【原】H2O，一個(gè)強(qiáng)大的 python 庫(kù)！

Python集中營(yíng) 2024-10-17 發(fā)布于甘肅

展開(kāi)全文

在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展中，H2O.ai 提供了一個(gè)強(qiáng)大的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高效的模型訓(xùn)練。

H2O 的 Python 接口使得數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)者能夠輕松地在 Python 環(huán)境中使用其強(qiáng)大的功能。

本文將介紹 H2O 的基本概念、安裝方法、主要功能以及一個(gè)實(shí)際的案例分析。

H2O簡(jiǎn)介

H2O 是一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，支持多種算法，包括線性回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、梯度提升機(jī)、深度學(xué)習(xí)等。

它的設(shè)計(jì)目標(biāo)是高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并提供用戶友好的界面。

H2O 還支持分布式計(jì)算，能夠在多臺(tái)機(jī)器上并行處理數(shù)據(jù)。

H2O的安裝

在使用 H2O 之前，我們需要先安裝它。

可以通過(guò) pip 安裝 H2O 的 Python 客戶端：

pip install h2o

安裝完成后，我們可以通過(guò)以下代碼啟動(dòng) H2O：

import h2o
h2o.init()

H2O的基本功能

H2O 提供了豐富的功能，主要包括：

· 數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理：支持多種格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，包括 CSV、HDFS、Hive 等。
· 模型訓(xùn)練：支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。
· 模型評(píng)估：提供多種評(píng)估指標(biāo)，幫助用戶評(píng)估模型性能。
· 模型部署：支持將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)出為 MOJO 格式，方便在生產(chǎn)環(huán)境中使用。

數(shù)據(jù)集介紹

在本案例中，我們將使用波士頓房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)集（Boston Housing Dataset）。

該數(shù)據(jù)集包含 506 個(gè)樣本和 13 個(gè)特征，目標(biāo)是預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)中位數(shù)。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

首先，我們需要導(dǎo)入必要的庫(kù)并加載數(shù)據(jù)集：

import h2o
import pandas as pd

# 啟動(dòng) H2O
h2o.init()

# 加載數(shù)據(jù)集
data = pd.read_csv('boston_housing.csv')
h2o_data = h2o.H2OFrame(data)

數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括處理缺失值和數(shù)據(jù)分割。

# 檢查缺失值
print(h2o_data.isna().sum())

# 數(shù)據(jù)分割
train, test = h2o_data.split_frame(ratios=[0.8], seed=1234)

模型訓(xùn)練

我們將使用隨機(jī)森林算法來(lái)訓(xùn)練模型。H2O 提供了簡(jiǎn)單的接口來(lái)訓(xùn)練模型。

from h2o.estimators import H2ORandomForestEstimator

# 定義特征和目標(biāo)變量
x = h2o_data.columns[:-1]  # 特征
y = h2o_data.columns[-1]    # 目標(biāo)變量

# 創(chuàng)建隨機(jī)森林模型
rf_model = H2ORandomForestEstimator(ntrees=100, max_depth=20, seed=1234)
rf_model.train(x=x, y=y, training_frame=train)

模型評(píng)估

訓(xùn)練完成后，我們需要評(píng)估模型的性能。

H2O 提供了多種評(píng)估指標(biāo)，如均方誤差（MSE）和 R2。

# 模型性能評(píng)估
performance = rf_model.model_performance(test_data=test)
print(performance)

預(yù)測(cè)

使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并查看預(yù)測(cè)結(jié)果。

# 進(jìn)行預(yù)測(cè)
predictions = rf_model.predict(test)
print(predictions.head())

結(jié)果可視化

為了更好地理解模型的表現(xiàn)，我們可以使用 matplotlib 庫(kù)進(jìn)行可視化。

import matplotlib.pyplot as plt

# 將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行比較
actual = test[y].as_data_frame()
predicted = predictions.as_data_frame()

plt.scatter(actual, predicted)
plt.xlabel('Actual Prices')
plt.ylabel('Predicted Prices')
plt.title('Actual vs Predicted Prices')
plt.show()