提升R中的多个类别分类树

Question

我正在尝试在R中使用gbm为我的数据创建一个增强的分类树模型。  问题是我正在尝试将数据分类为多个标签，而我可以找到的gbm（“ bernoulli”）唯一分类分布仅适用于二进制分类。    我可以对代码进行一些更改，以创建一个模型来将数据分类为两个以上的类吗？

boost=gbm(label~., data=training, distribution="bernoulli", 
n.trees=5000, 
interaction.depth=4)

Answer 1

尝试

distribution = "multinomial"

请注意，尽管该选项似乎在gbm的{​​{3}}中不可用，但它确实可用-请查看以下示例documentation的第30页，其中gbm和distribution = "multinomial"与3类虹膜数据集一起使用。