h2o.glm lambda 搜索似乎没有迭代所有 lambda

2023-12-08

请考虑以下基本的可重现示例：

library(h2o)
h2o.init()
data("iris")
iris.hex = as.h2o(iris, "iris.hex")
mod = h2o.glm(y = "Sepal.Length", x = setdiff(colnames(iris), "Sepal.Length"), 
              training_frame = iris.hex, nfolds = 2, seed = 100,
              lambda_search = T, early_stopping = F, 
              family = "gamma", nlambdas = 100)

当我运行上述内容时，我期望h2o将迭代 100 多个不同的 lambda 值。然而，运行length(mod@allparameters$lambda)将显示实际只测试了 79 个 lambda 值。这 79 个值是序列中的前 79 个值：

maxLambda = max(mod@allparameters$lambda)
lambdaMinRatio = mod@allparameters$lambda_min_ratio
exp(seq(log(maxLambda), log(maxLambda*lambdaMinRatio), length.out = 100))

您能否让我知道如何让函数迭代所有 100 个 lambda 值？（我尝试设置early_stopping = F看看这是否可以解决问题，但事实并非如此。）

这是我的集群信息（如果有帮助的话）：

R is connected to the H2O cluster: 
    H2O cluster uptime:         11 hours 21 minutes 
    H2O cluster version:        3.10.5.3 
    H2O cluster version age:    1 month and 26 days  
    H2O cluster name:           H2O_started_from_R_xaq943 
    H2O cluster total nodes:    1 
    H2O cluster total memory:   6.75 GB 
    H2O cluster total cores:    8 
    H2O cluster allowed cores:  4 
    H2O cluster healthy:        TRUE 
    H2O Connection ip:          localhost 
    H2O Connection port:        54321 
    H2O Connection proxy:       NA 
    H2O Internal Security:      FALSE 
    R Version:                  R version 3.3.3 (2017-03-06)

谢谢你！

编辑：根据要求，这里是 h2o.getGLMFullRegularizationPath(mod) 的输出：

$`__meta`
$`__meta`$schema_version
[1] 3

$`__meta`$schema_name
[1] "GLMRegularizationPathV3"

$`__meta`$schema_type
[1] "RegularizationPath"


$model
NULL

$lambdas
 [1] 1.434114617 1.306711827 1.190627150 1.084855115 0.988479577 0.900665776 0.820653111 0.747748550 0.681320630 0.620793983 0.565644356
[12] 0.515394071 0.469607882 0.427889212 0.389876714 0.355241141 0.323682497 0.294927436 0.268726896 0.244853939 0.223101790 0.203282042
[23] 0.185223025 0.168768322 0.153775410 0.140114426 0.127667047 0.116325458 0.105991425 0.096575439 0.087995943 0.080178626 0.073055778
[34] 0.066565704 0.060652190 0.055264017 0.050354514 0.045881158 0.041805202 0.038091343 0.034707413 0.031624102 0.028814704 0.026254885
[45] 0.023922474 0.021797267 0.019860858 0.018096474 0.016488833 0.015024011 0.013689319 0.012473198 0.011365113 0.010355468 0.009435517
[56] 0.008597291 0.007833532 0.007137622 0.006503536 0.005925779 0.005399349 0.004919686 0.004482635 0.004084410 0.003721562 0.003390949
[67] 0.003089706 0.002815225 0.002565128 0.002337249 0.002129615 0.001940426 0.001768044 0.001610975 0.001467861 0.001337460 0.001218644
[78] 0.001110383 0.001011740

