R h2o.ai/h2o.automl：分类变量超出范围

我正在使用h2o.automl来构建模型

当尝试使用根据测试数据训练的模型预测结果时，我得到以下错误：

Error: DistributedException from localhost/127.0.0.1:54321:
'Categorical value out of bounds, got 15, next cat starts at 40',
caused by java.lang.AssertionError: Categorical value out of bounds,
got 15, next cat starts at 40

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我如何找出这与什么变量有关？h2o.ai真让我抓狂，使用AutoML，predict总是有

，原因是：java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException:Index-22超出长度630的范围
错误。
使用
train.csv
进行培训，使用
train.csv
进行预测是可以的，使用
predict.csv
进行预测总是错误的！
train.csv
和
predict.csv
具有相同的标题和顺序。
h2o.ai真是让我抓狂，使用AutoML，predict总是具有
，原因是：java.lang.arrayindexoutofbounds异常：长度630的索引-22超出范围
错误。
使用
train.csv
进行培训，使用
train.csv
进行预测是可以的，使用
predict.csv
进行预测总是错误的！
train.csv
和
predict.csv
具有相同的标题和顺序。
感谢您的报告，您能提供一个可复制的示例吗？我知道你不能托管kaggle数据集，所以它不能完全“复制粘贴”复制，但如果你能提供你使用的代码，那会很有帮助。谢谢你跳出来，@ErinLeDell。我希望这能有所帮助：看起来这是h2o的一个已知问题：。是的，这是一个带有堆叠集成函数的bug。。。将很快得到修复。即使使用选项
exclude\u algos=c（“StackedAssemble”）
，我也会遇到类似的错误。删除高基数分类功能很有帮助。感谢您的报告，您能提供一个可复制的示例吗？我知道你不能托管kaggle数据集，所以它不能完全“复制粘贴”复制，但如果你能提供你使用的代码，那会很有帮助。谢谢你跳出来，@ErinLeDell。我希望这能有所帮助：看起来这是h2o的一个已知问题：。是的，这是一个带有堆叠集成函数的bug。。。将很快得到修复。即使使用选项
exclude\u algos=c（“StackedAssemble”）
，我也会遇到类似的错误。删除高基数分类功能会有所帮助。