R H2O深度学习多项式分类

我正在研究一个多项式分类模型。该模型用于预测转移概率。在使用的变量中，其中一个是当前状态（类之一）。比如说，一笔贷款目前是流动的。它可以转换为当前、1个月拖欠、违约或已付清。但它不应该过渡到拖欠2个月。在培训数据中，未发生从当前拖欠到2个月的过渡。在训练模型之后，我查看了模型预测，仍然存在已知为零的状态的非平凡概率。在使用R的h2o深度学习功能时，是否可以强制执行零概率？

否，目前没有一种方法可以强制h2o训练功能中某些类的零概率。最好的解决方案可能是编写一些代码，在事后手动处理概率。

如果没有代码，这显然是一个“告诉我如何做X”类的问题。更好地处理统计或尚未批准的机器学习论坛？