GBM模型的“有效偏差”是nan,这是啥意思以及如何摆脱它?
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【中文标题】GBM模型的“有效偏差”是nan,这是啥意思以及如何摆脱它?【英文标题】:"valid deviance" is nan for GBM model, What does this means and how to get rid of this?GBM模型的“有效偏差”是nan,这是什么意思以及如何摆脱它? 【发布时间】:2016-09-02 23:04:46 【问题描述】:我正在使用梯度提升进行分类。虽然结果正在改善,但我在有效偏差中得到了 NaN。
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
)
结果
如何调整参数以获得有效偏差。
【问题讨论】:
【参考方案1】:我也有同样的问题,奇怪的是,我们很少有这个问题......
将train.fraction = 0.5
添加到选项列表可以解决问题(似乎没有默认值,如果没有明确提及 train.fraction 值,则不会计算有效偏差)。
【讨论】:
以上是关于GBM模型的“有效偏差”是nan,这是啥意思以及如何摆脱它?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
(每次调用 glTranslate 在模型视图矩阵上都是累积的)这是啥意思以及如何禁用此功能?