`train=True` 在 H2O model_performance() 中的作用是什么？

Question

起初我认为model_performance(train=True) 给出了在我们训练模型的相同数据上进行预测的性能结果。但事实并非如此，因为该数字必须与model.model_performance(test_data=train) 相同，但事实并非如此。

考虑以下玩具示例：

# Make a dataframe
df = h2o.H2OFrame({'a':list(range(100)), 'b':list(range(100, 0, -1)), 'c':list(range(0, 200, 2))})

# Split the data
train, val, test = df.split_frame([.6, .2], seed=0)

# Build a model
from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator
model = H2ORandomForestEstimator(seed=0)

# Train the model
model.train(x=train.names[:-1], y=train.names[-1], training_frame=train, validation_frame=val)

# Get performance results
print(model.model_performance(train=True)['mae'] 
      , model.model_performance(valid=True)['mae']
      , model.model_performance(test_data=test)['mae']
     )
# 1.3816 1.1968 1.4722

将结果与

进行比较

print(model.model_performance(test_data=train)['mae'] 
      , model.model_performance(test_data=val)['mae']
      , model.model_performance(test_data=test)['mae']
     )
# 0.5548 1.1968 1.4722

注意model_performance(train=True)和model_performance(test_data=train)的结果不同，但model_performance(valid=True)和model_performance(test_data=val)的结果是一样的。

所以我想知道model_performance(train=True)和model.model_performance(test_data=train)是否应该相同（并且在H2O代码中计算有错误），或者model_performance(train=True)的目的是别的。

在docs 它说

train：布尔值，可选
报告模型的训练指标。
有效：布尔值，可选
报告模型的验证指标。

但鉴于上述事实，这还不是很清楚。

Answer 1

train=True 显示模型在训练结束时的性能，这意味着它返回训练期间构建的训练指标，而test_data = train 将train 数据发送到模型进行预测并检查模型在该预测上的性能。