在R中使用GBM函数进行分类的问题

Question

我正在尝试对R中的口香糖功能进行分类

library(gbm)
set.seed(1)
boost.goodwine = gbm(goodwine~.-quality,data = traindata,shrinkage = 0.01, cv.folds = 5,distribution = 'bernoulli',n.trees = 3000,interaction.depth = 3)

这里，好酒是两个类别（0和1）的集合

head(goodwine)
0 0 1 1 0 0

我的问题是，如果我将好酒转变为因素，那么gbm会错误地指出

goodwine = as.factor(goodwine)
Error in res[flag, ] <- predictions : replacement has length zero

但是，如果我将好酒保留为数值，那将给我满意的结果，但是我担心如果将0,1保留为数值，gbm会将其视为回归问题。

任何人都可以给我解释，或者我猜'distribution ='bernoulli'会自动将其定义为分类问题。