机器学习深度学习AutoML大数据后端【免费下载链接】h2o-3H2O is an Open Source, Distributed, Fast Scalable Machine Learning Platform: Deep Learning, Gradient Boosting (GBM) XGBoost, Random Forest, Generalized Linear Modeling (GLM with Elastic Net), K-Means, PCA, Generalized Additive Models (GAM), RuleFit, Support Vector Machine (SVM), Stacked Ensembles, Automatic Machine Learning (AutoML), etc.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/h2/h2o-3点击查看免费下载本指南以 H2O-3 官方文档 api-changes.rst 为核心骨架系统梳理 3.22 至 3.32 各版本之间所有已落地或被标记弃用的破坏性 API 变更覆盖 Target Encoding 参数重命名、transform语义统一、XGBoost 参数清理、AutoML/StackedEnsemble Java 类包迁移与 Grid 搜索接口简化并结合当前仓库源码逐条给出实现层面的佐证与迁移写法帮助开发者快速完成升级。变更总览哪些版本之间需要关注 Breaking ChangesH2O-3 在主要版本之间尽力保持向后兼容但为提升代码质量与修复问题有时必须引入破坏性变更。以下按版本顺序列出本仓库文档明确记录的变更点后续各节逐一展开版本区间变更类型影响面3.22 → 3.24Java 类移动/重命名StackedEnsemble、Metalearner、AutoML.algoJava API 使用者3.26 → 3.28Java 类移动EventLog、EventLogEntry、Leaderboard 进入子包Java API 使用者3.28 → 3.30Java 接口简化HyperSpaceWalker自定义 Grid 搜索的开发者3.30.0.4移除 XGBoost 参数min_sum_hessian_in_leaf、min_data_in_leaf所有客户端3.30.0.5 / 3.30.1.1弃用并移除h2o-scala模块Scala 用户3.30.1.2 → 3.32.0.1弃用并移除max_hit_ratio_k参数所有客户端3.32.0.1Target Encoding API 全面澄清与参数重命名transform语义统一移除遗留 TE 接口Python / R 客户端3.32.0.1Target Encoding 与参数体系的大规模清理3.32.0.1 是本仓库文档记录变更最集中的一个版本核心是澄清 Target Encoder API 并改善跨客户端的一致性同时彻底移除此前版本遗留的弃用接口。h2o-scala 模块移除文档明确记录已弃用的h2o-scala模块在 3.32.0.1 被彻底移除。追溯历史该模块在 3.30.0.5 被标记为弃用From 3.30.0.5一节并在 3.30.1.1 即被移除From 3.30.1.1一节也重复确认了这一点3.32.0.1 的条目是对最终状态的再次声明。当前仓库顶层目录中已不存在独立的h2o-scala模块目录Scala 相关能力均需通过其他方式如调用 REST API 或基于 Java 客户端替代。Target Encoding 参数重命名k、f、noise_level、use_blending文档给出的官方替换映射如下已弃用参数官方替代参数适用范围kinflection_point所有客户端fsmoothing所有客户端noise_levelnoise所有客户端use_blendingblending仅 R使用旧参数的遗留代码在运行时会收到弃用警告deprecation warning官方强烈建议尽快改用新命名。仓库源码对这套映射提供了完整实现证据Python 客户端targetencoder.py 通过deprecated_params({k: inflection_point, f: smoothing, noise_level: noise})装饰器声明弃用映射并在类定义末尾通过deprecated_property(k, inflection_point)、deprecated_property(f, smoothing)、deprecated_property(noise_level, noise)见同文件 L395-397为旧属性提供带警告的访问代理。R 客户端targetencoder.R 在参数解析循环中逐一检查k、f、noise_level命中时发出形如warning(argument k is deprecated; please use inflection_point instead.)的提示若新旧参数同时提供则优先使用新参数并额外警告忽略旧值。REST schema 层TargetEncoderV3.java 已仅暴露inflection_point、smoothing、noise、data_leakage_handling等新命名参数其中inflection_point帮助文本说明其语义对某个分类值若其在样本中出现次数小于 inflection point则后验概率的影响将小于先验。