DRF h2o r2的含义

Question

我使用python脚本创建了一个模型，然后运行以下指令：

print(rfmodel.model_performance(test_data=train).r2())
print(rfmodel.model_performance(test_data=test).r2())

然后，我得到：

0.8875126069766902
0.7730216155314876

如果在Flow中加载相同的模型，则在训练指标中，我看到r2 = 0.776610。

python first指令r2和Flow r2有什么区别？

Answer 1

无论是通过Flow还是Python API获得的培训指标都应该相同。

一种解释可能是重新平衡了模型训练的框架。 您需要查看您的日志，看看是否有类似INFO: Rebalancing train dataset into 8 chunks. 这表示重新平衡或train dataset already contains 32 (non-empty) chunks. No need to rebalance. train dataset already contains 32 (non-empty) chunks. No need to rebalance. 这表明没有重新平衡。 通常，您从model.model_performance(test_data=train).r2()和model.r2(train=True) （可能与您所指的Flow中的训练指标等效）应与只要CPU的数量相同并且框架具有相同的布局即可。