extrahiere h2o zufällige Gesamtstruktur im Format wie rpart frame - r, random-forest, h2o

Der folgende Code:

library(randomForest)
z.auto <- randomForest(Mileage ~ Weight,
data=car.test.frame,
ntree=1,
nodesize = 15)
tree <- getTree(z.auto,k=1,labelVar = T)
tree

Gibt dies als Textausgabe an:

   left daughter right daughter split var split point status prediction
1              2              3    Weight      2567.5     -3   24.45000
2              0              0      <NA>         0.0     -1   30.66667
3              4              5    Weight      3087.5     -3   22.37778
4              6              7    Weight      2747.5     -3   24.00000
5              8              9    Weight      3637.5     -3   19.94444
6              0              0      <NA>         0.0     -1   25.20000
7             10             11    Weight      2770.0     -3   23.29412
8              0              0      <NA>         0.0     -1   21.18182
9              0              0      <NA>         0.0     -1   18.00000
10             0              0      <NA>         0.0     -1   22.50000
11             0              0      <NA>         0.0     -1   23.72727

Aus diesen Daten kann ich die Logik eines einzelnen Baumes erkennen.

Wie bekomme ich basierend darauf die viel längere Tabelle, die alle Bäume in einer zufälligen Gesamtstruktur von H2O beschreibt?

Ich mag "h2o", weil es sauber alle verwendetKerne, und geht an einem ziemlich guten Clip auf meinem System. Es ist ein nettes Werkzeug. Es ist jedoch eine von "r" getrennte Bibliothek, so dass ich unsicher bin, wie ich auf verschiedene Teile meiner Daten zugreifen kann.

Wie bekomme ich etwas wie die obige gedruckte Ausgabe, in Form einer CSV-Datei, aus einem zufälligen Waldwald?

Antworten:

H2O hat zur Zeit keine AnzeigefunktionEine Tabelle wie diese, aber Sie können das zufällige Gesamtstrukturmodell mit Hilfe von. in POJO (eine Java - Datei) exportieren h2o.download_pojo () -Funktion und dann den Baum (einzelne Regeln) manuell überprüfen.

H2O akzeptiert auch Feature-Anfragen.