Я новичок в H2O и хотел бы обернуть несколько регрессионных моделей GBM в одну модель, предполагая, что входные функции идентичны. Сами модели обучаются отдельно на в основном непересекающихся наборах данных.
Причина этого чисто техническая, мне нужно собрать ~ 50 моделей в единую распространяемую модель, которая выводит вектор прогнозов. В идеале результат должен выглядеть / вести себя как можно ближе к обычному MOJO.