问题标签 [driverless-ai]
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h2o - 基于时间序列的二元分类特征
是否有可能(以及如何?)在 H2O.ai 的无人驾驶 AI 中为二进制分类提供时间序列?我有如下所示的数据框:
- ID
- 状态/目标 [0/1]
- 过去 90 天内在给定 ID 上发生的事件的时间戳
- 这些事件的详细信息(类别、描述、值等...)
理想情况下,我想要的是建立一个模型,根据提供的事件历史来预测给定 ID 的状态。
python - ModuleNotFoundError:没有名为“h2oaicore”的模块
我正在关注无人驾驶的教程:Driverless AI Standalone Python Scoring Pipeline,您可以在以下链接中查看:
我正在表演:
运行 Python 评分过程 - 推荐
但是,在运行最后一步时:
DRIVRLESS_AI_LICENSE_KEY = "这里粘贴密钥" SCORING_PIPELINE_INSTALL_DEPENDENCIES = 0 /path/to/your/dai-env.sh ./run_example.sh
发生以下错误:
回溯(最近一次调用最后一次):文件“example.py”,第 7 行,从scoring_h2oai_experiment_5fd7ff9c_b11a_11eb_b91f_0242ac110002 导入记分器文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/scoring_h2oai_experiment_5fd7ff9c_b11a_11,100102/init 0242.py ”行在
第 7 行,在
ModuleNotFoundError:没有名为“h2oaicore”的模块
- 希望你能帮助我,在此先感谢。
h2o - H2O.ai 产品是否受 log4shell 漏洞影响?
我的问题是开源 H2O-3、开源苏打水和无人驾驶 AI 是否受到 CVE-2021-44228 和 CVE-2021-45046 的影响。
driverless-ai - 尝试训练模型时出现连接错误
我正在用 35k 行数据训练模型,但出现此错误:
这在我的本地网络上不是问题。从那时起,模型就停留在特征调整级别。请帮忙。