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我正在使用梯度助推机(GBM)算法进行信用风险建模，在对违约概率(PD)进行预测时，即使我的代码中有set.seed(1234)，每次运行时我也会得到不同的PD。')
grid <- expand.grid(n.trees=c(10,20,50,100,500,1000),shrinkage=c(0.01,0.05,0.1,0.5),n.minobsinnode
= c(3,5,10),interaction.depth=c(1,5,<
浏览 1修改于2019-03-14得票数 1
我最近遵循了一个教程，创建了一种检测信用卡欺诈的算法。所有的模型都运行得很好，我知道如何构建它们；但是，我到底如何利用这些信息并将其转换为明确的答案？按照相同的示例，假设我为我的工作编写了这段代码，那么我如何获取真实的信用卡数据并使用此算法对其进行筛选？我真的想在运行这些模型和从真实数据中生成有用的输出之间建立联系。 , interaction.depth = 2
, n.minobsinnode = 10=
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
我试图理解GBM和XGBOOST之间的关键区别。我试着搜索它，但是找不到任何好的答案来解释这两种算法之间的区别，以及为什么xgboost几乎总是比GBM表现得更好。是什么让XGBOOST这么快？
浏览 0修改于2019-06-05得票数 81
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我尝试了不同的不同模型，发现boosting算法(即xgboost，catboost，lightgbm)在大数据set.here上执行得很好gbm = lgb.LGBMRegressor(objective='regression',num_leaves=100,learning_rate=0.2,n_estimators=1500) eval_metric=
浏览 3提问于2018-06-05得票数 0
我一直致力于获得一个引导置信区间周围产生的梯度增强机器学习算法的AUCs，并有一个连续的结果。下面是需要重复至少200次的代码：
data=BS1,train.fraction = 0.3,
浏览 2修改于2016-10-09得票数 0
同时，gbm()在处理数据量方面没有问题。根据文献资料，blackboost算法与gbm算法是一致的。("")
gbm有一个次抽样策略(由"bag.fraction“参数设置)，它似乎没有在blackboost中实现，影响内存的使用gbm使用CART函数来构建树，而blackboost使用的是ctree，它似乎占用了大量内存()。我想使用mboost中可用的AUC()丢失函数，但不使用<
浏览 1修改于2017-05-23得票数 6
默认情况下，增强回归树(包gbm)的R实现如何处理预测变量的缺失值？它们被归罪了吗?如果是，根据哪种算法？
我的问题背景:我几乎在一年前做了分析，我使用了Elith等人提供的脚本。2008 (增强回归树工作指南，Journal of Animal Ecology 77,802-813)以调用gbm。我现在意识到我有一些预测变量的NAs，我想知道增强的回归树是如何处理它们的。浏览各种手册和论文，我发现像“增强回归树可以容纳缺失值”之类的语句，但我找不到gbm对缺失值所做的准确描述。分析本身没有问题，所以gbm</em
浏览 1修改于2013-09-06得票数 7
算法GBM算法(如XGBoost或LightGBM )如何处理NaN值？我知道他们学习如何用其他值替换NaN值，但我的问题是:他们是如何准确地做到这一点的？
浏览 0修改于2020-07-10得票数 10
> BRTsynoptic <- gbm.step(data=synoptic, gbm.x = 2:14, gbm.y = 1,learning.rate = .001, bag.fraction = 0.75)#simplify the model
synoptic.simp<- gbm.simplify(BRTsynop
浏览 60修改于2020-03-03得票数 1
我想为gbm选择“最优”的超参数。因此，我使用h2o包运行以下代码hyper_params = list(ntrees = c(10,20,50,100,200,500),max_depth = c(5,10,20,30), learn_ratelearn_rate max_depth min_rows ntrees
0.
浏览 0提问于2017-05-23得票数 2
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目前，我想知道如何使用Caret软件包中的随机森林算法设置10棵树，并希望能够获得帮助：tr <- trainControl(method = "repeatedcv",number,method="rf",data=example, trControl=tr)将n=10设置为randomForest()中的参数或在使用gbm的情况下将n.trees设置为参数可能只会有所帮助
浏览 7提问于2015-09-25得票数 3
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('n.trees', lower = 10, upper = 1000) , makeIntegerParam('n.minobsinnode', lower = 10, upper = 80)
, makeNumericParam('shrinkage', lower5, 1, 12, 3, 16, 9, 3, 14, 1
浏览 1修改于2019-05-31得票数 0
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有人能指出特征选择和聚类以及降维算法之间的区别吗？聚类帮助我们指出哪些变量簇清楚地定义了输出。这与降维算法不一样吗？特征选择+聚类不是和降维算法一样吗？
浏览 4提问于2015-10-27得票数 0
对于R是否有促进不同算法的包？例如，随机森林和神经网络。据我所知，包ada和gbm只能提升决策树。
谢谢。
浏览 5修改于2013-06-05得票数 3
所使用的建模算法是h2o.gbm和h2o.download_mojo(gbm_model,get_genmodel_jar = T) 我正在努力研究，发现了更多有类似问题的帖子，但没有解决方案： Reproducepredictions with MOJO file of a H2O GBM model GLM model: h2o.predict gives very different results depending目前使用的代码如下： # h2o start the cluster
h2o.init(nthr
浏览 19修改于2019-12-12得票数 1
这一结果：Size of GBM with m = 1000 and p =20: 0.16 MB (3501 lines)Size of GBM withm = 10000 and p = 20: 0.19 MB (3899 lines)
S
浏览 0修改于2018-12-07得票数 0
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我的大多数自变量(特性)都有缺失值，这对于R中的gbm来说应该没问题。caret中的gbm算法要求您指定超参数(n.trees、shrinkage、interaction.depth、n.minobsinnode等)的值。parameter tuning grid interaction.depth = seq(2, 10所以发生的情况是，当算法采样数据进行交叉验证时，一个或多个折叠的变量完全
浏览 2修改于2016-09-29得票数 0
GBM_NTREES = 150GBM_DEPTH = 4> GBM_model <- gbm.fit( 9 0.0528 nan 0.1000 0.0005,n.trees = GBM<
浏览 0提问于2011-12-07得票数 8
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