Tag: gbm
R-Paket, gbm, Umsetzung Generalized Boosted Regression Models Bibliothek.
Wie zu verwenden XGBoost Algorithmus für die regression in R?
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Ich habe versucht die XGBoost Technik für die Vorhersage. Als meine abhängige variable ist kontinuierlich, ich machte die regression durch Verwendung XGBoost, aber die meisten der Referenzen, verfügbar in den verschiedenen portal sind für eine Einstufung. Obwohl
wie kann ich drucken Sie variable Bedeutung in der gbm-Funktion?
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Benutzte ich die gbm Funktion zu implementieren, gradient boosting. Und ich möchte Klassifikation. Danach habe ich die varImp() Funktion zum drucken variabler Bedeutung, gradient boosting-Modellierung. Aber... nur 4 Variablen, die nicht null Bedeutung. Es sind 371 Variablen,
subscript out of bounds in gbm-Funktion
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Ich habe ein seltsames problem. Ich habe erfolgreich lief dieser code auf meinem laptop, aber wenn ich versuche, führen Sie es auf einem anderen Rechner zuerst bekomme ich diese Warnung Verteilung nicht angegeben, vorausgesetzt, bernoulli ..., die
mit caret-Paket zu finden, die optimalen Parameter der GBM
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Ich bin mit dem R-GBM-Paket für die Förderung zu tun regression auf einige biologische Daten Abmessungen 10.000 X 932 und ich will wissen, was sind die besten Einstellungen für GBM-Paket, insbesondere (n -.Bäume, Schrumpfung, Interaktion.Tiefe und n.minobsinnode),