gbm多項分佈

Question

我試着在我的數據上第一次使用gbm（實際上是第一次使用任何種類的迴歸樹），它由14個連續的因變量和一個因子組成，其中包括13個級別的響應變量。我通過Elith等人的非常好的描述來到gbm，但是他使用了一個基本的gbm包的修改，它不能處理多項分佈。 gbm的幫助聲稱它可以處理這個問題：

「分佈：指定要使用的分佈的名稱的字符串或帶有組件名稱的列表 ，指定分佈和所需的任何附加參數。 gbm將嘗試猜測：如果響應只有 2個唯一值，則假定bernoulli;否則，如果響應是一個因子，則假定爲多項式;否則，如果響應具有類「Surv」，則coxph爲假設爲 ;否則，假設爲高斯 當前可用的選項是「高斯」（平方誤差），「laplace」（絕對值爲 損失），「tdist」（t-分佈損失），「bernoulli」 1 out-comes），「huberized」（中心「多項」 （分類超過2類時），「adaboost」（AdaBoost 0-1結果的指數損失），「poisson」（計數結果），「 coxph「（右 審查意見），」分位數「或」成對「（使用 LambdaMart算法的排序措施）。」

儘管如此，無論我指定「多項式」還是「讓它猜測」，它都不起作用。任何人有任何想法我做錯了什麼？或者我完全誤解了一些東西 - 我的數據的多項分佈不是意味着什麼，我的錯誤損失函數也是多項分佈？它運行，如果我選擇「高斯」，但我想在這種情況下完全不同的是計算？ 我會很感激任何幫助！ agnes

Answer 1

您使用的是最新版本的gbm嗎？我有一個類似的問題，重新安裝gbm軟件包後已解決。