问题描述
我找不到关于 StdErr 列在预测 H2OFrame 中代表什么的任何文档，您从 predict 方法获得 H2OGeneralizedLinearEstimator。我希望它是预测的标准误差，但是当我用对数链接拟合花呢 GLM 时，这些值太小了。我怀疑 stderr 是线性预测器的预测标准误差，它只需要取幂，但同样，我找不到任何关于它是什么的文档。
import h2o
import numpy as np
h2o.init()
# create fake data
freq = np.random.binomial(1,.3,100)
severity = np.random.gamma(1,1000,100)
loss = freq*severity
e = np.random.normal(0,30,100)
predictor = severity + e
hf = h2o.H2OFrame({
"predictor": list(predictor),"loss": list(loss)
})
# define and train tweedie model
model = h2o.estimators.H2OGeneralizedLinearEstimator(
family="Tweedie",tweedie_link_power=0,tweedie_variance_power=1.5,standardize=False,Lambda=0,compute_p_values=True,response_column="loss"
)
model.train(
x=["predictor"],y="loss",training_frame=hf
)
然后模型预测如下表所示。即使有这些虚构的数据，预测误差似乎也不太可能如此之小。
model.predict(hf)
| 预测 | StdErr |
|---|---|
| 105.352 | 0.285071 |
| 221.748 | 0.17843 |
| 138.956 | 0.236532 |
| 173.803 | 0.203677 |
| 632.556 | 0.250724 |
| 130.473 | 0.246953 |
| 150.317 | 0.22418 |
| 300.163 | 0.169437 |
| 123.861 | 0.255866 |
| 112.778 | 0.272533 |
解决方法
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