$explained_deviance_train
 [1] -3.294962e-08  1.278780e-01  2.352402e-01  3.253159e-01  4.008369e-01  4.641126e-01  5.170944e-01  5.614293e-01  5.985067e-01
[10]  6.294974e-01  6.553869e-01  6.770044e-01  6.950464e-01  7.100979e-01  7.226495e-01  7.331127e-01  7.418320e-01  7.490957e-01
[19]  7.551451e-01  7.687710e-01  7.815713e-01  7.921910e-01  8.010014e-01  8.083105e-01  8.143741e-01  8.194045e-01  8.235584e-01
[28]  8.270239e-01  8.298991e-01  8.322847e-01  8.342640e-01  8.359064e-01  8.372692e-01  8.384000e-01  8.393384e-01  8.401172e-01
[37]  8.407634e-01  8.411713e-01  8.420553e-01  8.434391e-01  8.445680e-01  8.454431e-01  8.462240e-01  8.468835e-01  8.476350e-01
[46]  8.481135e-01  8.497288e-01  8.513965e-01  8.528687e-01  8.541499e-01  8.551259e-01  8.560063e-01  8.566711e-01  8.572853e-01
[55]  8.578407e-01  8.583362e-01  8.586877e-01  8.590151e-01  8.593148e-01  8.595864e-01  8.596849e-01  8.599377e-01  8.600233e-01
[64]  8.602430e-01  8.603153e-01  8.605097e-01  8.605776e-01  8.608212e-01  8.608821e-01  8.610499e-01  8.611065e-01  8.611627e-01
[73]  8.612156e-01  8.616241e-01  8.616940e-01  8.617575e-01  8.617782e-01  8.617988e-01  8.618557e-01

