H2O异常per_feature = TRUE java.lang.OutOfMemoryError: Java堆空间

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：

1. 增加Java堆空间：可以通过调整H2O的启动参数来增加Java堆空间的大小。具体的方法是在启动H2O时使用-Xmx参数来指定最大堆空间的大小，例如：java -Xmx4g -jar h2o.jar。这样可以将最大堆空间设置为4GB，根据实际情况进行调整。
2. 减少数据量或特征数量：如果数据量过大或特征数量过多，可以考虑减少数据量或特征数量，以降低内存占用。可以通过数据预处理、特征选择等方法来实现。
3. 使用分布式模式：H2O支持分布式模式，可以将数据分布在多台机器上进行处理，从而减少单台机器的内存压力。可以通过H2O的集群模式来实现分布式计算。
4. 优化算法和代码：对于特定的算法和代码，可以进行优化以减少内存占用。可以通过使用更高效的算法、减少不必要的计算、优化数据结构等方法来实现。

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。