如何获得h2o模型的准确度/精度？

Question

我尝试使用逻辑回归来获得我的多类分类器的准确性。有没有办法通过内置函数获得准确性，还是我必须自己编写函数？

到目前为止我的代码下面：

multinomial_fit = H2OGeneralizedLinearEstimator(family="multinomial",max_iterations=100)

multinomial_fit.train(x=train_h2o_cro.columns[1:],y=train_h2o_cro.columns[0],training_frame=train_h2o)

prediction_glm_h2o = multinomial_fit.predict(test_h2o)

multinomial_fit.model_performance(test_h2o)

使用最后一行代码，我只得到mse而不是别的。

提前致谢。

Answer 1

目前尚未实现，但添加此功能是有意义的。这是JIRA ticket，您可以在其中跟踪进度。

Answer 2

编辑

由于Erin指出当前没有实现准确性，因此评估模型性能的选项仅限于H2OMultinomialModelMetrics可用的功能。

例如，你可以看看.mean_per_class_error()，看一下多类混淆矩阵model.confusion_matrix(data)，或者记录日志损失.logloss()等等。