加字符和GBM錯誤

我嘗試使用R中插入符號封裝與「用戶自定義」性能指標幾個嵌套的交叉驗證的過程。我有各種各樣的問題，所以我拉了回來，看看是否有問題一個更開箱使用插入符號的，似乎我已經遇到了一個加字符和GBM錯誤

如果我運行以下命令：。

install.packages("caret") 
install.packages("gbm") 
library(caret) 
library(gbm) 


data(GermanCredit) 
GermanCredit$Class<-ifelse(GermanCredit$Class=='Bad',1,0) 



gbmGrid <- expand.grid(.interaction.depth = 1, 
         .n.trees = 150, 
         .shrinkage = 0.1) 



    gbmMOD <- train(Class~., data=GermanCredit 
       ,method = "gbm", 
      tuneGrid= gbmGrid, 
       distribution="bernoulli", 
       bag.fraction = 0.5, 
       train.fraction = 0.5, 
       n.minobsinnode = 10, 
       cv.folds = 1, 
       keep.data=TRUE, 
       verbose=TRUE 

)

我的錯誤（或類似）：

Error in { : 
task 1 failed - "arguments imply differing number of rows: 619, 381"

wi th警告：

1: In eval(expr, envir, enclos) : 
    model fit failed for Resample01: interaction.depth=1, n.trees=150, shrinkage=0.1

但是，如果我只運行gbm例程一切都很好。

gbm1 <- gbm(Class~., data=GermanCredit, 
      distribution="bernoulli", 
      n.trees=150, # number of trees 
      shrinkage=0.10, 
      interaction.depth=1, 
      bag.fraction = 0.5, 
      train.fraction = 0.5, 
      n.minobsinnode = 10, 
      cv.folds = 1, 
      keep.data=TRUE, 
      verbose=TRUE 
)

來源

2013-02-10 B_Miner

我發現添加參數cv.folds = 1時會引發錯誤。應該將cv.folds傳遞給gbm，但由於某些原因導致錯誤。無論如何，cv.folds = 0是gbm的默認值（應該給出與cv.folds = 1相同的結果）。 – 2013-02-10 21:48:46

處理疑似錯誤的常用方法是聯繫軟件包維護人員 – 2013-02-10 22:01:03

發佈問題後，我找出錯誤來自哪裏，並將發送給Max Kuhn。 – 2013-02-11 01:24:42

有兩個問題：通過cv.folds引起問題。另外，您不需要將結果轉換爲二進制數;這導致train認爲這是一個迴歸問題。 train函數背後的想法是消除與建模函數的不一致性，因此我們使用分類因子和迴歸數字。

來源

2013-08-05 12:48:07 topepo

只是爲了說明 - 儘管這個問題已經引起了答案說明的理由，也可以與舊版本的插入符號和GBM的發生該錯誤消息（如下）。我遇到了這個錯誤，並花了很多時間試圖找出問題後，我不得不升級到最新版本的脫字號（5.17-7）和gbm（2.1-0.1）。這些是迄今爲止在CRAN上的最新版本。

Error in { : 
task 1 failed - "arguments imply differing number of rows: ...

來源

2013-10-11 21:37:11 xbsd

加字符和GBM錯誤

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