我是机器学习的新手，使用随机森林算法对不平衡数据集进行预测。我在R中构建了模型，响应变量是二进制分类（0,1）。在R中构建的随机森林模型产生了适当的分类，但是当该模型被转换为h2o pojo以构建应用程序时，该模型仅返回＆＃34; 1＆＃34;作为回应。
答案 0 :(得分：1)
[更新：答案是在编辑OP之前编写的，以澄清问题仅在转换为POJO后出现 - 见评论]
我敢打赌你的数据集高度不平衡，即你的训练集中的1比0更多。
即使你在模型拟合期间获得了很好的准确性，在这种情况下，作为度量的准确性毫无意义，你应该使用精确，召回和混淆矩阵 - 谷歌“类不平衡”更多。
例如，如果85％的训练标签是1，那么通过将所有样本分类为1，可以简单地（并且天真地）获得85％准确度的“分类器”（可以说，并不是你想要做的事情。）