R H2O添加额外的神经元以读取

我有一个火车数据集（森林覆盖类型），它有10个连续变量，然后是2个分类变量（40和4个级别）。所以在我看来，我的读入层应该包含54个神经元（我使用的是C中的1个）。类似地，我发现了data（）的另一个版本，它确实声明了54个属性

以下是我对模型的描述：

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问题是当我在R中使用H2O时；它告诉我我有204707个参数（第一层有56个神经元）。我不明白它为什么（或如何）将范畴分解为N+1？我检查了一下，没有缺失值

结果是H2O确实添加了一个（NA）类来处理缺失值（因此我们得到了N+1）。这有点奇怪，因为我没有。

是的，H2O为所有类别添加了一个NA类——这是因为如果测试集包含一个新类别（不在训练集中），那么该值将有意义。虽然这不是严格的培训所必需的，但是如果您想要生产模型，这是很有帮助的。