H2O 임의 포리스트 또는 기타 이진 분류 자에서 양수 클래스를 어떻게 지정합니까?

Question

저는 H2O에서 파이썬으로 이진 분류 모델을 만들고 있습니다. 내 'y'값은 'ok'와 'bad'입니다. 나는 ok = negative class = 0, bad = positive class = 1로 계산할 메트릭이 필요합니다. 그러나 이것을 H2O로 설정하는 방법은 없습니다. 예를 들어 여기 예측 혼란 행렬의 출력은 다음

confusion matrix 
     bad ok Error    Rate 
    bad 3859 631 0.1405 (631.0/4490.0) 
    ok 477 1069 0.3085 (477.0/1546.0) 
Total 4336 1700 0.1836 (1108.0/6036.0) 


>>> predictions.head(10) 
    predict  bad  ok 
0  bad 0.100604 0.899396 
1  bad 0.100604 0.899396 
2  bad 0.112232 0.887768 
3  ok 0.068917 0.931083 
4  ok 0.089706 0.910294 
5  ok 0.089706 0.910294 
6  ok 0.089706 0.910294 
7  bad 0.126182 0.873818 
8  bad 0.126182 0.873818 
9  ok 0.092306 0.907694 

H2O 임의로 라벨 사이의 알파벳 순서에 따라 결정하는 것. 나는에 레이블을 변경하는 경우 '확인'과 '슬픈'여기에 내가 무엇을 얻을 :

는

confusion matrix 
     ok sad Error    Rate 
    ok 798 732 0.4784 (732.0/1530.0) 
    sad 211 4381 0.0459 (211.0/4592.0) 
Total 1009 5113 0.1540 (943.0/6122.0) 


>>> predictions.head(10) 
    predict  ok  sad 
0  sad 0.215206 0.784794 
1  sad 0.211073 0.788927 
2  sad 0.211073 0.788927 
3  ok 0.236190 0.763810 
4  ok 0.241641 0.758359 
5  ok 0.241641 0.758359 
6  ok 0.236099 0.763901 
7  sad 0.162072 0.837928 
8  sad 0.162072 0.837928 
9  sad 0.206146 0.793854 

프로그래밍 긍정적 클래스 인 레이블을 설정하는 방법이 있어야하고 부정적인 클래스는 무엇입니까?

Answer 1

df 경우는 H2O 프레임은 다음 df['y'] = df['y'].relevel('ok') 참조 레벨 0 '확인'을 설정해야합니다입니다 http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/frame.html#h2o.frame.H2OFrame.relevel