Я использовал H2o (версия 3.16.0.2 и не могу обновить из-за несовместимости версий и существующих моделей, которые перестали бы работать), чтобы запустить AutoML с указанием validation_frame и leaderboard_frame. Это работает более или менее хорошо, но у меня есть проблемы с очисткой рабочего пространства. Поскольку я не единственный пользователь, h2o.removeAll не вариант.
Используя h2o.ls (), я получил список всех объектов - и я смог идентифицировать фреймы, модели, сетки на основе имен, прогнозы на основе измерений (кто-нибудь знает лучший способ?), Но все еще имеет класс hex.DataInfo, чтобы избавиться. Основная проблема с предсказаниями и данными класса заключается в том, что их имена выглядят как «_bc67be99e2e912dca074b36519e14f91», и я не знаю, как получить объекты, связанные с ними. Я знаю, что некоторые из них относятся к классу hex.DataInfo, потому что загрузка их в виде фреймов приводит к этой ошибке.
Я пытался просмотреть свойства модели, но нашел только один объект из списка из 70. Я не смог найти никаких свойств, связанных с таблицей прогнозов (созданной на лету, в фоновом режиме). Я предполагаю, что это в некоторой степени связано с указанием фрейма списка лидеров, но я не смог найти никаких полезных свойств в объекте списка лидеров.
Буду признателен за любую помощь, дядя Гугл на этот раз не был таким любезным ...
Редактировать: Альтернативные способы очистки рабочей области объектов, созданных во время AutoML, также приветствуются.