Actualmente estoy usando H2O para un conjunto de datos de problemas de clasificación. Lo estoy probando conH2ORandomForestEstimator en un entorno python 3.6. Noté que los resultados del método de predicción daban valores entre 0 y 1 (supongo que esta es la probabilidad).

En mi conjunto de datos, el atributo de destino es numérico, es decir,os valores de @True son 1 yFalse los valores son 0. Me aseguré de convertir el tipo a categoría para el atributo de destino, todavía obtenía el mismo resultado.

Luego modifiqué el código para convertir la columna de destino en factor usandoasfactor() método en el H2OFrame todavía, no hubo ningún cambio en el resultado.

Pero cuando cambié los valores en el atributo objetivo a Verdadero y Falso para 1 y 0 respectivamente, estaba obteniendo el resultado esperado (es decir, la salida era la clasificación en lugar de la probabilidad.

Cuál es la forma correcta de obtener el resultado de predicción clasificada?Si las probabilidades son los resultados para valores objetivo numéricos, entonces, ¿cómo lo manejo en caso de una clasificación multiclase?