在R中是否有一个函数可以找到用于构建h2o模型的大量观测值？

在R中，可以使用h2o.importFile()函数来加载大量观测值，以用于构建h2o模型。

h2o.importFile()函数可以从本地文件系统或远程URL中导入数据文件，并将其转换为h2o框架可用的格式。

使用示例：

library(h2o)
h2o.init()  # 初始化h2o

# 导入数据文件
data <- h2o.importFile(path = "path/to/data.csv")

# 构建h2o模型
model <- h2o.<model_name>(x = predictors, y = response, training_frame = data)

# 进行模型训练、预测等操作

在这个例子中，你需要将"data.csv"替换为你实际的数据文件路径。<model_name>应替换为你要使用的h2o模型的名称，例如"gbm"、"randomForest"等。predictors和response分别是预测变量和响应变量的列名。

有关更多h2o函数和使用示例，请参考腾讯云官方文档中的h2o产品介绍：h2o产品介绍