H2O的RMSE表现报告不一致。

可以通过设置随机种子来确保每次运行模型时使用相同的训练数据和验证数据，从而获得一致的RMSE表现报告。代码示例如下：

import h2o
from h2o.estimators.gbm import H2OGradientBoostingEstimator

# 初始化
h2o.init()

# 导入数据集
df = h2o.import_file("path/to/file.csv")

# 创建训练数据集和验证数据集
train, valid = df.split_frame(ratios=[.7], seed=123)

# 设置随机种子
gbm = H2OGradientBoostingEstimator(seed=123)

# 训练模型
gbm.train(x=["predictors"], y="target", training_frame=train, validation_frame=valid)

# 输出RMSE表现报告
print(gbm.rmse())

在这个示例中，我们将训练数据集和验证数据集的随机分割比例设置为0.7和0.3。通过设置随机种子123，每次运行该模型时都会使用相同的数据集分割。因此，对该模型的RMSE表现报告应该是一致的。