gbm

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    如何计算GBM精度r

    我使用gbm（）函数来创建模型，我想要得到精度。以下是我的代码： df<-read.csv("http://freakonometrics.free.fr/german_credit.csv", header=TRUE) str(df) F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20,21) for(i in F) df[,i]=as.fa
    r gbm boosting mse 2017-05-30

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    gbm.interactions for gbm.fixed

    如何获得用固定n.trees计算的gbm的交互评估？ 我想： data(Anguilla_train) angaus.fixed <- gbm.fixed(data=Anguilla_train, gbm.x = 3:13, gbm.y = 2,family = "bernoulli", tree.complexity = 5, learning.rate = 0.01, b
    r gbm dismo 2017-05-31

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    H2O R变量重要性截断列表

    我有超过400个功能的数据集，我用GBM使用H2O atop R进行估算。当我使用变量重要性函数（h2o.varimp）时，它只显示我的头部和尾部完整的排名变量列表。有没有办法让整个列表显示？
    r h2o gbm 2017-04-24

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    如何解释在分类任务

    我是新来的苏打水和机器学习从苏打水的GBM算法的结果， 我已经建立了GBM模型用两个数据集手动分为训练和测试。 任务是使用所有数字属性进行分类的（响应列转换为枚举类型）。代码在Scala中。建立个人树木预测之前，列车数据之一，一个测试数据 - val gbmParams = new GBMParameters() gbmParams._train = train gbmPara
    scala h2o gbm sparkling-water 2017-04-24

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    error：value trainModel不是hex.tree.gbm.GBM的成员

    当我尝试添加水火花和使用GBM模型。包装它时我收到了这个异常。这是我第一次用火花来运行H2O。我只是尝试在我的火花应用中添加H2O库并在H2O中使用GBM。
    apache-spark machine-learning h2o gbm sparkling-water 2017-03-05

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    column_offset在h2o.gbm

    我使用H2O 3.10.4.1 我试图用一些初步的预测从其他模式以适应GBM伯努利模型和我比开始预测越来越差可能性。我能够使用泰坦尼克号数据重现它。 我能够使用R的gbm来做我想做的事。 R的gbm.fit要求在链路规模上有所偏移，该规模不受限制，可能是非常高或非常低的负值。 然而，当我尝试做相同的H2O GBM，它抛出一个错误：GBM模型参数非法（S）： water.exceptions.H2O
    r h2o gbm 2017-03-16

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    BRT：使用gbm.perspec为交互图添加渐变颜色

    我想在我的三维依赖图中添加颜色渐变色，后面是拟合值（例如较高的拟合值较暗的颜色，较低的拟合值较浅的颜色）。 我已经使用在dismo套餐赠送的例子： library(dismo) data(Anguilla_train) angaus.tc5.lr01 <- gbm.step(data=Anguilla_train, gbm.x = 3:13, gbm.y = 2, family = "ber
    r machine-learning tree gbm dismo 2017-03-17

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    在h2o中指定案例权重以在开发数据上构建gbm创建过度配置？

    我正在使用h2o构建gbm模型。培训数据随机分为70％的开发数据和30％的及时验证数据。训练数据有1.4％的不良率，我还需要为每个观察分配权重（数据有一个权重栏）。观察结果是：与无重量建模的模型（VAL）相比，使用重量建立的模型在开发数据（DEV）上具有更高的性能。使用重量建模的模型在开发和实时验证数据之间有很大的性能差异。例如，模型建立与重示出了以下前10％的捕获率 DEV：56％ 验证：25％
    weight h2o gbm 2017-05-08

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    xgboost poisson run中的nloglikelihood值后面的直觉

    当我使用count:poisson而不是rmse时，我看到的值为nloglikelihood。现在我不确定如何将这些数字与rmse或mae进行比较。 肯定会更好的价值..但没有得到实际的错误直觉，我们与rmse或湄获得。 例如 - >train-poisson-nloglik:2.01885 val-poisson-nloglik:2.02898 在这里，我们可以说，实际值由2.02错误不同。 有
    python xgboost poisson gbm 2017-03-22

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    在GBM

    减少错误我想知道ErrorReduction是如何在pretty.gbm.tree函数计算：https://github.com/gbm-developers/gbm3/blob/62c8dafd87b16fe1d2079cdd5058169f1f08967b/R/pretty-gbm-tree.r#L32 这篇文章对我帮助很大，但并没有完全回答我的问题。 Understanding tree s
    r tree gbm 2017-05-16
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