Konvertieren h2o Modellergebnisse zu einem Pandas Datenrahmen

Question

ich ein Modell in h2o wie so trainierte:

import h2o 

h2o.init() 
trainFrame = h2o.import_file(path = "C:/train.csv") 

train, test = trainFrame.split_frame([0.8]) 

x = ["A", "B", "C"] 
y = "Target" 

m = h2o.estimators.H2ORandomForestEstimator(model_id="RF_defaults") 
m.train(x, y, train) 

jetzt mag ich diese Ergebnisse zu einem Pandas Datenrahmen speichern.

Ich versuche, das zu tun, wie so:

m.as_data_frame(pandas = True)

aber das zurückgibt:

AttributeError: type object 'H2ORandomForestEstimator' has no attribute 'as_data_frame'

Answer 1

Das Modellobjekt m viele Informationen in ihm hat. Verwenden Sie dir(m), um alle verfügbaren Komponenten anzuzeigen.

In einigen Fällen ist eine Komponente von m bereits als Datenrahmen, wie das Scoring History gespeichert:

type(m.scoring_history()) 
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 

In anderen Fällen wird eine Komponente eine Liste von Werten, wie Variable Bedeutung sein :

type(m.varimp()) 
# <type 'list'> 

so haben Sie einen Blick auf die Ausgabe von m, entscheiden, was Sie wollen, nennen Sie es mit den Methodennamen in dir(m), und dann zu Datenrahmen konvertieren je nach Bedarf.