在R中使用GBM计算多重决定系数(r平方)的过程如下:
gbm
包。library(gbm)
X
的数据框中,因变量存储在一个名为Y
的向量中。X <- your_data_frame[, independent_variables]
Y <- your_data_frame[, dependent_variable]
gbm()
函数拟合GBM模型。在这个函数中,你需要指定自变量x
和因变量y
,以及其他一些参数,如树的数量、树的深度等。model <- gbm(x = X, y = Y, n.trees = 100, interaction.depth = 3)
predictions <- predict.gbm(model, newdata = new_data)
r_squared <- 1 - sum((Y - predictions)^2) / sum((Y - mean(Y))^2)
这里,Y
是真实的因变量值,predictions
是GBM模型的预测值。
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