Увеличение нескольких деревьев классификации классов в R

Question

Я пытаюсь использовать gbm в R для создания модели дерева классификации для моих данных. Проблема в том, что я пытаюсь классифицировать свои данные по нескольким меткам, и единственное распределение классификации, которое я могу найти для gbm ("bernoulli"), работает только для двоичной классификации. Могу ли я внести некоторые изменения в свой код, чтобы создать модель, которая классифицирует данные более чем на два класса?

boost=gbm(label~., data=training, distribution="bernoulli", 
n.trees=5000, 
interaction.depth=4)

Answer 1

Пытаться

distribution = "multinomial"

Обратите внимание, что, несмотря на то, что эта опция, кажется, не доступна в документации gbm, он действительно доступен - посмотрите пример на странице 30 руководства pdf, где gbm с distribution = "multinomial" используется с набором данных радужной оболочки 3-го класса.