在 R 的 H2O 深度学习中以编程方式访问 MSE-解网

问：

我正在使用 R 中当前版本的 H2O，并遵循一个“深度学习”示例，该示例必须使用早期版本创建。

我在改编旧示例代码时遇到的一个挑战是，我无法使用如下代码以编程方式访问像 MSE 这样的交叉验证统计信息：

cvmodel@model$valid_sqr_error

在检查 H2O 模型对象的结构后，我能够在此处找到 MSE 和其他统计信息：

> cvmodel@model$cross_validation_metrics
H2ORegressionMetrics: deeplearning
** Reported on cross-validation data. **
Description: 3-fold cross-validation on training data

MSE:  39.47373
R2 :  0.03510394
Mean Residual Deviance :  39.47373

但是我无法弄清楚以编程方式只获取其中一个数字的语法：

> cvmodel@model$cross_validation_metrics$MSE
Error in cvmodel@model$cross_validation_metrics$MSE : 
  $ operator not defined for this S4 class
> cvmodel@model$cross_validation_metrics@MS
Error: no slot of name "MS" for this object of class "H2ORegressionMetrics"

R H2O

在 R 的 H2O 深度学习中以编程方式访问 MSE

Programmatically access MSE in R's H2O Deeplearning

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