如何使用 h2o DL 和 mlr 调整参数？

编程问答 2022-05-01

问题描述

我正在尝试使用 h2o 更改 mlr 深度学习器的一些参数。 here 和 here 也提出了类似的问题。但是，我仍然对如何更改某些特定参数感到困惑。我在下面提供了一个简单的例子来说明我想要实现的目标。

如果我有一些数据：

data <- data.frame(
  x = rnorm(144),y = rnorm(144),z = rnorm(144),Factor1 = as.factor(rep(c("A","B"),each = 36)),Factor2 = as.factor(rep(c(rep("Red",18),rep("Blue",18)),4)),Response = as.factor(rep(c(rep(1,11),rep(0,7),4))
)

并且我建立了一个 h2o 深度学习器模型，我可以像这样更改参数（例如纪元）：

library(h2o)
y <- "Response"
x <- names(data[,-6])


h2o.init()
h2o.no_progress()

set.seed(1234)
h2oDL <- h2o.deeplearning(x,y,as.h2o(data),epochs = 50,nfolds = 3,score_interval = 1,stopping_rounds = 5,stopping_metric = "misclassification",stopping_tolerance = 1e-3,)

但我试图做的是使用 mlr 更改这些特定参数。通常，您可以像这样创建 mlr 模型：

library(mlr)

Task <- makeClassifTask(data = data,target = "Response")
Lrn <- makeLearner("classif.h2o.deeplearning",predict.type = "prob")
Mod <-train(Lrn,Task)

我试图做这样的事情：

param_set <- makeParamSet(
  makeNumericParam("epochs",default = 50)

)

然后在创建学习器时添加它，如下所示：

Task <- makeClassifTask(data = data,predict.type = "prob",par.vals = param_set)
Mod <-train(Lrn,Task)

但这会引发错误。关于如何更改 h2o.deeplearning 中的特定参数（即我在上面的 mlr 函数示例中更改的参数）的任何建议？

解决方法

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