Я пытаюсь обучить модель, используя алгоритм H2O-3 Automl H2O-3 на AWS SageMaker, используя консоль.
Цель моей модели - предсказать, будет ли арест произведен по году,тип преступления и местонахождение.
Мои данные имеют 8 столбцов:
primary_type: enum description: enum location_description: enum arrest: enum (true / false), это целевой столбец domestic: enum (true / false) year: номер latitude: номер longitude: номер
Когда я использую консоль SageMaker в AWS и создаю новое учебное задание, используяВ автоматическом алгоритме H2O-3 я указываю столбцы primary_type, description, location_description и domestic как категориальные.
Однако в журналах учебной работы я всегда вижу следующие двалинии:
Converting specified columns to categorical values:
[]
Это наводит меня на мысль, что атрибут categorical_columns в гиперпараметре training не учитывается.
Я пробовал следующие гиперпараметры скаждый раз один и тот же вывод в журналах:
{'classification': 'true', 'categorical_columns':'primary_type,description,location_description,domestic', 'target': 'arrest'}
{'classification': 'true', 'categorical_columns':['primary_type','description','location_description','domestic'], 'target': 'arrest'}
Я думал, что список категориальных столбцов должен быть разделен запятой, которая затем будет разбита на список.
Я ожидал, что список имен категориальных столбцов будет выводиться в журналах вместо пустого списка, например так:
Converting specified columns to categorical values:
['primary_type','description','location_description','domestic']
Может кто-нибудь помочь мне понять, как заставить эти категориальные столбцы применять к обучениюмоей модели?
Кроме того - я думаю это код, который запускается, когда я тренирую свою модель, но мне еще предстоит подтвердить, что: https://github.com/h2oai/h2o3-sagemaker/blob/master/automl/automl_scripts/train#L93-L151