如何解决H2O asfactor用于新数据
我正在使用hf[[x1,x2]] = hf[[x1,x2]].asfactor()
将X1
转换为X2
并转换为分类变量,然后使用automl()训练分类模型。现在,对于新的和看不见的数据,我应该如何转换数据?如果仅使用上述方法,是否可以保证将其转换为类似于训练阶段的转换?
在scklearn中,您应该保存适合的对象并将其用于转换火车和新数据集,但是在这里我不知道该怎么办?!
解决方法
将它们转换为分类.asfactor()
是安全的。它将对新转换的数据的处理方式与早先看到的数据处理方式相同(这是一致的)。
如果要转换和预测新的级别,则将其视为看不见的数据并将遵循the majority direction。
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