是指在使用H2O进行数据处理时出现的内存溢出错误。具体来说,当设置了per_feature = TRUE参数时,H2O会为每个特征(feature)分配内存,如果数据量较大或特征较多,就可能导致Java堆空间不足,从而引发该异常。
解决这个问题的方法有以下几种:
总结起来,解决H2O异常per_feature = TRUE java.lang.OutOfMemoryError: Java堆空间的方法包括增加Java堆空间、减少数据量或特征数量、使用分布式模式以及优化算法和代码。具体的解决方案需要根据实际情况进行选择和调整。
关于H2O和相关概念的更多信息,您可以参考腾讯云的H2O产品介绍页面:H2O产品介绍。
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