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r - GBMルールの生成-コーディングアドバイス
私はRパッケージGBMを、おそらく予測モデリングの最初の選択肢として使用しています。このアルゴリズムには多くの優れた点がありますが、「悪い点」の1つは、モデルコードを使用してR以外の新しいデータを簡単にスコアリングできないことです。SASまたは他のシステムで使用できるコードを記述したいと思います（ SAS（IMLへのアクセスなし））。
次のデータセット（GBMマニュアルから）とモデルコードがあるとしましょう：
pretty.gbm.treeこれで、次のように使用して個々の木を見ることができます
これは
マニュアルページ18は、次のことを示しています。
マニュアルに基づくと、最初の分割は、gbm1$var.names[3]「X3」である3番目の変数（この出力ではゼロ）で発生します。変数は順序付き因子です。
したがって、分割は1.5であり、値'dおよびc' levels[[3]][1:2.5]（これもゼロベース）が左ノードに分割され、他の値levels[[3]][3:4]は右に移動することを意味します。
次に、ルールは、gbm1$var.names[2]インデックス1の行のSplitVar=1で示されるように分割を続行します。
誰かがこのデータ構造を（ツリーごとに）移動するために何かを書き、次のようなルールを作成しましたか？
"X3 in（'d'、'c'）およびX2 <1.0309565491およびX3in（'d'）の場合、scoreTreeOne = -0.0102671518"
これが、このツリーの最初のルールが読み取る方法だと思います。
または、これを行うための最善の方法についてアドバイスがありますか？
r - カレットパッケージを使用してGBMの最適なパラメータを見つける
ブースティングにRGBMパッケージを使用して、10,000 X 932の次元の生物学的データの回帰を実行しています。特に、GBMパッケージに最適なパラメーター設定（n.trees、shrinkage、interaction.depth、n）を知りたいです。 minobsinnode）オンラインで検索したところ、RのCARETパッケージでそのようなパラメーター設定を見つけることができました。ただし、CaretパッケージをGBMパッケージと一緒に使用するのは難しいので、caretを使用して前述のパラメーターの最適な組み合わせを見つける方法を知りたいだけですか？これは非常に典型的な質問のように思われるかもしれませんが、私はカレットのマニュアルを読みましたが、それでもカレットをgbmと統合するのは困難です。特に、これらのパッケージの両方に非常に慣れていないためです。
r - Rキャレット/gbmコードは予測しません:dim(X)は正の長さでなければなりません
キャレットを使用して、gbm モデルに最適なパラメーターを見つけようとしています。このコードは、他のデータ セットで使用したものと同じで、エラーを特定できません。
モデルを実行しているようですが、予測を作成できません。
完全なコードは次のとおりです。
助言がありますか？
編集：私は使用gbm 2.1していますcaret 5.16.24