Итак, вот что происходит - у меня есть набор данных Титаник со следующими 9 столбцами:
(i) Выжил (0/1) [2 уровня],
(ii) Pclass (1/2/3) [3 уровня],
(iii) Пол (М / Ж) [2 уровня],
(iv) Возраст (непрерывная переменная),
(v) Тариф (непрерывная переменная),
(vi) Embarked (C / Q / S) [3 уровня],
(vii) SibSp (непрерывная переменная),
(viii) Parch (непрерывная переменная) и
(ix) Титулы (Mr / MsMrs / Master / X) [4 уровня].
Я пытаюсь предсказать Survived из восьми других, используя пакет gbm в R, и я использую следующее:
fit.gbm = gbm(Survived ~ Age + Fare + SibSp + Parch + Pclass + Titles + Sex + Embarked , data=train , distribution = "adaboost", n.trees=500 , interaction.depth=3 , shrinkage=0.005)
Тогда я использую
predd.gbm = predict(fit.gbm , newdata=train , type="response" , n.trees=500)
И я не понимаю, что я получаю, потому что все в predd.gbm выглядит как 0.99983, 0.999974 и т. Д. Как понять, что я получаю, и как я могу предсказать 0/1 из этого странного предопределения. gbm- «вероятность», где каждый элемент близок к 1?