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    編輯GBM源代碼，C++部分代碼

    我是R新手。我一直在玩GBM源代碼學習。 我想改變源代碼中不同的現有條件和公式。 我能夠使用fix（）和trace（）編輯R代碼，但GBM的C++代碼我無法編輯並將這些編輯代碼替換現有代碼並運行它們以查看變更的影響現有的條件/公式。 是否可以更改GBM的C++代碼並使用編輯後的代碼運行GBM？ 在此先感謝
    c++ r gbm 2016-07-11

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    GBM MissingNode R中

    我與GBM包中的R播放： library(gbm) gbmfit <- gbm(UVIndex ~ UVI + UVA + VIS + UVIVIS + UVIUVA + CosSZA + ShadeTemp, data = df, distribution = "gaussian", n.trees = 1000, shrinkage = 0.1, cv.folds = 10) pred <
    r gbm 2015-11-22

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    r中使用GBM如何得到預測

    fit <- gbm(Crop_Damage ~ Estimated_Insects_Count+Crop_Type+ Soil_Type +Pesticide_Use_Category+Number_Doses_Week+Number_Weeks_Used +Number_Weeks_Quit+Season, data = mydata, distributi
    r machine-learning gbm 2016-01-29

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    GBM交叉驗證

    我試圖使用R的gbm迴歸模型。 我想計算交叉驗證預測響應值與真實響應值之間的確定係數（R平方）。但gbm.object的cv.fitted值僅提供1- train.fraction的預測響應值。所以爲了得到我想要的東西，我需要找到哪些觀察值對應於cv.fitted值。 任何想法如何獲取該信息？
    r cross-validation gbm 2016-06-28

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    使用含GBM的NA預測新數據R

    我有一些數據可以通過非隨機過程生成NA。通常這涉及用戶不用手動輸入數據或用各種自動作業進行系統性問題。由於這種GBM模型對我的吸引力，因爲它們明確處理NA值，而不是插補。但是，我遇到的問題是，GBM在我的測試集中輸出包含NA的行的預測結果。下面是與虹膜工作的例子： library(missForest) library(caret) set.seed(1) iris.na <- prodN
    r prediction na r-caret gbm 2015-12-17

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    獲取和訂購在R上的GBM對象上使用的數據

    我在R中有一個GBM對象，底層的數據保存在它上面，我遇到了使用這些數據的麻煩。問題是，當我運行x<-gbmobject$data$x.order和y<-gbmobject$data$y我沒有收到同樣的方式下令y值作爲x，換言之的x第一觀察響應不在y第一觀察。看起來他們中的一個正在洗牌或類似的東西。有誰知道我該怎麼做才能將y中的回答與x的正確觀察結果相匹配？ 謝謝！
    r regression machine-learning gbm 2016-04-08

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    DeprecationWarning：`h2o.gbm`已棄用。使用估計子模塊構建H2OGradientBoostedEstimator

    運行時使用Python H2O 3.6.0.8一GBM模型，我得到以下警告： DeprecationWarning：h2o.gbm已被棄用。使用估計器子模塊來構建H2OGradientBoostedEstimator。 我一直在尋找一個關於如何構建H2OGradientBoostedEstimator但沒有成功的例子。你能否直接指向正確的道路？ 謝謝
    python h2o gbm 2016-01-14

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    R，插入符號，列車（），預測（），GBM，錯誤：model.frame.default（..）中的錯誤：因素有新的水平

    所以我對發生的事情有一個很好的想法，但我想知道如何處理這個錯誤，我看過其他類似的帖子，但他們並不特定於Gradient Boosting Machine模型。它們似乎都與GLM有關，並且錯誤不是由我不認爲的同一件事引起的。 這裏是我的代碼： myTuneGrid <- expand.grid(n.trees=c(100,200), interaction.depth=c(9,10,11,12),
    r r-caret gbm 2016-03-04

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    無法使用gbm重現測試預測

    我使用gbm來構建預測迴歸模型。我有火車和測試裝置（預定義和不是隨機選擇）。以下是代碼的概述。 我有大約600行列車數據和150行測試數據。我知道他們很少但仍然。 train <- .... test <- .... set.seed(123) model <- gbm(target ~., data = train, distribution = "gaussian",
    r seed gbm 2016-05-16

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    伯努利vs Adaboost GBM？

    我真的不明白的分配比例= Adaboost算法的實際條款或差異伯努利 library(MASS) library(gbm) data=Boston data$chas = factor(data$chas) ada_model = gbm(chas~ . , data, distribution ='adaboost') bern_model =
    r classification gbm 2015-11-17
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