GBM中的R爲Adaboost算法〜地預測（）值位於的[0,1]

外目前我正在試圖以適合使用gbm.fit模型中的R的Adaboost算法模型。我嘗試了所有可能的方式，但最終我的模型一直給我預測值在[0,1]之外。我明白type =「response」僅適用於bernoulli，但我一直在0,1之外獲得值。有什麼想法嗎？謝謝！GBM中的R爲Adaboost算法〜地預測（）值位於的[0,1]

GBMODEL <- gbm.fit(
       x=training.set, 
       y=training.responses, 
       distribution="adaboost", 
       n.trees=5000, 
       interaction.depth=1, 
       shrinkage=0.005, 
       train.fraction=1, 
       ) 

predictionvalues = predict(GBMODEL, 
        newdata=test.predictors, 
        n.trees=5000, 
        type="response")

來源

2012-05-16 user1398057

什麼是y的範圍是多少？向我們展示'summary（training.responses）' – smci

它是正確的，以獲得Y範圍外[0,1]通過GBM包選擇「AdaBoost的」作爲損失函數。訓練結束後，通過AdaBoost算法輸出的符號預測類別。

例如，對於二元類問題y {-1,1}，類標籤將被標記爲輸出y的符號。所以如果你有y = 0.9或y = 1.9會給你同樣的結果 - 觀察屬於y = 1類。然而，y = 1.9只是表示比y = 0.9更確信的結論。（如果你想知道爲什麼，我建議你讀的adaboost的基於保證金的解釋，你會發現與SVM非常相似的結果）。

希望這可以幫助你。

來源

2013-03-27 01:26:14

-1

這可能不完全準確的數學，但我只是做了pnorm（預測值），你會得到從0到1的值，因爲adaboost的預測值出現在正常的情況下縮放（0,1）。

來源

2012-09-23 21:23:12 Caleb

我不認爲這是正確的...讓我試着確認一下。 –

GBM中的R爲Adaboost算法〜地預測（）值位於的[0,1]

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