新参数的语义与默认值可以从模型参数类 TargetEncoderModel.java 确认_blending false默认关闭混合_inflection_point与_smoothing默认取自DEFAULT_BLENDING_PARAMS new BlendingParams(10, 20)即 inflection point 默认 10、smoothing 默认 20_noise 0.01默认向编码列添加少量噪声以防过拟合_data_leakage_handling默认None。混合blending的底层数学含义记录在 BlendingParams.javainflection point 是作为收缩因子的 sigmoid 的拐点样本量大于该值则后验权重高于先验smoothing 是 sigmoid 在拐点处斜率的倒数趋近 0 时 sigmoid 退化为阶跃函数。迁移后如需复现旧行为将旧参数值原样赋给新参数即可。transform方法语义统一与as_training参数引入文档指出出于后端性能优化与 API 简化双重考虑用于应用目标编码的transform方法发生了三点关键修改双端对齐R 的h2o.transform函数以目标编码模型为首参与 Python 的H2OTargetEncoderEstimator.transform方法现在完全兼容——接受相同参数且行为一致。R 端实现位于 models.R 的setGeneric(h2o.transform)与针对H2OTargetEncoderModel的setMethodPython 端实现位于 targetencoder.py。参数精简transform上的data_leakage_handling、seed参数被忽略不再生效默认沿用构建 TargetEncoder 模型时设定的对应值其余正则化参数noise、blending、inflection_point、smoothing也一律默认取模型定义值仅在显式传参时覆盖。新增as_training用于强制且正确地区分训练数据与非训练数据的编码方式变换训练数据集时必须显式声明R 用h2o.transform(te_model, train_dataset, as_trainingTRUE)Python 用te_model.transform(train_dataset, as_trainingTrue)变换其他数据集验证集、测试集等时无需指定默认即as_trainingFALSE遗留写法如h2o.transform(te_model, train_dataset, data_leakage_handlingKFold)会被自动翻译为h2o.transform(te_model, train_dataset, as_trainingTRUE)并输出迁移提示。源码层的验证如下Pythontargetencoder.py 遍历**kwargs对传入的seed、data_leakage_handling发出H2ODeprecationWarning并忽略若data_leakage_handling非none则自动将as_training置为True。Rmodels.R 对data_leakage_handling与seed发出请改在建模时设置的弃用警告对 R 独有的use_blending参数同样做blending的兼容映射。后端 HandlerTargetEncoderHandler.java 展示了参数合并逻辑noise -1时回退到模型参数_noiseblending开启时inflection_point或smoothing小于 0 则回退到模型参数-1表示 AUTO。transform 参数 schema TargetEncoderTransformParametersV3.java 对as_training、blending、inflection_point、smoothing、noise的帮助文本均注明默认取模型创建时的值与文档描述完全一致。遗留 Target Encoding API 的彻底移除自 3.28 起弃用的以下接口已在 3.32.0.1 完全移除Pythonh2o.targetencoder模块。当前仓库h2o-py/h2o/下已不存在targetencoder.py模块文件所有功能统一收敛到h2o.estimators.targetencoder.H2OTargetEncoderEstimatortargetencoder.py中。Rh2o.target_encode_fit与h2o.target_encode_transform函数。当前 targetencoder.R 仅暴露h2o.targetencoder建模与经由h2o.transform分派的变换能力。max_hit_ratio_k参数移除max_hit_ratio_k参数在 3.32.0.1 被移除。其生命周期为3.30.1.2 中被标记为弃用并明确声明将于下一主版本 3.32.0.1 完全移除见From 3.30.1.2一节。当前仓库的核心算法参数体系如h2o-core、h2o-algos的参数类中已检索不到该参数的任何残留引用说明清理已彻底完成。使用该参数控制命中比例前 K类行为的代码需要删除该传参改为依赖算法自身的默认排序逻辑。3.30.0.4原生 XGBoost 参数清理文档记录3.30.0.4 起以下两个参数不再被原生 XGBoost 支持并被移除min_sum_hessian_in_leafmin_data_in_leaf当前仓库的 XGBoost 实现已全面改用min_rows与min_child_weight这一对等价参数。XGBoostV3.java 将min_rows定义为(same as min_child_weight) Fewest allowed (weighted) observations in a leafmin_child_weight为同义的 expert 级别名。