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    R gbm爲什麼fit tree的長度始終是數據集iris的n.trees的3倍

    無論我們選擇什麼方法（'cv', 'OOB' or 'test'），我們選擇合適的gbm對象中樹的數量始終爲3*n.trees數據集iris 。 是因爲iris數據集有一個3級目標分類變量。 如果是與目標變量具有值A，B和C，爲所述第一樹，第二樹B，第三樹C和第四樹甲再次？ 或者如果n.trees設置爲100，則前100棵樹用於A，第2 100棵樹用於B，最後100棵用於C？ fit = gbm(
    r algorithm tree gbm 2017-10-11

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    的樹木h2o.gbm數

    傳統GBM，我們可以使用 predict.gbm（模型，newsdata = ...，n.tree = ...） 這樣我可以比較不同的結果測試數據的樹數。 在h2o.gbm中，雖然它有n.tree來設置，但它似乎對結果沒有任何影響。這與默認模式完全相同： h2o.test.pred <- as.vector(h2o.predict(h2o.gbm.model, newdata=test.frame
    r machine-learning h2o gbm 2017-08-30

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    gbm.interactions for gbm.fixed

    如何獲得用固定n.trees計算的gbm的交互評估？ 我想： data(Anguilla_train) angaus.fixed <- gbm.fixed(data=Anguilla_train, gbm.x = 3:13, gbm.y = 2,family = "bernoulli", tree.complexity = 5, learning.rate = 0.01, b
    r gbm dismo 2017-05-31

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    GBM和射頻ensamble在插入

    我目前正試圖建立一個堆疊模型使用caretEnsemble包，使用隨機森林和廣義推動模型作爲基礎模型。不過，我一直在運行caretEnsemble功能後，收到以下錯誤： Error in check_caretList_model_types(list_of_models) : Not yet implemented for multiclass problems 已經完成對這個問題的一些研
    r random-forest caret gbm 2017-08-02

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    使用plot.gbm產生邊際圖時得到錯誤

    總新手到R - 我想從BRT中做出一些邊際圖，我用gbm包完成並且一直得到相同的錯誤。 以下是我的代碼; boosted.tree_LRFF是我從完成gbm.fit > plot.gbm(boosted.tree_LRFF, + i.var= 5, + n.trees = train.model$finalModel$tuneValue$n.trees, + continuous
    r gbm 2017-09-23

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    樹分割在水GBM型號

    通過運行命令， m <- h2o.getModel("depth_grid_model_4") h2o.varimp(m) 我能夠查看模型的性能，以及變量的重要性。 如何查看GBM模型的每棵樹中使用的分割？ 感謝
    r h2o gbm 2017-09-26

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    如何在R中輸入xgb.train函數中的數據？

    我要使用xgb.train函數在R上執行xgboost。 爲了使用xgb.train函數，我知道必須將輸入數據轉換爲使用xgb.DMatrix函數。 但是，當我在我的數據SETM使用此功能我得到一個錯誤信息： Error in xgb.DMatrix(data = as.matrix(train)) : [09:01:01] amalgamation/../dmlc-core/src/i
    r xgboost training-data gbm 2017-08-11

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    Word2Vec字的嵌入與GPU

    我們遵循與迭代以下項目的文本分類過程： 創建Word2Vec字嵌入文本文檔模型。 做一個網格搜索和樹深度參數。 選擇執行得最好的最終GBM模型。 當我們遍歷列表時，CPU核心在％100負載下工作。是否有任何程序或解決方案使用H2O Deep Water GPU功能重複上述過程？
    deep-learning word2vec h2o grid-search gbm 2017-08-12

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    在R中使用GBM進行預測時出錯

    我需要快速幫助。我一直試圖簡單地應用GBM，但我面臨着一個我無法解決的錯誤。請幫忙。所使用的數據集可以在「https://www.kaggle.com/c/boston-housing/data」 代碼中找到： data1 <- read.csv("train.csv") data2 <- read.csv("test.csv") data2$medv<- NA GBM library(c
    r machine-learning gbm 2017-10-09

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    h2o GBM早期停止

    我想用h2o過度GBM（我知道這很奇怪，但我需要這個來說明一點）。所以我增加了我的樹MAX_DEPTH和收縮，以及殘疾停止標準： overfit <- h2o.gbm(y=response , training_frame = tapp.hex , ntrees = 100 , max_depth = 30 , learn_r
    r h2o gbm 2017-10-12
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