"действительное отклонение" - это модель для модели GBM. Что это значит и как от этого избавиться?

Я использую повышение градиента для классификации. Хотя результат улучшается, но я получаю NaN в validdeviance.

Model = gbm.fit(
  x= x_Train ,
  y = y_Train ,
  distribution = "bernoulli",
  n.trees = GBM_NTREES ,
  shrinkage = GBM_SHRINKAGE ,
  interaction.depth = GBM_DEPTH ,
  n.minobsinnode = GBM_MINOBS ,
  verbose = TRUE
  )

Результат

Как настроить параметр, чтобы получить действительное отклонение.

Источник

1 ответ

У меня была такая же проблема, как ни странно, нас мало на этом...

Добавление train.fraction = 0.5 к списку опций решает проблему (кажется, нет значения по умолчанию, и validdeviance не вычисляется без явно указанного значения train.fraction).

Источник
Другие вопросы по тегам