示 −

一旦清除所有输出，我们将单独运行笔记本中的每个单元格，并检查其输出。

Running the First Cell

单击第一个单元格。左侧会出现一个红旗，表示该单元格已选中。如下图所示 −

此单元格的内容只是使用 MarkDown (MD) 语言编写的程序注释。该内容描述了加载的应用程序的功能。要运行单元格，请单击运行图标，如下图所示 −

你将在单元格下方看不到任何输出，因为当前单元格中没有可执行代码。光标现在会自动移动到下一个单元格，该单元格已准备好执行。

Importing Data

下一个单元格包含以下 Python 语句 −

importFiles ["https://s3.amazonaws.com/h2o-airlines-unpacked/allyears2k.csv"]

该语句将 allyears2k.csv 文件从 Amazon AWS 导入到系统中。当你运行该单元格时，它会导入该文件，并为你提供以下输出。

Setting Up Data Parser

现在，我们需要对数据进行解析，使其适合我们的 ML 算法。使用以下命令执行此操作–

setupParse paths: [ "https://s3.amazonaws.com/h2o-airlines-unpacked/allyears2k.csv" ]

在执行上述语句后，将出现设置配置对话框。该对话框允许您对文件的解析进行多个设置。如下图所示所示：

在此对话框中，您可以从给定的下拉列表中选择所需的解析器，并设置其他参数，如字段分隔符等。

Parsing Data

下一个语句实际使用上述配置解析数据文件，语句较长，如下所示：

parseFiles
paths: ["https://s3.amazonaws.com/h2o-airlines-unpacked/allyears2k.csv"]
destination_frame: "allyears2k.hex"
parse_type: "CSV"
separator: 44
number_columns: 31
single_quotes: false
column_names: ["Year","Month","DayofMonth","DayOfWeek","DepTime","CRSDepTime",
   "ArrTime","CRSArrTime","UniqueCarrier","FlightNum","TailNum",
   "ActualElapsedTime","CRSElapsedTime","AirTime","ArrDelay","DepDelay",
   "Origin","Dest","Distance","TaxiIn","TaxiOut","Cancelled","CancellationCode",
   "Diverted","CarrierDelay","WeatherDelay","NASDelay","SecurityDelay",
   "LateAircraftDelay","IsArrDelayed","IsDepDelayed"]
column_types: ["Enum","Enum","Enum","Enum","Numeric","Numeric","Numeric"
   ,"Numeric","Enum","Enum","Enum","Numeric","Numeric","Numeric","Numeric",
   "Numeric","Enum","Enum","Numeric","Numeric","Numeric","Enum","Enum",
   "Numeric","Numeric","Numeric","Numeric","Numeric","Numeric","Enum","Enum"]
delete_on_done: true
check_header: 1
chunk_size: 4194304

请注意，您在配置框中设置的参数在上述代码中已列出。现在，运行此单元格。一段时间后，解析完成，您将看到以下输出：

Examining Dataframe

经处理后，它将生成一个数据框，可以使用以下语句对其进行检查：

getFrameSummary "allyears2k.hex"

在执行上述语句后，您将看到以下输出：

现在，您的数据已准备就绪，可以将其输入机器学习算法。

下一条语句是程序注释，表示我们将使用回归模型并指定预设正则化和 lambda 值。

Building the Model

接下来是对模型本身进行构建，这是最重要的语句。此语句指定在以下语句中：

buildModel 'glm', {
   "model_id":"glm_model","training_frame":"allyears2k.hex",
   "ignored_columns":[
      "DayofMonth","DepTime","CRSDepTime","ArrTime","CRSArrTime","TailNum",
      "ActualElapsedTime","CRSElapsedTime","AirTime","ArrDelay","DepDelay",
      "TaxiIn","TaxiOut","Cancelled","CancellationCode","Diverted","CarrierDelay",
      "WeatherDelay","NASDelay","SecurityDelay","LateAircraftDelay","IsArrDelayed"],
   "ignore_const_cols":true,"response_column":"IsDepDelayed","family":"binomial",
   "solver":"IRLSM","alpha":[0.5],"lambda":[0.00001],"lambda_search":false,
   "standardize":true,"non_negative":false,"score_each_iteration":false,
   "max_iterations":-1,"link":"family_default","intercept":true,
   "objective_epsilon":0.00001,"beta_epsilon":0.0001,"gradient_epsilon":0.0001,
   "prior":-1,"max_active_predictors":-1
}

