有没有一种方法可以在h2o.randomForest()中获得基于袋内样本(而不是袋外样本)的训练评分历史？

在h2o.randomForest()中，可以通过设置参数keep_cross_validation_predictions为True来获得基于袋内样本的训练评分历史。默认情况下，该参数的值为False，即不保存袋内样本的训练评分历史。

袋内样本是指在随机森林算法中，每个决策树的训练过程中使用的样本集合。袋内样本的训练评分历史可以用于评估模型在训练过程中的性能表现。

以下是使用h2o.randomForest()函数获取基于袋内样本的训练评分历史的示例代码：

import h2o

# 初始化H2O集群
h2o.init()

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

# 将目标变量转换为因子类型（分类问题）
data["target"] = data["target"].asfactor()

# 定义特征列和目标列
features = data.columns[:-1]
target = "target"

# 拆分数据集为训练集和验证集
train, valid = data.split_frame(ratios=[0.8])

# 构建随机森林模型
model = h2o.randomForest(x=features, y=target, training_frame=train, validation_frame=valid, keep_cross_validation_predictions=True)

# 获取基于袋内样本的训练评分历史
inbag_train_scores = model.cross_validation_predictions()

# 打印基于袋内样本的训练评分历史
print(inbag_train_scores)

# 关闭H2O集群
h2o.shutdown()

在上述示例代码中，首先通过h2o.init()初始化H2O集群，然后使用h2o.import_file()导入数据集。接着，将目标变量转换为因子类型，并定义特征列和目标列。然后，使用data.split_frame()将数据集拆分为训练集和验证集。

接下来，通过调用h2o.randomForest()函数构建随机森林模型，并将参数keep_cross_validation_predictions设置为True，以保存基于袋内样本的训练评分历史。

最后，通过调用model.cross_validation_predictions()获取基于袋内样本的训练评分历史，并将其打印出来。

注意：以上示例代码中的数据集、特征列、目标列等需要根据实际情况进行修改。另外，该示例代码仅适用于使用H2O.ai平台进行机器学习的情况，具体使用方法可能因不同的平台或工具而有所差异。