底层映射逻辑位于 XGBoostModel.java若用户显式提供min_child_weight则将其写入 XGBoost 原生参数并把_min_rows同步为同一值否则将_min_rows默认 1映射到原生min_child_weight。升级路径很直接把min_sum_hessian_in_leaf迁移为min_rows或min_child_weightmin_data_in_leaf同样迁移为min_rows两者数值语义一致。3.28 → 3.30Grid 搜索 Java 接口简化文档指出hex.grid.HyperSpaceWalker与hex.grid.HyperSpaceWalker.HyperSpaceIterator接口被简化直接实现这些接口例如为自定义 Grid 搜索探索算法的用户在编译新接口时若遇到问题应参考默认实现。当前仓库中接口定义位于 HyperSpaceWalker.javapublic interface HyperSpaceWalkerMP extends Model.Parameters, C extends HyperSpaceSearchCriteria与其嵌套的interface HyperSpaceIteratorMP extends Model.Parameters。同目录还提供了两个现成的参考实现GridSearch.javaGrid 搜索主流程与 SequentialWalker.java顺序遍历超参数空间的具体 Walker配套的 HyperParameters.java 与 HyperSpaceSearchCriteria.java 定义了超参数声明与搜索判据。迁移时优先将自定义逻辑改为组合/包装默认 Walker而不是继续实现旧版接口可显著降低与后续版本耦合的风险。3.26 → 3.28AutoML 相关 Java 类包迁移文档以表格形式列出以下类的包路径变更3.26 及以前3.28 起ai.h2o.automl.EventLogai.h2o.automl.events.EventLogai.h2o.automl.EventLogEntryai.h2o.automl.events.EventLogEntryai.h2o.automl.Leaderboardai.h2o.automl.leaderboard.Leaderboard仓库源码已确认新包路径全部生效EventLog.java 与 EventLogEntry.java 均声明于ai.h2o.automl.events包leaderboard 子包下包含Leaderboard及ModelGroup、ModelProvider、ModelSize、ModelStep等配套类。升级时只需同步修改 import 语句若自定义代码曾直接构造这些类或依赖其内部结构应一并检查构造参数与公开方法的兼容性。3.22 → 3.24StackedEnsemble 与 AutoML 枚举迁移该版本同样涉及类移动与重命名文档给出的对照如下3.22 及以前3.24 起hex.StackedEnsembleModelhex.ensemble.StackedEnsembleModelhex.StackedEnsembleModel.MetalearnerAlgorithmhex.ensemble.Metalearner.Algorithmai.h2o.automl.AutoML.algoai.h2o.automl.Algo仓库源码验证hex.ensemble.StackedEnsembleModel位于 StackedEnsembleModel.java其参数内部通过Metalearner.Algorithm _metalearner_algorithm同文件 L399引用新的元学习器算法枚举配套的 StackedEnsemble.java 与 Metalearner.java、Metalearners.java 共同构成新的hex.ensemble包结构。ai.h2o.automl.Algo独立枚举类位于 Algo.java替代原先嵌套在AutoML类中的algo枚举使算法枚举从 AutoML 构建规范中解耦。文档同时说明StackedEnsemble与StackedEnsembleModel的部分内部方法不再为 public但官方判断这对绝大多数使用者不应造成影响。从源码结构看公开面被收敛到模型训练与推理所需的稳定入口自定义调用者应避免触碰内部方法。升级迁移实践建议综合以上所有版本的变更为需要从旧版本升级到 3.32.0.1 的用户提供如下核对清单客户端代码层面全局替换 Target Encoding 参数k→inflection_point、f→smoothing、noise_level→noise、R 中use_blending→blending训练数据变换一律显式传as_trainingTRUE/True非训练数据不传删除transform调用中多余的data_leakage_handling与seed删除max_hit_ratio_k传参XGBoost 配置改用min_rows/min_child_weight将h2o.targetencoder模块Python与h2o.target_encode_fit/h2o.target_encode_transformR的调用迁移到H2OTargetEncoderEstimator与h2o.transform弃用警告可视为升级信号运行旧代码时若出现 deprecation warning应优先处理而非忽略。Java API 层面更新 importai.h2o.automl.events.*、ai.h2o.automl.leaderboard.*、hex.ensemble.