"sai lệch hợp lệ" là nan cho mô hình GBM, Điều này có nghĩa là gì và cách loại bỏ điều này?

Question

Tôi đang sử dụng Gradient boosting để phân loại. Mặc dù kết quả được cải thiện nhưng tôi nhận được NaN trong validdeviance.

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 
) 

quả

Làm thế nào để điều chỉnh các thông số để có được những validdeviance.

Answer 1

tôi đã cùng một vấn đề, kỳ lạ, chúng tôi vài ngày này ...

Thêm train.fraction = 0.5 vào danh sách tùy chọn giải quyết vấn đề (có vẻ như không có giá trị mặc định, và validdeviance không tính mà không cần giá trị train.fraction được đề cập rõ ràng).