【问题标题】:R H2O Deeplearning Multinomial ClassificationR H2O 深度学习多项式分类
【发布时间】:2017-01-02 12:49:19
【问题描述】:

我正在研究多项分类模型。该模型用于预测转移概率。在使用的变量中,其中之一是当前状态(类之一)。例如,贷款目前是当前的。它可以过渡到当前的、1 个月的拖欠、违约或还清。但它不应过渡到拖欠 2 个月。在训练数据中,不会发生当前到 2 个月的拖欠过渡。在训练模型之后,我查看了模型预测,并且仍然存在已知为零的状态的非平凡概率。使用 R 的 h2o 深度学习功能时是否可以强制执行零概率?

【问题讨论】:

  • 如果没有代码,这显然是一个“告诉我如何做 X”之类的问题。在统计或尚未批准的机器学习论坛中更好地处理?

标签: r h2o


【解决方案1】:

不,目前没有办法强制 H2O 训练函数中某些类别的概率为零。最好的解决方案可能是编写一些代码来在事后手动处理概率。

【讨论】:

    猜你喜欢
    • 2016-07-25
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 2019-05-14
    • 2017-01-05
    • 1970-01-01
    • 2015-12-31
    • 1970-01-01
    • 2017-04-11
    相关资源
    最近更新 更多