在变量的新水平的情况下，R 中的预测误差答案

【问题标题】：Prediction error in R in case of new levels for variable在变量的新水平的情况下，R 中的预测误差
【发布时间】：2013-03-06 03:00:35
【问题描述】：

我在 R 中使用 GBM 包进行预测。Traning 在合理的情况下工作得很好错误率，但是，当想要在包含具有新级别的因子变量的训练集上运行预测时，我得到了以下错误：

gbm1 <- gbm(SalePrice ~., data=bb,distribution="gaussian",n.trees=7000,cv.folds=3,shrinkage=0.001,interaction.depth=4)

    f.predict <- exp(predict.gbm(gbm1,data.frame(bbv),n.trees=7000))
        Error in predict.gbm(gbm1, data.frame(bbv), n.trees = 7000) : 
          New levels for variable <and the name of the levels are listed>

试图搜索错误文本但只找到GBM代码本身;(

欢迎提出任何建议！

【问题讨论】：

错误很明显（即使您在给我们变量名称之前将其剪切，我也不知道为什么），您提供给gbm.predict的新数据有了新的水平.

标签： r regression prediction

【解决方案1】：

我不熟悉 GBM 包，但错误表明当预测数据包含以前未知的级别时，GBM 无法处理从模型进行的预测。其背后的基本原理是，该模型只能说明它所训练的数据类别。在简单线性模型的情况下，您不能期望模型a~b（a 依赖于b）来预测涉及新变量 b 的数据，即a~b+c。该模型没有针对b+c 的训练行为，仅针对b。

【讨论】：