Atualmente, estou usando H2O para um conjunto de dados de problemas de classificação. Estou testando comH2ORandomForestEstimator em um ambiente python 3.6. Percebi que os resultados do método de previsão estavam dando valores entre 0 e 1 (suponho que essa seja a probabilidade).

No meu conjunto de dados, o atributo de destino é numérico, ou seja,Os valores verdadeiros são 1 eFalse os valores são 0. Certifique-se de converter o tipo em categoria para o atributo target, ainda estava obtendo o mesmo resultado.

Modifiquei o código para converter a coluna de destino em fator usandoasfactor() método no H2OFrame ainda, não houve nenhuma alteração no resultado.

Mas quando alterei os valores no atributo target para True e False para 1 e 0, respectivamente, estava obtendo o resultado esperado (ou seja, a saída) foi a classificação e não a probabilidade.

Qual é o caminho certo para obter o resultado da previsão classificada?Se as probabilidades são os resultados para os valores-alvo numéricos, como posso lidar com isso no caso de uma classificação em várias classes?