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r - Catboost 预测概率为负

问题描述

我是 catboost 的新手，我正在尝试在 R 中的 iris 数据集上一次迭代运行该算法。我注意到预测函数输出的负概率。知道为什么会这样吗？另外，有没有办法在 R 中绘制 catboost 树？

test <- as.data.frame(iris)
test$y <- ifelse(test$Species=="setosa",1,0)
x_iris <- test[,c("Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width")]
y_iris <- test[,"y"]

train <- as.data.frame(lapply(x_iris, as.numeric))
train_pool <- catboost.load_pool(data = train, label = y_iris)

model <- catboost.train(train_pool,  NULL,
                        params = list(loss_function = 'Logloss',
                                      iterations = 1, metric_period=10))
print(prediction)

标签： rcatboost

解决方案

在python中：我们必须设置prediction_type='Probability'

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