h2o autoML Ошибка в графическом интерфейсе и через код Python
Когда я использую AUTO ML через H20, пользовательский интерфейс становится ниже по отзывам пользователей, и в таблице лидеров не было создано модели GBM/Deep learning. Просьба предложить, почему GBM и Deeplearning не удалось.
24 16: 18: 30.768 Информационная модель обучения GBM 2 завершилась неудачно: java.lang.IllegalArgumentException: class_sampling_factors должен иметь 2 элемента 25 16:18:30.768 Информационная модель обучения GBM 3 запущена 26 16:18:31.768 Информационная модель обучения GBM 3 не выполнена: java.lang. IllegalArgumentException: class_sampling_factors должен иметь 2 элемента 32 16:18:34.795 Сборка углубленного обучения по умолчанию для Info ModelTraining по умолчанию: java.lang.IllegalArgumentException: class_sampling_factors должен иметь 2 элемента
Кроме того, когда я пытаюсь запустить Automl-код в Python, то это дает случайную ошибку ниже, когда я пытаюсь преобразовать некоторые int-поля в фактор. О чем говорит эта ошибка.
H2OServerError: HTTP 500 Ошибка сервера: Ошибка сервера water.util.DistributedException: Ошибка: DistributedException из /127.0.0.1:54321: "-1" Запрос: Нет
1 ответ
По сообщению об ошибке похоже, что вы неправильно использовали аргумент class_sampling_factors, Как говорится в сообщении, вы можете указать только 2 элемента. Я бы рекомендовал ознакомиться с документацией по этому параметру здесь.
В будущем будет полезно, если вы предоставите воспроизводимый фрагмент кода, чтобы мы могли воспроизвести ошибку.