$explained_deviance_valid
NULL

$coefficients
      Species.setosa Species.versicolor Species.virginica  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width Intercept
 [1,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000  0.000000000 0.000000e+00 0.1711352
 [2,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.001046643 0.000000e+00 0.1750882
 [3,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.002009314 0.000000e+00 0.1787588
 [4,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.002894275 0.000000e+00 0.1821621
 [5,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.003707356 0.000000e+00 0.1853133
 [6,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.004453990 0.000000e+00 0.1882274
 [7,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.005139245 0.000000e+00 0.1909189
 [8,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.005767843 0.000000e+00 0.1934021
 [9,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.006344186 0.000000e+00 0.1956907
[10,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.006872371 0.000000e+00 0.1977980
[11,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.007356208 0.000000e+00 0.1997366
[12,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.007799235 0.000000e+00 0.2015187
[13,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.008204738 0.000000e+00 0.2031555
[14,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.008575759 0.000000e+00 0.2046579
[15,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.008915116 0.000000e+00 0.2060361
[16,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.009225414 0.000000e+00 0.2072996
[17,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.009509059 0.000000e+00 0.2084574
[18,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.009768269 0.000000e+00 0.2095177
[19,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00  0.000000000 -0.010005092 0.000000e+00 0.2104884
[20,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.001127417 -0.010319589 0.000000e+00 0.2151915
[21,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.002359216 -0.010623694 0.000000e+00 0.2201719
[22,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.003480564 -0.010900376 0.000000e+00 0.2247086
[23,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.004501465 -0.011152087 0.000000e+00 0.2288412
[24,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.005430894 -0.011381098 0.000000e+00 0.2326054
[25,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.006277042 -0.011589469 0.000000e+00 0.2360339
[26,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.007047377 -0.011779076 0.000000e+00 0.2391565
[27,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.007743794 -0.011951139 0.000000e+00 0.2419836
[28,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.008382717 -0.012108203 0.000000e+00 0.2445752
[29,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.008964450 -0.012251159 0.000000e+00 0.2469356
[30,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.009494120 -0.012381280 0.000000e+00 0.2490854
[31,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.009976404 -0.012499729 0.000000e+00 0.2510434
[32,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.010415558 -0.012607559 0.000000e+00 0.2528268
[33,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.010815455 -0.012705728 0.000000e+00 0.2544511
[34,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.011179617 -0.012795108 0.000000e+00 0.2559306
[35,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.011511250 -0.012876490 0.000000e+00 0.2572783
[36,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.011813271 -0.012950594 0.000000e+00 0.2585058
[37,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.012088333 -0.013018075 0.000000e+00 0.2596239
[38,]   0.000000e+00       0.0000000000      0.000000e+00 -0.012254270 -0.013069805 0.000000e+00 0.2603445
[39,]   0.000000e+00      -0.0001175922      0.000000e+00 -0.012623025 -0.013136288 0.000000e+00 0.2617830
[40,]   0.000000e+00      -0.0005066170      0.000000e+00 -0.013031762 -0.013198821 0.000000e+00 0.2634171
[41,]   0.000000e+00      -0.0008532154      0.000000e+00 -0.013400532 -0.013255288 0.000000e+00 0.2648907
[42,]   0.000000e+00      -0.0011428955      0.000000e+00 -0.013718316 -0.013304258 0.000000e+00 0.2661590
[43,]   0.000000e+00      -0.0014293556      0.000000e+00 -0.014023516 -0.013351005 0.000000e+00 0.2673789
[44,]   0.000000e+00      -0.0016797073      1.243120e-05 -0.014304179 -0.013396541 0.000000e+00 0.2685020
[45,]   0.000000e+00      -0.0018706468      9.790433e-05 -0.014536882 -0.013478186 8.361933e-05 0.2694643
[46,]   0.000000e+00      -0.0019698629      1.717337e-04 -0.014665554 -0.013530772 1.814935e-04 0.2699431
[47,]   0.000000e+00      -0.0021078477      2.246836e-04 -0.014925921 -0.013849890 8.489923e-04 0.2711751
[48,]   0.000000e+00      -0.0021556371      3.034315e-04 -0.015150706 -0.014237748 1.656453e-03 0.2723528
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[45,]   0.000000e+00      -0.0018706468      9.790433e-05 -0.0063361369 -0.023793017 0.0000637378 0.1744695
[46,]   0.000000e+00      -0.0019698629      1.717337e-04 -0.0063922205 -0.023885848 0.0001383412 0.1744746
[47,]   0.000000e+00      -0.0021078477      2.246836e-04 -0.0065057056 -0.024449186 0.0006471339 0.1745119
[48,]   0.000000e+00      -0.0021556371      3.034315e-04 -0.0066036820 -0.025133872 0.0012626110 0.1745132
[49,]   0.000000e+00      -0.0021453273      4.458210e-04 -0.0066898067 -0.025802418 0.0018396700 0.1744739
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[52,]   0.000000e+00      -0.0019078474      1.101906e-03 -0.0068806078 -0.027490866 0.0031910501 0.1742055
[53,]   0.000000e+00      -0.0018175109      1.323132e-03 -0.0069261140 -0.027908946 0.0035055892 0.1741087
[54,]   0.000000e+00      -0.0017094991      1.558056e-03 -0.0069678433 -0.028328598 0.0038159527 0.1740017
[55,]   0.000000e+00      -0.0015842081      1.807162e-03 -0.0070050834 -0.028740986 0.0041139641 0.1738844
[56,]   0.000000e+00      -0.0014430021      2.070103e-03 -0.0070376966 -0.029140468 0.0043945661 0.1737569
[57,]   0.000000e+00      -0.0013372850      2.282679e-03 -0.0070644186 -0.029438645 0.0045993214 0.1736560
[58,]   0.000000e+00      -0.0012235170      2.499826e-03 -0.0070892073 -0.029737447 0.0048023811 0.1735510
[59,]   0.000000e+00      -0.0011012638      2.721871e-03 -0.0071113928 -0.030031888 0.0049992462 0.1734416
[60,]   0.000000e+00      -0.0009710435      2.949010e-03 -0.0071308582 -0.030318677 0.0051868390 0.1733278
[61,]   0.000000e+00      -0.0009387214      3.037293e-03 -0.0071436900 -0.030418624 0.0052518855 0.1732887
[62,]   0.000000e+00      -0.0008039241      3.270133e-03 -0.0071634528 -0.030716683 0.0054466147 0.1731721
[63,]   0.000000e+00      -0.0007660395      3.357739e-03 -0.0071742512 -0.030816631 0.0055111469 0.1731316
[64,]   0.000000e+00      -0.0006199118      3.595215e-03 -0.0071902568 -0.031108822 0.0056983444 0.1730097
[65,]   0.000000e+00      -0.0005768718      3.683036e-03 -0.0071989073 -0.031204944 0.0057586692 0.1729675
[66,]  -3.476645e-05      -0.0004234267      3.926329e-03 -0.0072051358 -0.031492861 0.0059291294 0.1728522
[67,]  -6.891206e-05      -0.0003785185      4.015034e-03 -0.0072056052 -0.031592582 0.0059823720 0.1728199
[68,]  -2.509409e-04      -0.0001852860      4.347389e-03 -0.0071946407 -0.031984985 0.0061651351 0.1727122
[69,]  -3.133552e-04      -0.0001451602      4.438172e-03 -0.0071919537 -0.032082312 0.0062041522 0.1726902
[70,]  -5.214018e-04      -0.0000198928      4.695164e-03 -0.0071782342 -0.032371830 0.0063077682 0.1726367
[71,]  -6.024159e-04       0.0000000000      4.785344e-03 -0.0071771375 -0.032467144 0.0063376645 0.1726279
[72,]  -6.921978e-04       0.0000000000      4.869432e-03 -0.0071794528 -0.032563872 0.0063671323 0.1726309
[73,]  -7.920269e-04       0.0000000000      4.942796e-03 -0.0071798959 -0.032660538 0.0063960401 0.1726409
[74,]  -2.055117e-03       0.0000000000      5.491157e-03 -0.0071093875 -0.033478523 0.0064965885 0.1728921
[75,]  -2.353043e-03       0.0000000000      5.606834e-03 -0.0070875711 -0.033624243 0.0064830849 0.1729542
[76,]  -2.644396e-03       0.0000000000      5.720820e-03 -0.0070660864 -0.033763964 0.0064667874 0.1730147
[77,]  -2.743107e-03       0.0000000000      5.760265e-03 -0.0070589896 -0.033811024 0.0064618858 0.1730346
[78,]  -2.843096e-03       0.0000000000      5.800458e-03 -0.0070519551 -0.033860671 0.0064585028 0.1730548
[79,]  -3.135365e-03       0.0000000000      5.915736e-03 -0.0070309023 -0.034006338 0.0064464596 0.1731155

