r - 插入符号和 GBM 错误

Question

我正在尝试使用 caret在 R 中打包用于具有用户定义的性能指标的多个嵌套交叉验证过程。我遇到了各种各样的问题，所以我回过头来看看是否有更多开箱即用的 caret 的问题。看来我遇到了一个。
如果我运行以下命令:

install.packages("caret")
install.packages("gbm")
library(caret)
library(gbm)


data(GermanCredit)
GermanCredit$Class<-ifelse(GermanCredit$Class=='Bad',1,0)



gbmGrid <- expand.grid(.interaction.depth = 1,
                       .n.trees = 150,
                       .shrinkage = 0.1)


  
   gbmMOD <- train(Class~., data=GermanCredit
                ,method = "gbm",
             tuneGrid= gbmGrid,
                distribution="bernoulli",
                bag.fraction = 0.5, 
                train.fraction = 0.5, 
                n.minobsinnode = 10, 
                cv.folds = 1, 
                keep.data=TRUE,
                verbose=TRUE
                
)

我收到错误(或类似):

Error in { :task 1 failed - "arguments imply differing number of rows: 619, 381"

有警告:

1: In eval(expr, envir, enclos) :
  model fit failed for Resample01: interaction.depth=1, n.trees=150, shrinkage=0.1

但是，如果我只运行 gbm 例程，一切都很好。

gbm1 <- gbm(Class~., data=GermanCredit,
            distribution="bernoulli",
            n.trees=150, # number of trees
            shrinkage=0.10, 
            interaction.depth=1, 
            bag.fraction = 0.5,
            train.fraction = 0.5, 
            n.minobsinnode = 10, 
            cv.folds = 1, 
            keep.data=TRUE, 
            verbose=TRUE
)

Answer 1

有两个问题:通过cv.folds造成了问题。此外，您不需要将结果转换为二进制数；这会导致 train认为这是一个回归问题。 train背后的理念函数是为了消除与建模函数的不一致，所以我们使用因子进行分类，使用数字进行回归。