Я выполняю настройку гиперпараметра для модели gbm в H2o, и поскольку моей функцией потерь является Tweedie, я не хочу рассматривать mse как критерий выбора модели.
В документации H2o говорится, что индекс Джини можно рассчитать как для моделей регрессии, так и для моделей классификации, однако, когда я пытаюсь получить его для моей модели регрессии Твиди, он возвращает ноль. Ниже показано, как получить лучшую модель и оценить ее на тестовом наборе.
gbm_sorted_grid <- h2o.getGrid(grid_id = "grid_hp4", sort_by =
"residual_deviance")
best_model <- h2o.getModel(gbm_sorted_grid@model_ids[[1]])
perf <- h2o.performance(best_model, newdata = lrs_test)
h2o.giniCoef(perf)
Null
И когда я пробую код ниже, я получаю ошибку ниже:
h2o.giniCoef(best_model) : No Gini for H2ORegressionModel
Это работает только для дистрибутива Бернулли?