Истинно положительная квантильная метрика с H2O XGBoost и pyspark - PullRequest
Новая
       74

Истинно положительная квантильная метрика с H2O XGBoost и pyspark

0 голосов
/ 19 декабря 2018

Создав модель и оценив последние по тестовым данным с H2O XGBoost с учетом Pyspark, есть ли способ получить истинную положительную скорость, лучше всего указанную в квантилях, таких как [0,95, 0,9, ...]?Учитывая контекст H2o h2oContext поверх (py) искры Sparksession, ниже приведен мой код, и я понятия не имею, как рассчитать квантированные значения TP.Спасибо за помощь! 

estH2o = H2OXGBoostEstimator(max_depth=6, backend='cpu', eta=0.2, gamma=0.1, ntrees=60, stopping_metric='auc',
    categorical_encoding="LabelEncoder")
estH2o.train(training_frame=h2oTrain, validation_frame=h2oTest, x=featureCols, y="myTargetVariable")
testResult = estH2o.predict(h2oTest[featureColsTest])
testResultDF = testResult.as_data_frame()
testResultTarget = h2oTest['myTargetVariable'].as_data_frame()
...