เอกสารระบุว่า R gbm พร้อมด้วยการแจกจ่าย = "adaboost" สามารถใช้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท 0-1 พิจารณาส่วนรหัสต่อไปนี้:
gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000)
gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000)
มันสามารถพบได้ในเอกสารที่ทำนาย. ggb
ส่งคืนเวกเตอร์การทำนาย ตามค่าเริ่มต้นการคาดการณ์จะอยู่ในระดับของ f (x)
อย่างไรก็ตามสเกลเฉพาะนั้นไม่ชัดเจนสำหรับกรณีของการแจกจ่าย = "adaboost"
ใครสามารถช่วยในการตีความของผลตอบแทนที่คาดการณ์ไว้ .gbm และให้ความคิดของการแปลงไปยังเอาต์พุต 0-1?
คำถามนี้ดูเหมือนจะเป็นเพียงเกี่ยวกับวิธีการตีความผลลัพธ์ R และไม่เกี่ยวกับปัญหาทางสถิติที่เกี่ยวข้อง (แม้ว่าจะไม่ได้ทำให้ Q ไม่ดี) เช่นนี้มันถูกถามดีกว่า & อาจจะได้รับคำตอบในStack Overflowไม่ใช่ที่นี่ โปรดอย่าข้ามโพสต์ (SE กีดกันอย่างยิ่ง) หากคุณต้องการให้ Q โอนย้ายข้อมูลได้เร็วขึ้นโปรดตั้งค่าสถานะเพื่อให้ผู้ดูแลให้ความสนใจ
—
gung - Reinstate Monica
@ gung ดูเหมือนคำถามทางสถิติที่ถูกต้องสำหรับฉัน แพคเกจ GBM ระบุ Deviance ที่ใช้สำหรับ adaboost แต่ไม่ชัดเจนสำหรับฉันว่า f (x) คืออะไรและจะแปลงกลับไปเป็นมาตราส่วนความน่าจะเป็นได้อย่างไร (อาจต้องใช้ Platt scaling) cran.r-project.org/web/packages/gbm/vignettes/gbm.pdf
—
B_Miner