H2O with R 簡明使用手記 下篇

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mypath = "/my/file/path/"

mydata.hex = h2o.importfile(path = mypath, destination_frame = "mydata.hex")

h2o.uploadfile()還可以將資料上傳到h2o雲端。

函式名功能

h2o.anyfactor(mydata.hex)判斷是否包含因子

mydata.hex[,a_column_num]<-as.factor(mydata.hex[,a_column_num])將一列的整行資料轉換成無排序的因子

mydata.r<-as.data.frame(mydata.hex)將h2o資料轉換成r的資料框格式，滯後可以用r中函式操作，r處理大量資料的能力不如h2o，所以需要確保轉換的資料量r可以承受

mydata.hex<-as.h2o(mydata.r,destination_frame="mydata.hex")as.data.frame()的逆過程

mydata.hex<-h2o.assign(data=mydata.hex,key = "mynewname")重新命名，函式將儲存新的資料集，對此資料集操作不會影響原來的資料,可以用h2o.ls()檢視key

colnames/names(mydata.hex)顯示列名

min/max(mydata.hex$age)最小/最大值

mydata.qs<-quantile(mydata.hex$psa, probs = (1:10)/10)分位數

summary(mydata.hex)類似r中同名函式

h2o.table(mydata.hex[,c("age","race")])to summarize data, h2o很能裝，可以用table處理超過r能力的資料

runif(mydata.hex)在資料中新增一列隨機數，可以用來切分資料，但效果不如h2o.spiltframe()快且穩定

mydata.split<-h2o.splitframe(data = mydata.hex, ratios= 0.75);mydata.train <- mydata.split[[1]];mydata.test <- mydata.split[[2]];切分資料

mydata.hex <- h2o.getframe(id = "mydata.hex")得到h2o中的資料引用，也就是我們前面重新命名中設定的key

my.model <- h2o.getmodel(model_id="***x")獲得h2o中的模型

h2o.rm(c("mydata.train","mydata.test"))刪除h2o中的物件

******fun <- function(x)calculated<-******fun(mydata.hex[,"age"])可以直接使用r函式

x 是特徵向量，

y是整數或者類別

mydata.gbm

<- h2o.gbm(y = 1, x = 2:5,training_frame = mydata.hex, ntrees = 10,max_depth = 3, min_rows = 2, learn_rate = 0.2, distribution= "gaussian")

h2o用彈性網路懲罰擬合模型，擬合是分布式的，非常快，對於幾千個非零引數的**器效果好。

mydata.glm

<- h2o.glm(y = "capsule", x = c("age","race","psa","dcaps"),training_frame = mydata.hex, family = "binomial",nfolds = 10, alpha = 0.5)

mydata.kmeans = h2o.kmeans(training_frame = mydata.hex,  k = 3, x = 1:4)

mydata.clusters = h2o.predict(object = mydata.kmeans, newdata = mydata.hex)

mydata.fit = h2o.predict(object = mydata.glm, newdata = mynewdata.hex)

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