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尝试 H2o 做机器学习

2018-04-07 23:44    收藏: 1    

我目前正在参加一个机器学习班,虽然工作量很疯狂,但我非常喜欢。我最初计划使用 R 来训练我的数据库,但老师建议我使用一个 FOSS 机器学习框架 H2o

起初我有点怀疑,因为我已经对 R 掌握得不错了,但后来我发现你可以简单地将 H2o 作为 R 库导入。H2o 将大多数 R 函数替换为其自己的并行化函数,以减少处理时间(不再需要 doParallel 调用),并且使用“外部”服务端来运行,而不是直接调用 R。

H2o Flow gradient boosting model

直到我真正在实际中开始在 H2o 中使用 R 时,我对这种情况都非常满意。我在使用非常大的数据库时,库变得笨重,我几乎不能做任何有用得事情。大多数时候,我最后只是得到一个很长的 Java 回溯调用。

我相信正确地将 H2o 作为一个库使用将非常强大,但可惜的是,它似乎在我的 R 技能中无效。

H2o Flow variable importance weights

我生了一整天的气 —— 无法实现我想做的事 —— 直到我意识到 H2o 有一个名为 Flow 的 WebUI。我通常不喜欢使用 web 来完成重要的工作,比如编写代码,但是 Flow 简直太不可思议了。

自动绘图功能,运行资源密集模型时集成 ETA(预计剩余时间),每个模型参数的描述(这些参数甚至会根据您熟悉的统计模型分成不同部分),Flow 似乎拥有所有功能。我很快就能够运行 3 种基本的机器学习模型并获得实际可解释的结果。

所以,如果你一直渴望使用最先进的机器学习模型分析非常大的数据库,我会推荐使用 H2o。首先尝试使用 Flow,而不是 Python 或 R 的钩子,来看看它能做什么。

唯一缺点是,H2o 是用 Java 编写的,并依赖 Java 1.7 来运行。并且需要警告的是:它需要非常强大的处理器和大量的内存。即使有 10 个可用的内核和 10Gb 的 RAM,我可怜的服务器也苦苦挣扎了一段时间。


via: https://veronneau.org/playing-with-water.html

作者:Louis-Philippe Véronneau 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

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