H20自编码器仅接受数值预测变量。

下面是一个使用H2O自编码器进行数值预测的代码示例：

import h2o
from h2o.estimators import H2OAutoEncoderEstimator

# 初始化H2O
h2o.init()

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

# 将数据集拆分为训练集和测试集
train, test = data.split_frame(ratios=[0.8])

# 定义自编码器模型
model = H2OAutoEncoderEstimator(activation="Tanh",
                                hidden=[50, 20, 50],
                                epochs=100,
                                model_id="autoencoder")

# 拟合自编码器模型
model.train(x=data.columns, training_frame=train)

# 使用自编码器模型对测试集进行预测
predictions = model.predict(test)

# 打印预测结果
print(predictions)

# 关闭H2O
h2o.shutdown()

在上述代码中，首先需要导入必要的包，并使用h2o.init()初始化H2O。然后，可以使用h2o.import_file()导入数据集，并使用split_frame()将数据集拆分为训练集和测试集。接下来，定义自编码器模型，包括激活函数、隐藏层的大小和训练的轮数。然后，使用model.train()拟合自编码器模型。最后，使用model.predict()对测试集进行预测，并打印预测结果。最后，使用h2o.shutdown()关闭H2O。

请确保将代码中的data.csv替换为实际数据集的路径，并根据需要调整自编码器模型的参数。