java生成结果集向量,如何解释H2o深度学习输出向量？
发布日期：2021-06-24 10:22:45
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分类：技术文章
本文共 603 字，大约阅读时间需要 2 分钟。
我想用H2o深度学习模型预测标签，我无法解释我的H2o深度学习输出 .
这是我的H2o深度学习模型的模型参数 .
dl_model = deeplearning.H2ODeepLearningEstimator(hidden =[200,200],
epochs = 10,
missing_values_handling= 'MeanImputation',
activation = "Tanh",
)
我传递了Blog内容的word2vec向量，其名称为Content.vecs，Y也是Tags的word2vec .
训练模型
dl_model.train(x= Content_vecs.names,
y= 'Y',
training_frame = data_split[0],
validation_frame = data_split[1]
)
而输出是
**predict
-0.700515
-0.700515
-0.700515
-0.700515
-0.700515
-0.700515
-0.700515
-0.700515
-0.700515
-0.700515**
在Original Data中，预测变量是内容，响应变量是标签 . 我将内容的Word2vec向量作为x传递，将标签作为深度学习中的y传递Figure . 我想用H2o深度学习和word2vec预测单个或多个标签
转载地址：https://blog.csdn.net/weixin_32058931/article/details/115806301 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！
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[***.116.15.85]2024年03月28日 21时49分04秒
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