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GBM多项分布，如何使用predict()得到预测类别？

2023-11-21

我正在使用多项式分布gbmR 中的包。当我使用predict函数，我得到一系列值：

5.086328 -4.738346 -8.492738 -5.980720 -4.351102 -4.738044 -3.220387 -4.732654

但我想得到每个类别发生的概率。如何恢复概率？谢谢。


predict.gbm(..., type='response')不适用于多项式，或者实际上是伯努利或泊松以外的任何分布。

所以你必须找到最有可能的类别（apply(.., 1, which.max)在预测的向量输出上），如沙漠航行者写道:

preds = predict(your_model, n.trees, newdata=...,type='response')

pred_class <- apply(preds, 1, which.max)

只需编写一个接受 type='response' 的包装器，并在它是多项模型时返回它。

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r

Prediction

categoricaldata

multinomial

GBM

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