R H2O Deeplening Многокомпонентная классификация

Question

Я работаю над многочленной классификационной моделью. Модель состоит в предсказании вероятностей перехода. Среди используемых переменных одно из них - текущее состояние (один из классов). В качестве примера можно сказать, что кредит в настоящее время является текущим. Он может перейти на текущий, 1 месяц просрочки, дефолт или погасить. Но он не должен переходить на 2 месяца правонарушения. В данных обучения переход от просрочки до 2 месяцев не происходит. После обучения модели я рассмотрел модельные предсказания и все еще существовали нетривиальные вероятности для состояний, которые, как известно, равны нулю. Можно ли применять нулевые вероятности при использовании функции R2 h2o deeplearning?

Answer 1

Нет, в настоящее время нет способа заставить нулевые вероятности для определенных классов в рамках функций обучения H2O. Лучшее решение, вероятно, состоит в том, чтобы написать некоторый код для ручной обработки вероятностей после факта.