私は自分のデータで初めてgbmを使用しようとしています（実際には初めてあらゆる種類の回帰ツリー）。これは、14個の連続従属変数と13レベルの応答変数としての因子で構成されています。私は、多項分布を処理できない基本的なgbmパッケージの変更を使用した、Elithetal。による非常に優れた説明を介してgbmに到達しました。gbmの助けは、これを処理できると主張しています。
"分布：使用する分布の名前を指定する文字列、または分布と必要な追加のパラメーターを指定するコンポーネント名のリストのいずれか。指定されていない場合、gbmは推測を試みます。応答に一意が2つしかない場合値の場合、ベルヌーイが想定されます。それ以外の場合、応答が因子の場合は多項分布が想定されます。それ以外の場合、応答のクラスが「Surv」の場合はcoxphが想定されます。それ以外の場合は、ガウス分布が想定されます。現在使用可能なオプションは「ガウス」（二乗誤差）です。 ）、 "laplace"（絶対損失）、 "tdist"（t分布損失）、 "bernoulli"（0-1結果のロジスティック回帰）、 "huberized"（0-1結果のhuberizedヒンジ損失）、 "多項」（2つ以上のクラスがある場合の分類）、「adaboost」（0-1の結果に対するAdaBoostの指数損失）、「ポアソン」（結果のカウント）、「coxph」（右打ち切り観測値）、「分位数」、または「ペアワイズ」（LambdaMartアルゴリズムを使用したランク付け測定）。
それでも、「多項」を指定するか「推測させる」かを指定しても、機能しません。私が間違っていることを誰かが知っていますか？または、私は何かを完全に誤解していますか？データの多項分布は、エラー損失関数も多項分布であることを意味しませんか？「ガウス」を選択すると実行されますが、その場合はまったく異なるものが計算されると思いますか？助けていただければ幸いです！アグネス