用于校准的广义加法模型

Question

我从事概率校准工作。我正在使用一种称为generalized additive models 的概率映射方法。

我写的算法是：

probMapping = function(x, y, datax, datay) {

    if(length(x) < length(y))stop("train smaller than test")
    if(length(datax) < length(datay))stop("train smaller than test")

    datax$prob = x # trainset: data and raw probabilities
    datay$prob = y # testset: data and raw probabilities

    prob_map = gam(Target ~ prob, data = datax, familiy = binomial, trace = TRUE)
    prob_map_prob = predict(prob_map, newdata = datay, type = "prob")

  # return(str(datax))
  return(prob_map_prob)
}

我使用的包是mgcv。

1. x - 对train 数据集的预测
2. y - 对test 数据集的预测
3. datax - traindata
4. 数据-testdata

问题：

1. 输出值不在 0 和 1 之间

2. 我收到以下警告消息：

   In predict.gam(prob_map, newdata = datay, type = "prob") :
   Unknown type, reset to terms.
   

Answer 1

警告告诉您predict.gam 无法识别您传递给type 参数的值。由于看不懂，所以决定使用默认值type，即"terms"。

请注意，predict.gam 和 type="terms" 返回有关模型项的信息，不是概率。因此输出值不在 0 和 1 之间。

有关mgcv::predict.gam的更多信息，请查看here。