如何从h2o随机林对象获取随机林阈值

H2O是一个开源的机器学习平台，提供了丰富的机器学习算法和工具。其中，随机森林（Random Forest）是一种常用的集成学习算法，可以用于分类和回归任务。

要从H2O随机森林对象获取随机森林的阈值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：import h2o from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator
2. 初始化H2O：h2o.init()
3. 加载已经训练好的随机森林模型：model = h2o.load_model("path_to_model")
4. 获取随机森林的阈值：thresholds = model._model_json['output']['init_f']

这里的model._model_json['output']['init_f']表示获取模型的初始阈值。

随机森林的阈值可以用于二分类问题中，将预测的概率转化为分类标签。通常情况下，当预测的概率大于阈值时，将其划分为正类，否则划分为负类。

关于H2O随机森林的更多信息，你可以参考腾讯云的H2O产品介绍页面：H2O产品介绍。