Caret和GBM误差

Question

我试图使用R中的caret包来处理几个嵌套的交叉验证过程，并使用用户定义的性能指标。我遇到了各种各样的问题，所以我回过头来看看是否有问题更多的开箱即用caret，似乎我遇到了一个。

如果我运行以下命令：

install.packages("caret")
install.packages("gbm")
library(caret)
library(gbm)


data(GermanCredit)
GermanCredit$Class<-ifelse(GermanCredit$Class=='Bad',1,0)



gbmGrid <- expand.grid(.interaction.depth = 1,
                       .n.trees = 150,
                       .shrinkage = 0.1)


  
   gbmMOD <- train(Class~., data=GermanCredit
                ,method = "gbm",
             tuneGrid= gbmGrid,
                distribution="bernoulli",
                bag.fraction = 0.5, 
                train.fraction = 0.5, 
                n.minobsinnode = 10, 
                cv.folds = 1, 
                keep.data=TRUE,
                verbose=TRUE
                
)

我得到了错误(或类似的)：

错误的{：任务1失败-“参数意味着不同的行数: 619,381”

附有警告：

1: In eval(expr, envir, enclos) :
  model fit failed for Resample01: interaction.depth=1, n.trees=150, shrinkage=0.1

但是，如果我只运行gbm例程，一切都会很好。

gbm1 <- gbm(Class~., data=GermanCredit,
            distribution="bernoulli",
            n.trees=150, # number of trees
            shrinkage=0.10, 
            interaction.depth=1, 
            bag.fraction = 0.5,
            train.fraction = 0.5, 
            n.minobsinnode = 10, 
            cv.folds = 1, 
            keep.data=TRUE, 
            verbose=TRUE
)

Answer 1

有两个问题:传递cv.folds造成了问题。另外，您不需要将结果转换为二进制数字；这会导致train认为这是一个回归问题。train函数的思想是为了消除建模函数的不一致性，因此我们使用因子进行分类，使用数字进行回归。

Answer 2

请注意，虽然这个问题是由答案中描述的原因引起的，但错误消息(如下所示)也可能发生在旧版本的插入符号和gbm中。我遇到了这个错误，在花了很多时间试图找出问题所在之后，我不得不升级到最新版本的插入符号(5.17-7)和gbm (2.1-0.1)。这些是最近的版本，到今天在CRAN上。

Error in { : 
task 1 failed - "arguments imply differing number of rows: ...