在 R 中使用 GBM 进行预测时出错
Error while making predictions using GBM in R
我需要快速帮助。我一直在尝试简单地应用 GBM,但我遇到了一个我无法解决的错误。请帮忙。使用的数据集可以在“https://www.kaggle.com/c/boston-housing/data”找到
代码:
data1 <- read.csv("train.csv")
data2 <- read.csv("test.csv")
data2$medv<- NA
GBM library(caret)
library(gbm)
fitControl <- trainControl(method = "cv", number = 10)
tune_Grid <- expand.grid(interaction.depth = 2, n.trees = 500, shrinkage = 0.1, n.minobsinnode = 10)
set.seed(825)
fit <- train(medv ~ ., data = data1, method = "gbm", trControl = fitControl, verbose = FALSE, tuneGrid = tune_Grid)
到这里一切正常。问题发生在我预测的时候。
predicted <- predict(fit,data2,type= "prob")
> predicted <- predict(fit,data2,type= "prob") Error in [.data.frame(out, , obsLevels, drop = FALSE) : undefined columns selected
但是,如果我删除类型参数,它可以正常工作而不会出现任何错误。
predicted <- predict(fit,data2)
> predicted <- predict(fit,data2)
>
请帮助我缺少什么。
谢谢,
普里扬克
来自波士顿住房数据的 medv
不是 classes 的向量,而是一个连续的结果。
train$medv[1:20]
[1] 24.0 21.6 33.4 36.2 22.9 15.0 18.9 21.7 20.4 18.2 19.9 23.1 20.2 13.6 19.6 15.2 14.5 14.8 12.7 14.5
当设置 type = "probs"
时,caret
函数 predict.train
输出 class 概率的数据帧。这对于连续变量没有意义,因此它 returns 是一个错误。通常使用 RMSE(均方根误差)评估模型在连续结果上的性能,您可以使用 caret
函数 postResample
.
进行计算
postResample:
给定两个数值数据向量,计算均方误差和 R 平方。对于两个因素,确定总体一致率和Kappa。
我需要快速帮助。我一直在尝试简单地应用 GBM,但我遇到了一个我无法解决的错误。请帮忙。使用的数据集可以在“https://www.kaggle.com/c/boston-housing/data”找到 代码:
data1 <- read.csv("train.csv")
data2 <- read.csv("test.csv")
data2$medv<- NA
GBM library(caret)
library(gbm)
fitControl <- trainControl(method = "cv", number = 10)
tune_Grid <- expand.grid(interaction.depth = 2, n.trees = 500, shrinkage = 0.1, n.minobsinnode = 10)
set.seed(825)
fit <- train(medv ~ ., data = data1, method = "gbm", trControl = fitControl, verbose = FALSE, tuneGrid = tune_Grid)
到这里一切正常。问题发生在我预测的时候。
predicted <- predict(fit,data2,type= "prob")
> predicted <- predict(fit,data2,type= "prob") Error in [.data.frame(out, , obsLevels, drop = FALSE) : undefined columns selected
但是,如果我删除类型参数,它可以正常工作而不会出现任何错误。
predicted <- predict(fit,data2)
> predicted <- predict(fit,data2)
>
请帮助我缺少什么。
谢谢, 普里扬克
medv
不是 classes 的向量,而是一个连续的结果。
train$medv[1:20]
[1] 24.0 21.6 33.4 36.2 22.9 15.0 18.9 21.7 20.4 18.2 19.9 23.1 20.2 13.6 19.6 15.2 14.5 14.8 12.7 14.5
当设置 type = "probs"
时,caret
函数 predict.train
输出 class 概率的数据帧。这对于连续变量没有意义,因此它 returns 是一个错误。通常使用 RMSE(均方根误差)评估模型在连续结果上的性能,您可以使用 caret
函数 postResample
.
postResample: 给定两个数值数据向量,计算均方误差和 R 平方。对于两个因素,确定总体一致率和Kappa。