問題タブ [gbm]

トレイン セットには 303 個のデータ ポイントがあります (図を参照)。これらのポイントの多くは、Y 軸上で 0 に等しくなります。

ここで、Y 値を予測するように GBM モデルをトレーニングします。これが私のモデルです：

次に、RMSE の値が非常に高くなります: ~28。

yval以下は、交差検証セットの予測値と実際値の両方を示すプロットです。

この比較的単純な曲線に大きな誤差が生じる理由がわかりません。何か案が？で見つかったチューニングパラメータを使用して、別のパッケージを試してみてくださいcaret。

念のため、この情報が役立つ場合:

アップデート：

列車セット

テストセット

R (gbm パッケージ)のgbm関数を使用して、マルチクラス分類の確率的勾配ブースティング モデルに適合させています。Hastie の書籍 (Elements of Statistical Learning) (p. 382)のこの図のように、クラスごとに各予測子の重要性を取得しようとしているだけです。

ただし、この関数は予測子の全体的summary.gbmな重要度のみを返します(重要度はすべてのクラスで平均化されます)。

相対的な重要度の値を取得する方法を知っている人はいますか?

weightsR gbm関数の引数は何ですか? コストに敏感な確率的勾配ブースティングを実装していますか?

問題なくキャレットを介してgbmを使用してきましたが、データフレームからいくつかの変数を削除すると失敗し始めました。上記のパッケージのgithubバージョンとcranバージョンの両方を試しました。

これはエラーです：

欠損値はなく、応答は 4 水準因子で、入力は次のとおりです。

しかし、データフレームでgbmを直接呼び出すと、次のように動作します。

編集：再現するには、ここにあるスクリプトを実行します。

データセットで Rstudio の gbm(formula, data) を使用しようとしました。しかし、Rstudio は Windows と Mac で何のメッセージもなくクラッシュします (単に「Rstudio を再起動する必要があります」)。この問題を解決する方法はありますか?

ありがとう

バックグラウンド

関数が変数の相互作用の強さを評価するためにフリードマンの H 統計量を計算するgbm package状態のリファレンス マニュアル。interact.gbmH 統計量は [0-1] のスケールです。

のリファレンス マニュアルは、関数が相互作用を検出してモデル化するdismo package方法についての文献を参照していません。gbm.interactions代わりに、相互作用の検出とモデル化に使用される一般的な手順のリストを提供します。「エコロジカル モデリングのためのブーステッド回帰ツリー」というdismoビネットには、dismoパッケージがパッケージ内の機能を拡張することが記載されていgbmます。

質問

dismo::gbm.interactionsは実際に相互作用をどのように検出してモデル化しますか?

どうして

私がこの質問をしているgbm.interactionsのは、dismo package利回りの結果が 1 を超えているためgbm packageです。リファレンス マニュアルでは、これは不可能であると述べています。

各パッケージの tar.gz をチェックして、ソース コードが類似しているかどうかを確認しました。これら 2 つのパッケージが相互作用を検出してモデル化するために同じ方法を使用しているかどうかを判断できないほどの違いがあります。