gbm R 包：强化回归与机器学习算法库

"gbm" 是一个 R 软件包，由 Greg Ridgeway 开发并维护，最初于 2013 年 5 月 10 日发布，版本为 2.1。该包专注于实现 Freund 和 Schapire 的 AdaBoost 算法以及 Friedman 的梯度提升（Gradient Boosting Machine）算法的扩展。R 语言的版本要求至少为 2.9.0，因为该包依赖于 survival、lattice、splines 和 parallel 这些库。此外，还建议使用 RUnit 进行额外的功能测试。 这个软件包提供了丰富的回归方法，包括线性最小二乘、绝对误差损失、t 分布损失、 quantile 回归、逻辑回归、多项式逻辑回归、Poisson 分布、Cox 因子风险比例部分似然、AdaBoost 指数损失、Huber 化的 hinge 损失，以及 Learning to Rank 措施（LambdaMart）。这些模型适用于多种统计建模场景，尤其适合处理复杂的数据结构和非线性问题。 "gbm" 包含的核心组件有： 1. `gbm` 主函数，用于构建梯度提升模型。 2. `gbm.object` 类，表示训练后的梯度提升模型对象，可以进行预测和评估。 3. `basehaz.gbm`，可能与基础风险估计有关。 4. `calibrate.plot`，用于校准模型的输出。 5. `gbm-perf` 和 `gbm.roc.area`，可能涉及性能指标和 ROC 面积计算。 6. `gbmCrossVal`，可能提供交叉验证功能。 7. `interact.gbm`，可能是交互式或可视化工具，用于探索模型特征重要性。 该软件包遵循 GPL (>=2) 许可证，并且需要编译才能运行。它可以在 CRAN（Comprehensive R Archive Network）仓库获取，最后更新日期为 2013 年 5 月 10 日 20:13:19。此外，文档涵盖了 "gbm-package" 相关的主题，用户可以通过阅读文档了解如何安装、使用和分析通过 "gbm" 创建的模型。 "gbm" R 包是数据科学家和机器学习从业者在 R 环境中处理复杂预测任务时的重要工具，支持广泛的回归和分类任务，并提供了灵活的模型配置选项和评估方法。