Пробовал на 28.0.2 и последних версиях 30.0.1.
Создайте первый DRF:
rf1 <- h2o.randomForest(
model_id="first_drf1_x1",
x = f2,
y = r1,
training_frame = train1,
validation_frame = valid1,
ntrees = 49,
nfolds = 5,
seed = 1
)
Обучите его, и они попытаются продолжить обучение с этой модели следующим образом:
rf2 <- h2o.randomForest(
model_id="second_drf1_x2",
x = f2,
y = r1,
training_frame = train2,
validation_frame = valid2,
ntrees = (49+50),
nfolds = 5,
checkpoint = "first_drf1_x1",
seed = 1
)
Непосредственно в журналах это можно увидеть:
POST /3/ModelBuilders/drf, parms: {model_id=second_drf1_x2, validation_frame=RTMP_sid_aea1_16, response_column=pcs7_e_dt_4010u, training_frame=RTMP_sid_aea1_14, seed=1, nfolds=5, ntrees=99, ignored_columns=["ts","leve_batch_nbr"], checkpoint=first_drf1_x1}
04-30 10:20:34.601 127.0.0.1:54321 55804 FJ-1-5 INFO: Creating 5 cross-validation splits with random number seed: 1
04-30 10:20:34.612 127.0.0.1:54321 55804 FJ-1-5 ERRR: _weights_column: Weights column '__internal_cv_weights__' not found in the training frame
Когда создана первая модель, создано 5 моделей CV, и у них установлено внутреннее поле следующим образом:
“_weights_column":"internal_cv_weights",
но когда тренируется основная первая модель, тогда:
Building main model.
...
“_weights_column":null,
Я открыл ошибку в h2o jira, но, возможно, кто-то уже видел эту проблему и имеет обходной путь. Если nfolds установлен в 0 (отключение перекрестной проверки) - тогда все работает просто отлично