h20预测函数在测试数据上的概率评分

要给出“h20预测函数在测试数据上的概率评分”的解决方法，需要使用H2O.ai的Python库。以下是一个示例代码，展示了如何在测试数据上计算预测的概率评分：

import h2o
from h2o.estimators import H2OGradientBoostingEstimator

# 初始化H2O
h2o.init()

# 导入训练数据和测试数据
train_data = h2o.import_file("train.csv")
test_data = h2o.import_file("test.csv")

# 定义输入和输出列
x = train_data.columns[:-1]
y = train_data.columns[-1]

# 初始化和训练模型
model = H2OGradientBoostingEstimator()
model.train(x=x, y=y, training_frame=train_data)

# 在测试数据上进行预测
predictions = model.predict(test_data)

# 获取预测的概率评分
probabilities = model.predict(test_data).as_data_frame()['p1']

# 打印预测的概率评分
print(probabilities)

# 关闭H2O
h2o.shutdown()

在此示例中，我们首先使用h2o.init()来初始化H2O。然后，我们导入训练数据和测试数据，并定义输入和输出列。接下来，我们初始化一个H2OGradientBoostingEstimator模型，并使用训练数据进行训练。然后，我们使用模型对测试数据进行预测，并将预测的概率评分提取为一个DataFrame。最后，我们打印出预测的概率评分，并使用h2o.shutdown()关闭H2O。

请注意，上述代码只是一个示例，实际使用时需要根据数据和需求进行适当的调整。