H2O asfactor用于新数据

问题描述

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。