GBM模型的“有效偏差”是nan，这是什么意思以及如何摆脱它？答案

【问题标题】："valid deviance" is nan for GBM model, What does this means and how to get rid of this?GBM模型的“有效偏差”是nan，这是什么意思以及如何摆脱它？
【发布时间】：2016-09-02 23:04:46
【问题描述】：

我正在使用梯度提升进行分类。虽然结果正在改善，但我在有效偏差中得到了 NaN。

Model = gbm.fit(
  x= x_Train ,
  y = y_Train ,
  distribution = "bernoulli",
  n.trees = GBM_NTREES ,
  shrinkage = GBM_SHRINKAGE ,
  interaction.depth = GBM_DEPTH ,
  n.minobsinnode = GBM_MINOBS ,
  verbose = TRUE
  )

结果

如何调整参数以获得有效偏差。

【问题讨论】：

标签： r machine-learning xgboost gbm boosting

【解决方案1】：

我也有同样的问题，奇怪的是，我们很少有这个问题......

将train.fraction = 0.5 添加到选项列表可以解决问题（似乎没有默认值，如果没有明确提及 train.fraction 值，则不会计算有效偏差）。

【讨论】：