`train.error'实际上代表什么是gbm？

Question

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

Answer 1

我问过我大学的一位教授。

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]