区间内的 R 预测答案

【问题标题】：R prediction within an interval区间内的 R 预测
【发布时间】：2015-04-30 03:29:52
【问题描述】：

关于预测的快速问题。

我试图预测的值是 0 或 1（它被设置为数字，而不是一个因子）所以当我运行我的随机森林时：

fit <- randomForest(PredictValue ~ <variables>, data=trainData, ntree=50)

并预测：

pred<-predict(fit, testData)

我所有的预测都在 0 和 1 之间——这是我所期望的，而且——我想象——可以解释为 1 的概率。

现在，如果我使用 gbm 算法完成相同的过程：

fitgbm <- gbm(PredictValue~ <variables>, data=trainData, distribution = "bernoulli", n.trees = 500,   bag.fraction = 0.75, cv.folds = 5, interaction.depth = 3)
predgbm <- predict(fitgbm, testData)

值从 -0.5 到 0.5

我也试过 glm，范围最差，从 -3 到 3 左右。

所以，我的问题是：是否可以将算法设置为在 0 和 1 之间进行预测？

谢谢

【问题讨论】：

标签： r machine-learning glm prediction random-forest

【解决方案1】：

您需要指定type='response' 才能发生这种情况：

检查这个例子：

y <- rep(c(0,1),c(100,100))
x <- runif(200)
df <- data.frame(y,x)


fitgbm <- gbm(y ~ x, data=df, 
              distribution = "bernoulli", n.trees = 100)

predgbm <- predict(fitgbm, df, n.trees=100, type='response')

太简单不过看predgbm的总结：

> summary(predgbm)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
 0.4936  0.4943  0.5013  0.5000  0.5052  0.5073

正如文档中提到的，这是 y 为 1 的概率：

如果 type="response" 则 gbm 转换回与结果相同的比例。目前，这将产生的唯一影响是返回伯努利的概率和泊松的预期计数。

【讨论】：

太好了，非常感谢，但如果您不介意，我还有另一个问题。如果我在您的示例中拟合森林： fitforest
没问题！这是因为它们是根本不同的算法。随机森林在树之间进行投票来定义观察的类别，而 gbm 尝试使用第一棵树来预测类别，然后其他树根据损失函数预测第一棵树的错误（在许多情况下只是残差）。然后它根据添加树的符号进行分类。希望它更清楚一点。
我认为这也会使其更清晰。这是一个非常简单的示例，在某些情况下，所有树都会针对特定情况预测 1 或 0，因此您在随机森林中得到 0 或 1 的概率。在 gbm 的情况下，除了第一棵树（我认为用 -1 或 1 预测）之外，其他所有东西都将预测错误，因此数字将被添加到 1s 或 -1s 上，最后是总数的符号将确定班级。 gbm 没有多数票。
谢谢，它确实有道理，只是有点难以消化，因为我的测试行与训练行 100% 相似（我添加到测试中 - 只是为了检查算法的准确性)，gbm 预测为 0.6，而 forest 预测为 1。
是的，它肯定会发生（它发生在我身上很多次）。这一切都取决于首先如何创建树。