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在调整学习器并使用它之后,我们可以使用它通过命令行进行预测

predict(Learner, newdata, predict_type="response")

但是,我们如何计算预测的置信区间?


task <- TaskRegr$new("data", data, "y")
learner <- lrn("regr.xgboost")
preprocess <- po("scale", param_vals = list(center = TRUE, scale = TRUE))
pp <- preprocess %>>% learner
gg<- GraphLearner$new(pp)
gg$train(task)
predict(gg, newdata = pred, predict_type="reponse")
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并非所有学习者都支持预测错误,xgboost 就是其中之一。您必须使用不同的学习器来获得错误估计。

于 2020-11-06T22:16:53.413 回答