*将AutoML.algo改为Algo枚举引用自定义 Grid 探索逻辑基于h2o-core/src/main/java/hex/grid/下的默认实现重构。兼容性预期文档明确 H2O-3 会在主要版本之间尽力保持向后兼容破坏性变更均出于代码质量与问题修复目的并通常先弃用后移除如max_hit_ratio_k、h2o-scala都经历了明确的弃用窗口。升级时遵循先观察弃用警告、再迁移到新 API的节奏即可平滑过渡。赞分享机器学习深度学习AutoML大数据后端【免费下载链接】h2o-3H2O is an Open Source, Distributed, Fast Scalable Machine Learning Platform: Deep Learning, Gradient Boosting (GBM) XGBoost, Random Forest, 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H2O-3 API 破坏性变更迁移指南：从 3.22 到 3.32 的 Breaking Changes 全解析
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参数min_sum_hessian_in_leaf、min_data_in_leaf所有客户端3.30.0.5 / 3.30.1.1弃用并移除h2o-scala模块Scala 用户3.30.1.2 → 3.32.0.1弃用并移除max_hit_ratio_k参数所有客户端3.32.0.1Target Encoding API 全面澄清与参数重命名transform语义统一移除遗留 TE 接口Python / R 客户端3.32.0.1Target Encoding 与参数体系的大规模清理3.32.0.1 是本仓库文档记录变更最集中的一个版本核心是澄清 Target Encoder API 并改善跨客户端的一致性同时彻底移除此前版本遗留的弃用接口。h2o-scala 模块移除文档明确记录已弃用的h2o-scala模块在 3.32.0.1 被彻底移除。追溯历史该模块在 3.30.0.5 被标记为弃用From 3.30.0.5一节并在 3.30.1.1 即被移除From 3.30.1.1一节也重复确认了这一点3.32.0.1 的条目是对最终状态的再次声明。当前仓库顶层目录中已不存在独立的h2o-scala模块目录Scala 相关能力均需通过其他方式如调用 REST API 或基于 Java 客户端替代。Target Encoding 参数重命名k、f、noise_level、use_blending文档给出的官方替换映射如下已弃用参数官方替代参数适用范围kinflection_point所有客户端fsmoothing所有客户端noise_levelnoise所有客户端use_blendingblending仅 R使用旧参数的遗留代码在运行时会收到弃用警告deprecation warning官方强烈建议尽快改用新命名。仓库源码对这套映射提供了完整实现证据Python 客户端targetencoder.py 通过deprecated_params({k: inflection_point, f: smoothing, noise_level: noise})装饰器声明弃用映射并在类定义末尾通过deprecated_property(k, inflection_point)、deprecated_property(f, smoothing)、deprecated_property(noise_level, noise)见同文件 L395-397为旧属性提供带警告的访问代理。R 客户端targetencoder.R 在参数解析循环中逐一检查k、f、noise_level命中时发出形如warning(argument k is deprecated; please use inflection_point instead.)的提示若新旧参数同时提供则优先使用新参数并额外警告忽略旧值。REST schema 层TargetEncoderV3.java 已仅暴露inflection_point、smoothing、noise、data_leakage_handling等新命名参数其中inflection_point帮助文本说明其语义对某个分类值若其在样本中出现次数小于 inflection point则后验概率的影响将小于先验。新参数的语义与默认值可以从模型参数类 TargetEncoderModel.java 确认_blending false默认关闭混合_inflection_point与_smoothing默认取自DEFAULT_BLENDING_PARAMS new BlendingParams(10, 20)即 inflection point 默认 10、smoothing 默认 20_noise 0.01默认向编码列添加少量噪声以防过拟合_data_leakage_handling默认None。混合blending的底层数学含义记录在 BlendingParams.javainflection point 是作为收缩因子的 sigmoid 的拐点样本量大于该值则后验权重高于先验smoothing 是 sigmoid 在拐点处斜率的倒数趋近 0 时 sigmoid 退化为阶跃函数。迁移后如需复现旧行为将旧参数值原样赋给新参数即可。transform方法语义统一与as_training参数引入文档指出出于后端性能优化与 API 简化双重考虑用于应用目标编码的transform方法发生了三点关键修改双端对齐R 的h2o.transform函数以目标编码模型为首参与 Python 的H2OTargetEncoderEstimator.transform方法现在完全兼容——接受相同参数且行为一致。