我们使用了 glm，这是一套广义线性模型，其族类型设置为二项式。您可以在上述语句中看到这些内容突出显示。在我们的示例中，预期输出是二进制的，因此我们使用二项式类型。您可以自己检查其他参数；例如，查看我们之前指定的 alpha 和 lambda。参考 GLM 模型文档以获取所有参数的说明。

现在，运行此语句。执行后，将生成以下输出：

当然，在您的机器上，执行时间会有所不同。现在，来到此示例代码中最有趣的部分。

Examining Output

我们仅使用以下语句输出了我们已经构建的模型：

getModel "glm_model"

请注意，glm_model 是我们在上一个语句中构建模型时指定为 model_id 参数的模型 ID。这为我们提供了详细的结果输出，其中包含多个不同的参数。下图中显示了报告的部分输出：

如您在输出中所见，它表示这是在您的数据集上运行广义线性建模算法的结果。

在 SCORING HISTORY 正上方，您会看到 MODEL PARAMETERS 标记，展开该标记，您将看到构建模型时使用所有参数的列表。在下图中显示了这一点。

同样，每个标记都会提供特定类型的详细输出。展开各个标记以研究不同种类的输出。

Building Another Model

接下来，我们将在我们数据框上构建一个深度学习模型。示例代码中的下一行语句只是一个程序注释。下一条语句实际上是一个模型构建命令。如下所示：

buildModel 'deeplearning', {
   "model_id":"deeplearning_model","training_frame":"allyear
   s2k.hex","ignored_columns":[
      "DepTime","CRSDepTime","ArrTime","CRSArrTime","FlightNum","TailNum",
      "ActualElapsedTime","CRSElapsedTime","AirTime","ArrDelay","DepDelay",
      "TaxiIn","TaxiOut","Cancelled","CancellationCode","Diverted",
      "CarrierDelay","WeatherDelay","NASDelay","SecurityDelay",
      "LateAircraftDelay","IsArrDelayed"],
   "ignore_const_cols":true,"res   ponse_column":"IsDepDelayed",
   "activation":"Rectifier","hidden":[200,200],"epochs":"100",
   "variable_importances":false,"balance_classes":false,
   "checkpoint":"","use_all_factor_levels":true,
   "train_samples_per_iteration":-2,"adaptive_rate":true,
   "input_dropout_ratio":0,"l1":0,"l2":0,"loss":"Automatic","score_interval":5,
   "score_training_samples":10000,"score_duty_cycle":0.1,"autoencoder":false,
   "overwrite_with_best_model":true,"target_ratio_comm_to_comp":0.02,
   "seed":6765686131094811000,"rho":0.99,"epsilon":1e-8,"max_w2":"Infinity",
   "initial_weight_distribution":"UniformAdaptive","classification_stop":0,
   "diagnostics":true,"fast_mode":true,"force_load_balance":true,
   "single_node_mode":false,"shuffle_training_data":false,"missing_values_handling":
   "MeanImputation","quiet_mode":false,"sparse":false,"col_major":false,
   "average_activation":0,"sparsity_beta":0,"max_categorical_features":2147483647,
   "reproducible":false,"export_weights_and_biases":false
}

如您在上方的代码中看到的那样，我们指定对相应的数值设定几个参数来使用 deeplearning 构建模型，如 deeplearning 模型文档中指定的那样。当您运行此语句时，它将比 GLM 模型构建需要更多时间。您将在模型构建完成后看到以下输出，尽管时间不同。

Examining Deep Learning Model Output

这生成了这样的输出，可以使用以下语句进行检查，如同前例中的情况。

getModel "deeplearning_model"

我们将考虑如下所示的 ROC 曲线，以快速参考。

如同前例一样，请展开各个标签并研究不同的输出。

Saving the Model

在研究了不同模型的输出后，您可以决定在您的生产环境中使用其中一个。H20 允许您将此模型保存为 POJO（普通的 Java 对象）。

展开输出中的最后一个标签预览 POJO，您将看到调整过模型的 Java 代码。在您的生产环境中使用它。

接下来，我们将了解 H2O 的一项非常激动人心的特性。我们将了解如何使用 AutoML 根据性能来测试和对各种算法进行评级。