массив предсказанных классов.
тоящее время я использую H2O для набора проблем классификации. Я проверяю это сH2ORandomForestEstimator
в среде Python 3.6. Я заметил, что результаты метода прогнозирования дают значения от 0 до 1 (я предполагаю, что это вероятность).
В моем наборе данных атрибут target является числовым, т.е.Истинные значения 1 иFalse
значения равны 0. Я удостоверился, что я преобразовал тип в категорию для целевого атрибута, я все еще получал тот же результат.
Затем я изменил код, чтобы преобразовать целевой столбец в коэффициент, используяasfactor()
метод на H2OFrame все еще не было никаких изменений в результате.
Но когда я изменил значения в целевом атрибуте на True и False для 1 и 0 соответственно, я получил ожидаемый результат (т. Е.), Результатом была классификация, а не вероятность.
Как правильно получить классифицированный результат прогноза?Если вероятности являются результатами для числовых целевых значений, то как мне их обработать в случае мультиклассовой классификации?