gbm功能不工作

Question

我正在处理一个分类问题，并在数据集上应用梯度增强的方法，将这些项分为两个类(Fraud -> 1和No Fraud -> 0)。

我对glm方法使用了下面的代码：

formula = paste(class.label,paste(vars,collapse = ' + '), sep = ' ~ ')

modelGBM = gbm(as.formula(formula), data =  creditdataset,
           distribution = 'bernoulli',
           n.trees = 400,
           interaction.depth = 3,
           shrinkage = 0.05,
           bag.fraction = 0.5,
           keep.data = FALSE,
           cv.folds = 5
)

其中信用数据集是我的数据集。

执行代码后，将收到以下错误消息：

序列化中的

错误(数据，节点$con)：向连接

写入错误

我知道这种错误已经在这里讨论过了：[https://stackoverflow.com/questions/28503208/doparallel-error-in-r-error-in-serializedata-nodecon-error-writing-to-con][1]

在这里：

https://stackoverflow.com/questions/37943295/parallel-programming-in-r-error-writing-to-connection

但这两篇文章并没有真正解决问题。谁能给我指明正确的方向吗。

Answer 1

我也有过类似的问题。我尝试使用插入包中的train来解决这个问题。

代码将如下所示：

ctrl <- trainControl(method = "cv", 
                     summaryFunction = twoClassSummary, 
                     classProbs = TRUE)

fit = train(formula,data= creditdataset, method = "gbm",trControl = ctrl,metric = "ROC")

确保在trControl中看到其他选项。