h2o4gpu是否处理sklearn或h2o之类的分类特征？

Question

我了解到，sklearn要求在运行sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法时将分类特征编码为伪变量或一键编码，而XGBoost要求相同，但{{1 }}允许在其h2o方法中使用原始分类特征。由于h2o.estimators.random_forest.H2ORandomForestEstimator的随机森林实现是建立在h2o4gpu之上的，这是否意味着不包括对原始分类功能的支持？

Answer 1

h2o4gpu 中（至少目前）不对分类列提供本机支持，因此您将必须像在中那样对分类列进行一次热编码（或标签编码） sklearn 和 xgboost 。