R 端实现位于 models.R 的setGeneric(h2o.transform)与针对H2OTargetEncoderModel的setMethodPython 端实现位于 targetencoder.py。参数精简transform上的data_leakage_handling、seed参数被忽略不再生效默认沿用构建 TargetEncoder 模型时设定的对应值其余正则化参数noise、blending、inflection_point、smoothing也一律默认取模型定义值仅在显式传参时覆盖。新增as_training用于强制且正确地区分训练数据与非训练数据的编码方式变换训练数据集时必须显式声明R 用h2o.transform(te_model, train_dataset, as_trainingTRUE)Python 用te_model.transform(train_dataset, as_trainingTrue)变换其他数据集验证集、测试集等时无需指定默认即as_trainingFALSE遗留写法如h2o.transform(te_model, train_dataset, data_leakage_handlingKFold)会被自动翻译为h2o.transform(te_model, train_dataset, as_trainingTRUE)并输出迁移提示。源码层的验证如下Pythontargetencoder.py 遍历**kwargs对传入的seed、data_leakage_handling发出H2ODeprecationWarning并忽略若data_leakage_handling非none则自动将as_training置为True。Rmodels.R 对data_leakage_handling与seed发出请改在建模时设置的弃用警告对 R 独有的use_blending参数同样做blending的兼容映射。后端 HandlerTargetEncoderHandler.java 展示了参数合并逻辑noise -1时回退到模型参数_noiseblending开启时inflection_point或smoothing小于 0 则回退到模型参数-1表示 AUTO。transform 参数 schema TargetEncoderTransformParametersV3.java 对as_training、blending、inflection_point、smoothing、noise的帮助文本均注明默认取模型创建时的值与文档描述完全一致。遗留 Target Encoding API 的彻底移除自 3.28 起弃用的以下接口已在 3.32.0.1 完全移除Pythonh2o.targetencoder模块。当前仓库h2o-py/h2o/下已不存在targetencoder.py模块文件所有功能统一收敛到h2o.estimators.targetencoder.H2OTargetEncoderEstimatortargetencoder.py中。Rh2o.target_encode_fit与h2o.target_encode_transform函数。当前 targetencoder.R 仅暴露h2o.targetencoder建模与经由h2o.transform分派的变换能力。max_hit_ratio_k参数移除max_hit_ratio_k参数在 3.32.0.1 被移除。其生命周期为3.30.1.2 中被标记为弃用并明确声明将于下一主版本 3.32.0.1 完全移除见From 3.30.1.2一节。当前仓库的核心算法参数体系如h2o-core、h2o-algos的参数类中已检索不到该参数的任何残留引用说明清理已彻底完成。使用该参数控制命中比例前 K类行为的代码需要删除该传参改为依赖算法自身的默认排序逻辑。3.30.0.4原生 XGBoost 参数清理文档记录3.30.0.4 起以下两个参数不再被原生 XGBoost 支持并被移除min_sum_hessian_in_leafmin_data_in_leaf当前仓库的 XGBoost 实现已全面改用min_rows与min_child_weight这一对等价参数。XGBoostV3.java 将min_rows定义为(same as min_child_weight) Fewest allowed (weighted) observations in a leafmin_child_weight为同义的 expert 级别名。底层映射逻辑位于 XGBoostModel.java若用户显式提供min_child_weight则将其写入 XGBoost 原生参数并把_min_rows同步为同一值否则将_min_rows默认 1映射到原生min_child_weight。升级路径很直接把min_sum_hessian_in_leaf迁移为min_rows或min_child_weightmin_data_in_leaf同样迁移为min_rows两者数值语义一致。3.28 → 3.30Grid 搜索 Java 接口简化文档指出hex.grid.HyperSpaceWalker与hex.grid.HyperSpaceWalker.HyperSpaceIterator接口被简化直接实现这些接口例如为自定义 Grid 搜索探索算法的用户在编译新接口时若遇到问题应参考默认实现。