#r #machine-learning
Вопрос:
Я пытаюсь использовать функцию «gbm» для прогнозирования, хотя программа не распознает во мне явную ошибку при использовании
head (boos.model)
и
head (pred_boos)
У меня нет 0 и 1 в качестве прогнозов, и я не знаю, как это исправить. Я пробовал с другими моделями , и до data.test = data [801: 1000] сих пор все в порядке. Поэтому я предполагаю, что ошибка кроется в строках, которые продолжают это. Мой код выглядит следующим образом:
library("mltools") library("caret") library("MASS") library("MLmetrics") library("gbm") library("mlbench") data=data.frame() for (i in 0:4){ mu1=c(0 i,4) Sigma= matrix(c(1,0.5,0.5,1),ncol=2) X1_distribution=mvrnorm(n=100,mu=mu1,Sigma=Sigma) mu2=c(5-i,1) Sigma= matrix(c(1,0.5,0.5,1),ncol=2) X2_distribution=mvrnorm(n=100,mu=mu2,Sigma=Sigma) X=rbind(X1_distribution,X2_distribution) Y=c(rep(1,100), rep(0,100)) data.aux=data.frame(Y=Y, X1=X[,1], X2=X[,2]) data=rbind(data,data.aux) } data.train=data[1:800,] data.test=data[801:1000,] boos.model= gbm(form=formula('factor(Y) ~ .'), data=data.train, distribution='bernoulli', n.trees=5000, interaction.depth = 4) #head(boos.model) pred_boos= predict(boos.model, newdata=data.test, n.trees=5000) #head(pred_boos)