从我在文档中看到的情况来看，H2O仅支持GBM、DRF和XGBoost模型的校准，并且必须在训练阶段之前指定。
我觉得很困惑。如果校准是一个后处理步骤，并且与模型无关，那么即使在训练过程完成后，也不应该校准使用H2O训练的任何模型吗？
目前，我正在处理一个使用AutoML训练的模型。尽管它是一个GBM模型，但我无法通过提供calibrate_model参数来轻松校准它，因为AutoML不支持它。我看不出有任何选项可以在训练后对其进行校准。
有人知道校准已经训练好的H2O模型的简单方法吗？是否有必要"；手动"；使用Platt缩放等算法对它们进行校准，或者有没有一种方法可以在不使用任何额外库的情况下进行校准？感谢
我觉得很困惑。如果校准是后处理步骤
它之所以现在是模型训练的一部分，是因为它位于MOJO(我们的部署工件(中。
并且是模型不可知的，难道不应该校准使用H2O训练的任何模型吗，即使在训练过程完成之后？
事后校准模型很有意义，所有的代码都已经在其中了——它"只是"需要向用户公开。我们在这里创建了一张门票。