分布式AI与个人家庭物联网应用

# 分布式AI与个人家庭物联网应用 ## 1. H2O中的回归分析 ### 1.1 必要模块导入 在使用H2O进行回归分析时，首先需要导入必要的模块，代码如下： ```python import h2o import time import seaborn import itertools import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from h2o.estimators.glm import H2OGeneralizedLinearEstimator as GLM from h2o.estimators.gbm import H2OGradientBoostingEstimator as GBM from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator as RF %matplotlib inline ``` ### 1.2 启动H2O服务器 使用`h2o.init()`命令启动H2O服务器，该命令会先检查是否有现有的H2O实例，若没有则启动一个。也可以通过指定IP地址和端口号连接到现有集群，示例代码如下： ```python h2o.init() ``` ### 1.3 读取数据并分析相关性 使用`h2o.import_file`函数读取数据文件，将其加载到H2O DataFrame中，然后使用`cor()`方法分析不同输入特征之间的相关性，代码如下： ```python boston_df = h2o.import_file("../Chapter08/boston/train.csv", destination_frame="boston_df") plt.figure(figsize=(20,20)) corr = boston_df.cor() corr = corr.as_data_frame() corr.index = boston_df.columns #print(corr) sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='YlGnBu',vmin=-1, vmax=1) plt.title("Correlation Heatmap") ``` ### 1.4 数据集划分与特征定义 将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并定义输入特征`x`，代码如下： ```python train_df,valid_df,test_df = boston_df.split_frame(ratios=[0.6, 0.2], seed=133) features = boston_df.columns[:-1] ``` ### 1.5 模型训练 实例化回归模型类，使用`train()`方法进行训练，指定输入特征`x`和输出特征`y`，以广义线性回归模型为例，代码如下： ```python model_glm = GLM(model_id='boston_glm') model_glm.train(training_frame= train_df, validation_frame=valid_df, y = 'medv', x=features) print(model_glm) ``` ### 1.6 模型性能评估 使用`model_performance()`函数评估模型在测试集上的性能，代码如下： ```python test_glm = model_glm.model_performance(test_df) print(test_glm) ``` ### 1.7 其他回归模型 若要使用梯度提升估计器回归或随机森林回归，只需实例化相应的类对象，后续步骤相同，代码如下： ```python #Gradient Boost Estimator model_gbm = GBM(model_id='boston_gbm') model_gbm.train(training_frame= train_df, validation_frame=valid_df, y = 'medv', x=features) test_gbm = model_gbm.model_performance(test_df) #Random Forest model_rf = RF(model_id='boston_rf') model_rf.train(training_frame= train_df, validation_frame=valid_df, y = 'medv', x=features) test_rf = model_rf.model_performance(test_df) ``` ### 1.8 超参数调优 使用`H2OGridSearch`类进行超参数调优，以梯度提升估计器的`max_depth`参数为例，代码如下： ```python from h2o.grid.grid_search import H2OGridSearch as Grid hyper_params = {'max_depth':[2,4,6,8,10,12,14,16]} grid = Grid(model_gbm, hyper_params, grid_id='depth_grid') grid.train(training_frame= train_df, validation_frame=valid_df, y = 'medv', x=features) ``` ### 1.9 AutoML自动寻找最佳模型 使用`H2OAutoML`自动寻找最佳模型，设置最大模型数量和最大运行时间，代码如下： ```python from h2o.automl import H2OAutoML as AutoML aml = AutoML(max_models = 10, max_runtime_secs=100, seed=2) aml.train(training_frame= train_df, validation_frame=valid_df, y = 'medv', x=features) ``` ### 1.10 保存最佳模型 通过`aml.leader`获取最佳模型，使用`h2o.save_model`函数保存最佳模型，代码如下： ```python h2o.save_model(aml.leader, path='path_to_save', force=True) ``` ## 2. H2O中的分类分析 ### 2.1 必要模块导入与服务器启动 与回归分析相同，导入必要模块并启动H2O服务器，代码如下： ```python import h2o import time import seaborn import itertools import numpy as np import panda ```