如何解决为什么 GBM cv.fitted 值在使用伯努利分布之后不在 0 和 1 之间？
我正在使用 5 折交叉验证估计 GBM 模型。结果是二进制 (0,1)，使用的分布是伯努利。我想使用交叉验证的预测值。但是，当我查看模型的 CV.fitted 值时，它们不在 0 和 1 之间。
'gbm' 软件包指南说明了 cv.fitted 的以下内容： “如果进行了交叉验证，则交叉验证预测值 线性预测器的尺度。也就是说，来自第 i 个 CV 折叠的拟合值，对于 该模型已经在所有其他折叠中的数据上进行了训练。”
我的代码是：
gbm.fit <- gbm(
lie ~ .,data=datatrain,distribution="bernoulli",n.trees = 300,shrinkage = best_shrinkage,interaction.depth = best_depth,n.minobsinnode = best_obs,bag.fraction = best_subsample,cv.folds = 5,n.cores = NULL,# will use all cores by default
verbose = TRUE
)
变量lie是0或1。
提取 gbm.fit$cv.fitted 产生值： [1] 0.1565624979 0.1943624501 0.1137481303 0.1574121717 -0.5128581783 -0.0056283070 ...
是否可以指定一个选项，使 cv.fitted 值介于 0 和 1 之间？为什么它们可以是负数并且大于 1？
解决方法
我在 github、gbm-developers 上发布了这个问题，Greg Ridgeway 提供了以下（非常有帮助的）答案：
对于伯努利，默认拟合值在对数比值标度 log(p/(1-p)) 上。您可以将它们转换为概率为 1/(1+exp(-predictedvalue)) 或使用类型为 =“响应”
的 predict() 函数https://www.rdocumentation.org/packages/gbm/versions/2.1.8/topics/predict.gbm
格雷格
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