校準的廣義相加模型

Question

我從事概率校準工作。我正在使用名爲generalized additive models的概率映射方法。

我寫的算法是：

probMapping = function(x, y, datax, datay) { 

    if(length(x) < length(y))stop("train smaller than test") 
    if(length(datax) < length(datay))stop("train smaller than test") 

    datax$prob = x # trainset: data and raw probabilities 
    datay$prob = y # testset: data and raw probabilities 

    prob_map = gam(Target ~ prob, data = datax, familiy = binomial, trace = TRUE) 
    prob_map_prob = predict(prob_map, newdata = datay, type = "prob") 

    # return(str(datax)) 
    return(prob_map_prob) 
} 

我使用的包是mgcv。

1. X - 上預測的數據集train
2. ý - 預測上test數據集
3. DATAX - traindata
4. DATAY - testdata

問題：

1. 輸出值不是0和1之間

2. 我得到以下警告消息：

   In predict.gam(prob_map, newdata = datay, type = "prob") : 
   Unknown type, reset to terms. 
   

Answer 1

該警告是告訴你，predict.gam不承認你傳遞給type參數的值。由於不理解，決定使用默認值type，即"terms"。

注意predict.gam與type="terms"返回有關模型項信息，不 probabilties。因此，輸出值不在0和1之間。

有關mgcv::predict.gam的詳細信息，請參閱here。