我正在尝试使用 h2o 训练决策树模型。我知道 h2o 中不存在特定的决策树库。但是， h2o 有一个随机森林 H2ORandomForestEstimator 的实现。我们可以通过调整随机森林的某些输入参数在 h2o 中实现决策树吗？因为我们可以在 scikit 模块（一个流行的机器学习 Python 库）中做到这一点
参考链接： 为什么单棵树的随机森林比决策树分类器好得多？
在 scikit 中，代码看起来像这样
RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_features=None, bootstrap=False)
我们在 h2o 中有这个代码的等价物吗？