`train.error` 对 gbm 的实际代表是什么？答案

【问题标题】：What does `train.error` actually represent for gbm?`train.error` 对 gbm 的实际代表是什么？
【发布时间】：2013-12-02 20:52:22
【问题描述】：

考虑下面的简短 R 脚本。 boost.hitters$train.error 似乎与训练集的原始残差或平方误差都不匹配。

我根本找不到关于train.error 的文档，所以我想知道是否有人知道train.error 在这里真正代表什么以及它是如何计算的？

library(ISLR)
library(gbm)

set.seed(1)

Hitters=na.omit(Hitters)
Hitters$Salary = log(Hitters$Salary)

boost.hitters=gbm(Salary~.,data=Hitters, n.trees=1000,interaction.depth=4, shrinkage= 0.01)
yhat.boost=predict(boost.hitters,newdata=Hitters,n.trees=1000)

mean(boost.hitters$train.error^2)
mean(boost.hitters$train.error)

mean((yhat.boost-Hitters$Salary)^2)

输出：

[1] 0.03704581
[1] 0.1519719
[1] 0.07148612

【问题讨论】：

标签： r gbm

【解决方案1】：

我问了我大学的一位教授。

显然train.error表示每棵树添加后的训练误差（即MSE）。因此我计算的误差等于最后一棵树的训练误差，所以在我的例子中：

mean((yhat.boost-Hitters$Salary)^2) == boost.hitters$train.error[1000]

【讨论】：

所以实际上是均方误差。感谢您以简单的方式表示它。