Я пытаюсь преобразовать вывод из модели деревьев с градиентным ускорением в вероятность между 0 и 1 посредством простого преобразования логистической регрессии на выходе xgb.Когда я пытаюсь предсказать, используя мою новую логистическую модель на тех же данных, на которых обучалась модель, я получаю ошибку:
"Ошибка в eval (predvars, data, env): numeric 'envir'arg not length one "
Я уже гарантировал, что я использую фрейм данных в своем прогнозе и обеспечиваю тот же фрейм данных, который использовался для обучения модели логистической регрессии.
test_preds <- predict(xgModel, as.matrix(test_x))
test_cal <- data.frame(xgb_var=test_preds, target=as.factor(test_y))
log_conversion <- glm(target ~ xgb_var, data = test_cal, family = "binomial")
preds_lin <- predict(log_conversion, test_cal$xgb_var)
Result : Error in eval(predvars, data, env) :
numeric 'envir' arg not of length one
Кто-нибудь может помочь?Заранее спасибо