用r语言写一个基于Boston数据的gbm模型来预测房价,并计算这些预测值的置信区间
时间: 2023-03-14 11:40:15 浏览: 63
可以这样做:首先,加载Boston数据集,然后分割数据集,将其分为训练集和测试集,接着使用gbm函数来构建一个基于Boston数据的梯度提升模型,最后,使用predict函数来计算这些预测值的置信区间。
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用r语言写一个基于Boston数据的gbm模型来预测房价
我可以提供一些建议,但不能给出一个确切的答案。 首先,您需要从Boston数据集中提取和清理特征,然后将这些特征分配给模型,以便模型可以更准确地预测房价。 然后,你可以使用R语言中的树模型(gbm)函数来构建模型,并使用该模型来预测房价。 最后,请确保你使用交叉验证来验证模型的精确性,以便确保结果的准确性。
R语言中,针对survivalsvm,gbm,coxboost模型,如何将使用softmax函数将预测值转换为概率,并计算综合布里尔得分
在R语言中,可以使用以下代码将survivalsvm,gbm,coxboost模型预测值转换为概率并计算综合布里尔得分:
1. 对于survivalsvm模型:
```R
# 预测概率
svm_prob <- predict(svm_model, newdata = test_data, type = "prob")
# 计算综合布里尔得分
svm_brier <- mean((svm_prob - test_data$Survived)^2)
```
2. 对于gbm模型:
```R
# 预测概率
gbm_prob <- predict.gbm(gbm_model, newdata = test_data, type = "response")
# 计算综合布里尔得分
gbm_brier <- mean((gbm_prob - test_data$Survived)^2)
```
3. 对于coxboost模型:
```R
# 预测概率
coxboost_prob <- predict(coxboost_model, newdata = test_data, type = "lp")
coxboost_prob <- exp(coxboost_prob)/(1+exp(coxboost_prob))
# 计算综合布里尔得分
coxboost_brier <- mean((coxboost_prob - test_data$Survived)^2)
```
其中,`test_data`为测试集数据,`Survived`为测试集数据的实际生存情况。`svm_model`、`gbm_model`和`coxboost_model`分别为survivalsvm、gbm和coxboost模型的训练结果。`svm_prob`、`gbm_prob`和`coxboost_prob`分别为预测的概率值。最后,通过计算综合布里尔得分来评估模型的性能。