Question

我希望这不是一个天真的问题。我在R中的caret包中执行了一系列具有不同模型的二项式回归。到目前为止，除了地球（MARS）之外，所有这些都是有效的。通常，earth系列会通过glm函数earth传递给glm=list(family=binomial)函数。这似乎工作正常（如下所示）。对于常规predict()函数，我会使用type="response'来正确地缩放预测。以下示例显示了fit1中的非插入符方法以及pred1中的正确预测。 pred1a是没有type='response'的不正确缩放预测。 fit2是caret的方法，pred2是预测;它与pred1a中的非缩放预测相同。挖掘fit2对象，glm.list组件中存在正确拟合的值。因此，earth()函数的行为应该如此。

问题是......因为caret prediction()函数只需要type='prob' or 'raw'，我如何指示是否可以预测响应的范围？

非常感谢。

require(earth)
library(caret)
data(mtcars)

fit1 <- earth(am ~ cyl + mpg + wt + disp, data = mtcars,
        degree=1, glm=list(family=binomial))
pred1 <- predict(fit1, newdata = mtcars, type="response")
range(pred1)
[1] 0.0004665284 0.9979135993 # Correct - binomial with response

pred1a <- predict(fit1, newdata = mtcars)
range(pred1a)
[1] -7.669725  6.170226 # without "response"

fit2ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5)
fit2 <- train(am ~ cyl + mpg + wt + disp, data = mtcars, method = "earth", 
         trControl = fit2ctrl, tuneLength = 3,
        glm=list(family='binomial'))
pred2 <- predict(fit2, newdata = mtcars)
range(pred2)
[1] -7.669725  6.170226 # same as pred1a

#within glm.list object in fit4
[1] 0.0004665284 0.9979135993

Answer 1

有一些事情：

结果（mtcars$am）是数字0/1，train会将此视为回归模型
如果结果是一个因素，train将采用分类并自动添加glm=list(family=binomial)
分类和train，您需要为模型添加classProbs = TRUE以生成类概率。

以下是trainControl包中不同数据集的示例：

earth

然后：

library(earth)
library(caret)

data(etitanic)

a1 <- earth(survived ~ ., 
            data = etitanic,
            glm=list(family=binomial),
            degree = 2,       
            nprune = 5)

etitanic$survived <- factor(ifelse(etitanic$survived == 1, "yes", "no"),
                            levels = c("yes", "no"))

a2 <- train(survived ~ ., 
            data = etitanic, 
            method = "earth",
            tuneGrid = data.frame(degree = 2, nprune = 5),
            trControl = trainControl(method = "none", 
                                     classProbs = TRUE))

最高

与地球的“响应”预测（MARS）和R中的插入符号

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