当前仓库中接口定义位于 HyperSpaceWalker.javapublic interface HyperSpaceWalkerMP extends Model.Parameters, C extends HyperSpaceSearchCriteria与其嵌套的interface HyperSpaceIteratorMP extends Model.Parameters。同目录还提供了两个现成的参考实现GridSearch.javaGrid 搜索主流程与 SequentialWalker.java顺序遍历超参数空间的具体 Walker配套的 HyperParameters.java 与 HyperSpaceSearchCriteria.java 定义了超参数声明与搜索判据。迁移时优先将自定义逻辑改为组合/包装默认 Walker而不是继续实现旧版接口可显著降低与后续版本耦合的风险。3.26 → 3.28AutoML 相关 Java 类包迁移文档以表格形式列出以下类的包路径变更3.26 及以前3.28 起ai.h2o.automl.EventLogai.h2o.automl.events.EventLogai.h2o.automl.EventLogEntryai.h2o.automl.events.EventLogEntryai.h2o.automl.Leaderboardai.h2o.automl.leaderboard.Leaderboard仓库源码已确认新包路径全部生效EventLog.java 与 EventLogEntry.java 均声明于ai.h2o.automl.events包leaderboard 子包下包含Leaderboard及ModelGroup、ModelProvider、ModelSize、ModelStep等配套类。升级时只需同步修改 import 语句若自定义代码曾直接构造这些类或依赖其内部结构应一并检查构造参数与公开方法的兼容性。3.22 → 3.24StackedEnsemble 与 AutoML 枚举迁移该版本同样涉及类移动与重命名文档给出的对照如下3.22 及以前3.24 起hex.StackedEnsembleModelhex.ensemble.StackedEnsembleModelhex.StackedEnsembleModel.MetalearnerAlgorithmhex.ensemble.Metalearner.Algorithmai.h2o.automl.AutoML.algoai.h2o.automl.Algo仓库源码验证hex.ensemble.StackedEnsembleModel位于 StackedEnsembleModel.java其参数内部通过Metalearner.Algorithm _metalearner_algorithm同文件 L399引用新的元学习器算法枚举配套的 StackedEnsemble.java 与 Metalearner.java、Metalearners.java 共同构成新的hex.ensemble包结构。ai.h2o.automl.Algo独立枚举类位于 Algo.java替代原先嵌套在AutoML类中的algo枚举使算法枚举从 AutoML 构建规范中解耦。文档同时说明StackedEnsemble与StackedEnsembleModel的部分内部方法不再为 public但官方判断这对绝大多数使用者不应造成影响。从源码结构看公开面被收敛到模型训练与推理所需的稳定入口自定义调用者应避免触碰内部方法。升级迁移实践建议综合以上所有版本的变更为需要从旧版本升级到 3.32.0.1 的用户提供如下核对清单客户端代码层面全局替换 Target Encoding 参数k→inflection_point、f→smoothing、noise_level→noise、R 中use_blending→blending训练数据变换一律显式传as_trainingTRUE/True非训练数据不传删除transform调用中多余的data_leakage_handling与seed删除max_hit_ratio_k传参XGBoost 配置改用min_rows/min_child_weight将h2o.targetencoder模块Python与h2o.target_encode_fit/h2o.target_encode_transformR的调用迁移到H2OTargetEncoderEstimator与h2o.transform弃用警告可视为升级信号运行旧代码时若出现 deprecation warning应优先处理而非忽略。Java API 层面更新 importai.h2o.automl.events.*、ai.h2o.automl.leaderboard.*、hex.ensemble.*将AutoML.algo改为Algo枚举引用自定义 Grid 探索逻辑基于h2o-core/src/main/java/hex/grid/下的默认实现重构。兼容性预期文档明确 H2O-3 会在主要版本之间尽力保持向后兼容破坏性变更均出于代码质量与问题修复目的并通常先弃用后移除如max_hit_ratio_k、h2o-scala都经历了明确的弃用窗口。升级时遵循先观察弃用警告、再迁移到新 API的节奏即可平滑过渡。赞分享机器学习深度学习AutoML大数据后端【免费下载链接】h2o-3H2O is an Open Source, Distributed, Fast Scalable Machine Learning Platform: Deep Learning, Gradient Boosting (GBM) XGBoost, Random Forest, 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