H2O的目标是使用均值插补输出每个分类变量级别的映射表吗？

在H2O中，可以使用h2o.impute()函数来进行均值插补。然而，它只能用于数值型变量，而不能用于分类变量。如果想要对分类变量进行插补并输出每个分类变量级别的映射表，可以使用以下方法：

1. 首先，使用h2o.group_by()和h2o.mean()函数计算每个分类变量级别的均值。
2. 然后，使用h2o.impute()函数对数值型变量进行均值插补。
3. 最后，使用h2o.merge()函数将均值插补后的数据集与分类变量级别的映射表进行合并。

以下是一个示例代码：

import h2o

# 初始化H2O集群
h2o.init()

# 导入数据集
data = h2o.import_file("data.csv")

# 计算每个分类变量级别的均值
grouped = data.group_by(["category"])
means = grouped.mean(na = "ignore")

# 对数值型变量进行均值插补
imputed = data.impute("mean", inplace=True)

# 合并均值插补后的数据集与分类变量级别的映射表
merged = imputed.merge(means, all_x=True)

# 查看结果
print(merged)

# 关闭H2O集群
h2o.shutdown()

注意，上述代码假设数据集中的分类变量列名为"category"，数值型变量列名为其他列名。你需要根据你的实际数据进行相应的更改。