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我想找到一种在 caret 包中定义 gbm 权重的方法。“caret”包的“train”函数中有一个参数“weights”，但描述说“这个参数只会影响允许案例权重的模型”。据我了解，“gbm”确实支持定义权重，但我不知道定义权重的格式。它只是 c(1,10) - 其中 1 代表多数类，10 代表少数类吗？

第二个问题是关于 Kappa 统计量的。我读到 Kappa 是类不平衡数据集的更好性能指标，但不明白如何。对于类不平衡数据集，为什么 Kappa 是比 ROC 更好的性能指标，我将不胜感激。

谢谢。

我正在尝试使用 caret 包（RStudio）中的训练函数使用自定义权重参数为 gbm 执行参数调整并收到错误。错误是

原始数据集由 1649 个观察值组成，并使用 60/40 拆分为训练集和测试集。调整参数是使用 trainControl 和一个网格来定义的，用于尝试不同的参数值。

对于是/否类，列权重包含 1 或 10，并且是数据框中值的数值向量。主函数调用如下：

df$weights 是每个观察值的权重向量。由于类别不平衡，使用了度量“ROC”。在运行模型之前，该类已转换为包含 yes、no 值的因子。此外，如果我没有提到 weights 参数，那么该函数可以正常工作。

如果有人能说明如何克服这个错误，或者是否有人遇到过同样的问题以及他们是如何纠正的，我将不胜感激。

谢谢。

我正在尝试训练 LambdaMART 模型来执行成对排序的对象列表。我的训练数据集包含 50,000 个 112 维的特征向量。每个特征都由一个非负整数编码。

目标值是一个正整数（不连续）。给定两个新实例 X 和 Y，我希望我的模型能够预测 X 的目标值是否大于 Y。

由于这不是信息检索应用程序，因此查询的概念是无关紧要的。所有 50,000 个实例都属于同一个“查询”。

似乎当我运行我的模型时，即使设置为使用 70%/30% 的训练验证拆分，我的验证集偏差为 0，如果我尝试执行 OOB，gbm.perf 函数会抛出异常寻找最佳树数的方法。

总的来说，我很困惑这个包对所有这些无用的命名参数做了什么。我想知道的只是指定一个测试验证集，然后在树大小范围内最小化验证错误。不应该太多，但是这个包让我很难知道我需要设置哪些旋钮......以至于我要自己实现它，这样我就有了一些透明度并知道它在做什么。

很抱歉咆哮，但我可以使用一些帮助来让这个 pacakge 返回有意义的验证结果。

我正在将 gbm 包用于广义增强回归模型，并希望能够提取为存储在数据库中而生成的系数。

我已经在使用 R 自动生成可以导出到数据库并存储的公式。例如，我一直在使用 Harrell 博士的 lrm 包来执行逻辑回归，例如：

用gbm可以做到这一点吗？我知道 gbm 给出了许多按权重线性组合的树，但是有没有可能打印每棵树？或者在interaction.depth=1 的情况下是否至少可以这样做（例如，不允许交互）？

我试图找到增强模型的准确性。我的代码是这样的：

当我尝试这个时，我收到以下错误：

我不确定要纠正什么或我做错了什么。有什么建议么？

我在 R 中使用 caret 的 train 函数来生成使用 GBM 的模型。我使用了 5 次重复的重复交叉验证，这意味着将有 50 个样本。我想问是否有一种方法可以以不同的方式绘制结果，以便该图在 x 轴上显示提升迭代，在 y 轴上显示 auc，并且在其内部显示从最佳参数选择获得的结果，但是用于训练折叠和测试折叠的单独行。这可以在您使用 gbm 包中的“gbm”函数并使用“gbm.perf”以及采样技术来绘制偏差的训练和验证曲线时产生。

是否有可能以某种方式对插入符号的火车功能做同样的事情？

谢谢。

我正在尝试在具有多个学习率的循环中运行 gbm.step。我想为所有 i 获取名为 gbmModel.i 的模型。

谁能建议如何去做

以下是代码：

我正在尝试以不同的学习率在 R 中循环制作 gbm 模型。我想为每个模型计算一些统计数据并将它们与原始数据集结合起来。

但是我有一个错误，因为每次计算统计数据时，它都以与前一个相同的名称保存，因此存在错误。

我在循环结束时收到以下错误：

火车数据基本上是带有日期、开盘价、收盘价等的股票价格数据。

以下是代码：

我正在使用 caret 包运行 gbm 模型，并尝试使用 doredis 包的并行处理使其工作。我可以让后端工作人员全部启动并运行，但是当他们重新组合到最终模型中时遇到问题。我收到此错误：

这是我第一次尝试运行 foreach 循环（更不用说像 gbm 这样的复杂问题了）并且在尝试理解和实现它时遇到了问题。我已经进行了许多 Google 搜索，但在使用 gbm 实现 foreach 时一无所获，对于理解 foreach 的任何帮助将不胜感激。这是我的代码：

更新 根据有关使用某种数据集进行复制的建议，我将 mydata 切换为 Iris 数据集data <- iris并将 X 和 Y 更改为x <- data[, -5] y <- data[, 5]并发生相同的错误。

我试图结合gbm.plot.fit不同plot.gbm的gbm模型。这是我的示例代码：

错误信息是：

安排Grob（...，as.table = as.table，clip = clip，main = main，：输入必须是grobs！

有人可以告诉我我的代码可能出了什么问题吗？