r - H2O 添加额外的神经元来读入

Question

我有一个训练数据集（森林覆盖类型），它有 10 个连续变量，然后是 2 个分类变量（有 40 个和 4 个级别）。所以在我看来，我的读入层应该包含 54 个神经元（我使用的是 1-of-C）。同样，我发现了另一个版本的数据（这里），它确实声称有 54 个属性。

以下是我对我的模型的表示：

问题是当我在 R 中使用 H2O 时；它告诉我我有 204,707 个参数（第一层有 56 个神经元）。我不明白为什么它将分类（或如何）分解为 N+1？我检查了，没有缺失值

Answer 1

事实证明，H2O 确实添加了一个 (NA) 类来处理缺失值（因此我们得到 N+1）。这有点奇怪，因为我没有。