使用 H20 AI 时从排行榜功能获取准确度指标

问题描述

我正在使用 H2O autoML 运行二进制分类模型。我已经明确告诉 autoML 将其视为具有以下代码行的分类模型。

# This line of code turns our int variable into a factor.
# This is necessary to tell H2O that we want a classification model
feature_data['Radius'] = feature_data['Radius'].asfactor()

运行 H20 autoML 一分钟后，然后使用以下代码行；

lb = aml.leaderboard
lb.head()
lb.head(rows=lb.nrows) # Entire leaderboard

我在下面的屏幕截图中得到了输出

如您所见，用于分类的指标是 AUC 和 logloss，但我想看到的是准确性。我应该添加什么来获得这样的输出？

解决方法

排行榜似乎不允许您使用准确性作为指标进行排序。以下代码和文本行直接取自 documentation：

aml = H2OAutoML(max_runtime_secs = 30,sort_metric = "logloss")

对于二项式分类，请选择 AUC、"logloss"、"mean_per_class_error"、"RMSE"、"MSE"。