¿Cómo conseguir el mayor valor predicho en el problema de clasificación multiclase usando H2O AI?

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Cuando la predicción de valores en un problema de clasificación multiclase, me gustaría obtener la probabilidad de que el valor predicho.

He intentado solucionar esto usando la función de aplicación de H2O:

predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame)
predicted_df.apply((lambda x: x.max()), axis=1)

Pero no funciona:

'ValueError: unimpl instr código de bytes: CALL_METHOD'

Tal vez no funciona porque no tiene h2o.max eje parámetro como h2o.mean hace ??? No pude encontrar la documentación de las operaciones que son compatibles con la función de aplicación.

Me gustaría resolver el problema con H2O manipulación de datos de manera similar a este código pandas:

    predicted_df = modelo_assessor.predict(to_predict_h2o_frame).as_data_frame()
    predicted_df['PROB_PREDICTED']=predicted_df.iloc[:,1:].max(axis=1)
Publicado el 02/12/2019 a las 23:54
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Esto está sucediendo cada vez que se aplica el uso. Utilice el ejemplo de la documentación H2O:

http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/frame.html#h2oframe

python_lists = [[1,2,3,4], [1,2,3,4]]
h2oframe = h2o.H2OFrame(python_obj=python_lists,
                        na_strings=['NA'])
colMean = h2oframe.apply(lambda x: x.mean(), axis=0)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-8da6b76c71bd> in <module>
      2 h2oframe = h2o.H2OFrame(python_obj=python_lists,
      3                         na_strings=['NA'])
----> 4 colMean = h2oframe.apply(lambda x: x.mean(), axis=0)

~/anaconda3/envs/h2o1/lib/python3.7/site-packages/h2o/frame.py in apply(self, fun, axis)
   4910         assert_is_type(fun, FunctionType)
   4911         assert_satisfies(fun, fun.__name__ == "<lambda>")
-> 4912         res = lambda_to_expr(fun)
   4913         return H2OFrame._expr(expr=ExprNode("apply", self, 1 + (axis == 0), *res))
   4914 

~/anaconda3/envs/h2o1/lib/python3.7/site-packages/h2o/astfun.py in lambda_to_expr(fun)
    133     code = fun.__code__
    134     lambda_dis = _disassemble_lambda(code)
--> 135     return _lambda_bytecode_to_ast(code, lambda_dis)
    136 
    137 def _lambda_bytecode_to_ast(co, ops):

~/anaconda3/envs/h2o1/lib/python3.7/site-packages/h2o/astfun.py in _lambda_bytecode_to_ast(co, ops)
    147         body, s = _opcode_read_arg(s, ops, keys)
    148     else:
--> 149         raise ValueError("unimpl bytecode instr: " + instr)
    150     if s > 0:
    151         print("Dumping disassembled code: ")

ValueError: unimpl bytecode instr: CALL_METHOD
Respondida el 23/01/2020 a las 15:18
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