h20 без водителя и кривая ROC Как определить порог для мультиклассовой матрицы путаницы

Question

Я создал тренировочную модель, и ROC Curves показывает 0,9748 на Multiclass Confusion Matrix.Я запустил эту модель на тестовых данных, используя «оценку по другому набору данных» и получил прогнозы.Я хотел бы понять, как получить порог для этих прогнозов, чтобы мы могли публиковать будущие значения для пользователей.

Answer 1

DAI возвращает значения прогноза, а не метки.Это означает, что вы должны установить порог самостоятельно.Например, вы можете загрузить файл прогнозов, затем импортировать его на свой любимый язык (например, давайте использовать Python API API для H2O-3), а затем выполнить логическую проверку, чтобы увидеть, имеет ли данный столбец значение, превышающее пороговое значение для него.быть конкретным ярлыком.

Подробную информацию о графиках мультиклассовых экспериментов и о том, как DAI решает отобразить различные пороговые метрики, можно найти в документации здесь