我想知道在使用h2o的AutoML与深度学习和GLM算法时如何标准化特征。
似乎它支持深度学习和GLM模型(https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/data-science/algo-params/standardize.html)，但在h2o.automl中，它不接受standardize = TRUE参数。
我的问题是：
- 当使用深度学习或GLM算法时，autoML是否自动缩放(即标准化(特征
如果为true，当我预测新的测试数据时，它是否也会自动标准化？
- 如果1(不为真，是否有内置的
h2o函数可以实现这一点，以便我可以手动执行？AutoML的推荐工作流程是什么
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是的，H2O AutoML使用GLM和深度学习中的大多数超参数默认值，并且这两种默认值都为
standardize = TRUE。 -
在H2O中，训练中发生的每一次转变都会在预测的时间发生，所以你不需要担心。