LightGBM Python包将移除对h2o datatable的支持

LightGBM团队近期经过讨论，决定在未来版本中逐步移除对h2o datatable数据格式的支持。这一决定基于多方面考虑，旨在简化代码库并更好地聚焦于更广泛使用的数据格式。

h2o datatable的支持最初于5年多前加入LightGBM项目，但近年来该库的活跃度明显下降。从技术层面看，h2o datatable的最后一次提交和PyPI发布已经过去10个月，项目似乎处于停滞状态。与此同时，h2o公司自身也已转向开发新的数据框架类型H2OFrame。

从实际使用情况来看，过去几年中关于datatable支持的反馈非常有限，仅来自少数h2o相关开发者。更值得注意的是，LightGBM的持续集成测试从未包含对datatable的专门测试，这意味着该功能可能长期缺乏充分验证。

移除这一支持将带来几个显著好处：

1. 简化Python包的代码结构，降低维护成本
2. 减少潜在兼容性问题
3. 为支持更流行的现代数据框架(如polars)腾出开发资源

技术实现上，移除过程将采用渐进式方案：首先在接下来2-3个版本中加入弃用警告，给予用户充分过渡时间；之后完全移除相关代码。当前的支持实现相对简单，主要是调用to_numpy()方法进行数据转换，因此移除工作不会对核心功能产生重大影响。

这一变更与机器学习生态系统的整体趋势一致。包括XGBoost、scikit-learn和Dask在内的主流机器学习框架均未对h2o datatable或H2OFrame提供原生支持。LightGBM团队认为，将有限资源集中于更广泛使用的数据格式上，能够为更广大的用户群体提供更好的使用体验。