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我正在尝试使用插入符号来找到 gbm 模型的最佳参数。此代码与我在其他数据集上使用的代码相同，无法找出错误。

它似乎可以运行模型，但无法创建预测。

predictions failed for Fold2: interaction.depth=4, shrinkage=0.005, n.trees=200 Error in apply(tmp, 2, function(x, nm = modelFit$obsLevels) ifelse(x >=  : 
  dim(X) must have a positive length

这是完整的代码：

library(caret)
library(gbm)

myControl <- trainControl(method='cv', number=2, summaryFunction=twoClassSummary,
                          classProbs=TRUE, savePredictions=TRUE, verboseIter=TRUE)


df1 <- data.frame(Y = round(runif(1000), 0), x1=runif(1000), x2=runif(1000) )

X <- df1[,c('x1','x2')]
Y <- factor(paste('X', df1[,'Y']))


gbm_model <- train(X, Y, method='gbm', metric='ROC', trControl=myControl 
                   ,distribution='bernoulli', tuneGrid=expand.grid(.n.trees=seq(100, 200, by=100) 
                   ,.interaction.depth=seq(2, 4, by=2), .shrinkage=c(.005)))

有什么建议么？

编辑：我正在使用gbm 2.1和caret 5.16.24

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那是一个错误。我今天有一个新版本的插入符号要提交，但我会在发送之前进行这些更改。

您的代码和输出之间有一点脱节。我收到一个附加警告：“至少有一个类级别不是有效的 R 变量名称；如果生成类概率，这可能会导致错误，因为变量名称将转换为：X.0、X.1”。sep = ""在命令中添加一个paste，它就会消失。

最大限度

于 2013-08-05T12:34:49.897 回答
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如果您尝试运行插入符号模型并错误地仅包含一个仅包含一个因子的因变量，您也可能会收到此错误。

于 2018-03-18T15:16:02.273 回答