H2O target mean impute 可以为每个级别的分类变量输出映射 table 吗？

Question

我正在学习 h2o.targetencoder 的 H2O TargetEncoder 函数。我想知道，有没有一种方法可以为分类变量的每个级别导出映射 table？

例如，如果我们有 2 个分类变量代表美国 50 个州和 5 个工作日。 TargetEncoder 能否导出结果 table 以及 50 个州和 5 个工作日的映射数值？

Answer 1

基于示例 here，您可以在调用 targetEncoder.fit(ext_train) 后访问映射：

encodingMapFramesKeys = list(map(lambda x: h2o.get_frame(x['key']['name']), targetEncoder._encodingMap.frames))

encodingMapFramesKeys[0].describe()
encodingMapFramesKeys[1].describe()

H2O target mean impute 可以为每个级别的分类变量输出映射 table 吗？

can H2O target mean impute output the mapping table for each level of categorical variable?

python

h2o