r - 在 R 中增强多类分类树

Question

我正在尝试在 R 中使用 gbm 为我的数据创建一个增强分类树模型。 问题是我试图将数据分类为多个标签，而我能为 gbm(“伯努利”)找到的唯一分类分布仅适用于二进制分类。 我是否可以对代码进行一些更改来创建一个模型，将数据分类为不仅仅是两个类？

boost=gbm(label~., data=training, distribution="bernoulli", 
n.trees=5000, 
interaction.depth=4)

Answer 1

尝试

distribution = "multinomial"

请注意，尽管该选项似乎在 documentation 中不可用gbm 的，它确实可用 - 检查 pdf manual 第 30 页顶部的示例，其中带有 distribution = "multinomial" 的 gbm 与 3 类 iris 数据集一起使用。