考虑下面的简短R脚本。似乎boost.hitters$train.error
与原始残差或训练集的平方误差不匹配。
我根本找不到关于train.error
的文档,所以我想知道是否有人知道train.error
在这里真正代表什么以及如何计算它?
library(ISLR)
library(gbm)
set.seed(1)
Hitters=na.omit(Hitters)
Hitters$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
答案 0 :(得分:6)
显然train.error
表示添加每个树后的训练错误(即MSE)。因此,我计算的错误等于最后一棵树的训练错误,所以在我的例子中:
mean((yhat.boost-Hitters$Salary)^2) == boost.hitters$train.error[1000]