如何从 H2O 随机森林中获得一棵树？答案

【问题标题】：How can I get a single tree from an H2O Random Forest?如何从 H2O 随机森林中获得一棵树？
【发布时间】：2020-02-28 02:54:28
【问题描述】：

我正在用下一个代码做一个随机森林：

rf_md <- h2o.randomForest(training_frame = train_h,
                          nfolds = 5,
                          y = y,
                          ntrees = 500,
                          stopping_rounds = 10,
                          stopping_metric = "RMSE",
                          score_each_iteration = TRUE,
                          stopping_tolerance = 0.0001,
                          seed = 1234)

输出是一个类型为：h2oregressionmodel 的对象。我想从森林中得到一棵树，所以我发现函数getTree() 与randomForest 对象配合得很好。如何将我的实际输出转换为 randomForest 对象？或者我可以使用不同的函数获得相同的随机森林，其输出是randomForest 对象吗？

感谢您的帮助

【问题讨论】：

标签： r machine-learning random-forest h2o

【解决方案1】：

H2O 带有类似的功能，h2o.getModelTree，可用于 GBM 和随机森林模型（参见 docs）；在您的情况下，例如选择树 #3，它应该是：

tree <- h2o.getModelTree(model=rf_md, tree_number=3)

【讨论】：

【解决方案2】：

在上面的示例中，rf_md 是 H2O-3 DRF（分布式随机森林）对象。（或者，更具体地说，指向它的指针。真实对象存在于 h2o.init() 的 H2O-3 java 进程的内存中）

H2O-3 模型对象不同于原生 R 包对象。无法将 H2O-3 DRF 模型转换为 R randomForest 模型。

【讨论】：