【发布时间】：2021-01-22 18:40:56
【问题描述】：
调整学习器并使用它后，我们可以通过命令行使用它来进行预测
predict(Learner, newdata, predict_type="response")
但是，我们如何计算预测的置信区间？
task <- TaskRegr$new("data", data, "y")
learner <- lrn("regr.xgboost")
preprocess <- po("scale", param_vals = list(center = TRUE, scale = TRUE))
pp <- preprocess %>>% learner
gg<- GraphLearner$new(pp)
gg$train(task)
predict(gg, newdata = pred, predict_type="reponse")
【问题讨论】：
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predict_type = "se" -
它会抛出一个错误 ---
Error: Predict type 'se' not available。我在GraphLearner中使用regr.xgboost。 -
你能发布一个完整的例子来重现这个吗？您可能只需要调整模型的训练方式。
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当我使用
lrn("regr.featureless", predict_type = "se")时，它根本没有显示错误。但是，lrn("regr.xgboost", predict_type = "se")会抛出Error: Learner 'regr.xgboost' does not support predict type 'se'。只有我吗？ -
不，并非所有学习者都支持预测错误，xgboost 就是其中之一。您必须使用不同的学习器来获得错误估计。