$coefficient_names
[1] "Species.setosa"     "Species.versicolor" "Species.virginica"  "Sepal.Width"        "Petal.Length"       "Petal.Width"       
[7] "Intercept"

编辑#2：回应@Darren 的回答。我现在在我的实际（机密）数据集上看到以下内容。交叉验证的模型选择了较小的 lambda，但主模型停在非常大的 lambda。

> tail(mx@allparameters$lambda)
[1] 0.1536665 0.1400152 0.1275767 0.1162431 0.1059164
> mx@model$lambda_best
[1] 0.1059164
> 
> lapply(mx@model$cross_validation_models, function(m_cv){
+     m <- h2o.getModel(m_cv$name)
+     list( tail(m@allparameters$lambda), m@model$lambda_best )
+ })

[[1]]
[[1]][[1]]
[1] 2.446806e-05 2.229438e-05 2.031381e-05 1.850919e-05 1.686488e-05 1.536665e-05

[[1]][[2]]
[1] 0.01135707


[[2]]
[[2]][[1]]
[1] 2.446806e-05 2.229438e-05 2.031381e-05 1.850919e-05 1.686488e-05 1.536665e-05

[[2]][[2]]
[1] 0.01808366


[[3]]
[[3]][[1]]
[1] 2.446806e-05 2.229438e-05 2.031381e-05 1.850919e-05 1.686488e-05 1.536665e-05

[[3]][[2]]
[1] 0.01647716

简短的回答：您发现了一个错误，我们已经开了一张票here。当以下情况时，提前停止标志未被遵守：nfolds> 0.同时，如果你不设置nfolds，您应该得到 100 个 lambda。

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

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