Как определить, какая метка считается «положительным» классом в двоичном классификаторе H2O?

Question

Обучение двоичному классификатору с использованием h2o.ai и хотел бы узнать, какой ярлык считается «положительным» классом. Это имеет значение, поскольку, если у ярлыков есть «дать cookie» и «не давать cookie», и мы пытаемся оптимизировать, чтобы максимизировать вспоминать , в зависимости от того, какой ярлык является «положительным» классом, мы будем отдавать больше («дать cookie» - положительный класс) или меньше («не давать cookie» - положительный класс).

Еще одна публикация по SO ( Как указать положительный класс в случайном лесу H2O или другом двоичном классификаторе? ), по-видимому, подразумевает, что значения уровня назначаются в альфа-порядке по умолчанию («a» означает самый низкий уровень и «z» является самым высоким) и просто пытается подтвердить здесь, как его собственный явный вопрос.

Кроме того, есть ли способ узнать, какой класс в настоящее время является «положительным» классом для модели (т. Е. Основан на упорядочении меток матрицы смешения при использовании команды вывода some_h20_model.confusion_matrix(...))?

Answer 1

То, что вы проверяете, является правильным, уровни заказов H2O-3 в лексикографическом порядке.

Вы можете использовать эту матрицу путаницы в качестве примера того, как будет упорядочена матрица путаницы (то есть, если у вас есть категории и вы сортируете их в алфавитном порядке, они будут отображаться в 0,1,2 ... как показано)

А вот пример двоичного результата с Нет и Да, где Нет соответствует 0, а Да соответствует 1.