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我正在使用梯度提升进行分类。虽然结果正在改善,但我在有效偏差中得到了 NaN。

Model = gbm.fit(
  x= x_Train ,
  y = y_Train ,
  distribution = "bernoulli",
  n.trees = GBM_NTREES ,
  shrinkage = GBM_SHRINKAGE ,
  interaction.depth = GBM_DEPTH ,
  n.minobsinnode = GBM_MINOBS ,
  verbose = TRUE
  )

结果

在此处输入图像描述

如何调整参数以获得有效偏差。

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1 回答 1

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我有同样的问题,奇怪的是,我们在这个问题上很少......

添加train.fraction = 0.5到选项列表可以解决问题(似乎没有默认值,如果没有明确提到 train.fraction 值,则不会计算有效偏差)。

于 2016-05-10T13:30:06.313 回答