考虑下面的简短R脚本.它似乎boost.hitters$train.error与原始残差或训练集的平方误差不匹配.
我根本找不到文档train.error,所以我想知道是否有人知道train.error这里真正代表什么以及它是如何计算的?
library(ISLR)
library(gbm)
set.seed(1)
Hitters=na.omit(Hitters)
Hitters$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)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
输出:
[1] 0.03704581
[1] 0.1519719
[1] 0.07148612
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)