运行 gbm() 时找不到对象 p

Question

我知道GBM: Object 'p' not found的问题；但是它没有包含足够的信息来让堆栈回答。我不相信这是重复的，因为我遵循了这个问题中指出的内容和链接的重复Error in R gbm function when cv.folds > 0，它没有描述相同的错误。

我已确保遵循删除模型中未使用的任何列的建议。

cv.folds 大于 0 时出现此错误： object 'p' not found

据我所见，将cv.folds 设置为 0 不会产生有意义的输出。我尝试了不同的分布、分数、树等。我确信我已经错误地参数化了某些东西，但我不能一辈子我看看它是什么。

模型和输出：

model_output <- gbm(formula = ign ~ . , 
                  distribution = "bernoulli",
                  var.monotone = rep(0,9),
                  data = model_sample,
                  train.fraction = 0.50,
                  n.cores = 1,
                  n.trees = 150,
                  cv.folds = 1,
                  keep.data = T,
                  verbose=T)
Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1           nan             nan     0.1000       nan
     2           nan             nan     0.1000       nan
     3           nan             nan     0.1000       nan
     4           nan             nan     0.1000       nan
     5           nan             nan     0.1000       nan
     6           nan             nan     0.1000       nan
     7           nan             nan     0.1000       nan
     8           nan             nan     0.1000       nan
     9           nan             nan     0.1000       nan
    10           nan             nan     0.1000       nan
    20           nan             nan     0.1000       nan
    40           nan             nan     0.1000       nan
    60           nan             nan     0.1000       nan
    80           nan             nan     0.1000       nan
   100           nan             nan     0.1000       nan
   120           nan             nan     0.1000       nan
   140           nan             nan     0.1000       nan
   150           nan             nan     0.1000       nan

这里曾经是产生错误的最小数据，但是一旦使用@StupidWolf 的建议，它太小了，下面的建议将通过初始错误。后续错误正在发生，解决方案将在发现后在此处发布。

Answer 1

这并不是要处理有人设置 cv.folds = 1 的情况。根据定义，k fold 意味着将数据分成 k 部分，在一部分上进行训练，在另一部分上进行测试。所以我不太确定是什么是 1 折交叉验证，如果您查看 code for gbm，在第 437 行

  if(cv.folds > 1) {
    cv.results <- gbmCrossVal(cv.folds = cv.folds, nTrain = nTrain,
    ....
    p <- cv.results$predictions
}

它做出预测，并将结果收集到 gbm 中，第 471 行：

  if (cv.folds > 0) { 
    gbm.obj$cv.fitted <- p 
  }

因此，如果 cv.folds ==1，则不计算 p，但它 > 0，因此您会得到错误。

下面是一个可重现的例子：

library(MASS)
test = Pima.tr 
test$type = as.numeric(test$type)-1

model_output <- gbm(type~ . , 
                  distribution = "bernoulli",
                  var.monotone = rep(0,7),
                  data = test,
                  train.fraction = 0.5,
                  n.cores = 1,
                  n.trees = 30,
                  cv.folds = 1,
                  keep.data = TRUE,
                  verbose=TRUE)

给我错误object 'p' not found

设置为cv.folds = 2，运行流畅....

model_output <- gbm(type~ . , 
                  distribution = "bernoulli",
                  var.monotone = rep(0,7),
                  data = test,
                  train.fraction = 0.5,
                  n.cores = 1,
                  n.trees = 30,
                  cv.folds = 2,
                  keep.data = TRUE,
                  verbose=TRUE)