Statistics 在H2O中，补偿如何对随机森林（回归）起作用？

从数学上讲，

offset\u列

参数在H2O中的随机森林算法的训练和预测期间是如何工作的

从文档中：

注：偏移是模型训练期间使用的每行“偏移值”。对于高斯分布，可以将其视为响应（y）列的简单修正。模型不学习预测响应（y行），而是学习预测响应列的（行）偏移量。对于其他分布，在应用反向链接函数以获得实际响应值之前，在线性化空间中应用偏移校正。有关更多信息，请参阅以下链接

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考虑到随机森林没有相同的“线性化空间”概念，这与将偏移单独应用于响应有什么不同吗

谢谢你指出这一点！H2O的分布式随机林实际上不支持offset参数。这些参数将在将来的版本中删除。可在此处找到该问题的jira票证：