Gracias Carlos. Hasta donde yo entiendo si las hay:

El argumento family puede ser:

"gaussian" (for minimizing squared error); por lo que tiene que ser numérica
"bernoulli" (logistic regression for 0-1 out-comes); binaria por narices
"poisson" (count outcomes; requires the response to be a positive integer); numérica también, pues.

La única podría ser "laplace" (for minimizing absolute loss), pero me da este error: Error in while (delta.deviance > tolerance.test & n.fitted < max.trees) { :
  missing value where TRUE/FALSE needed

Supongo que loss se refiere a la función de pérdida, y como habla de deviance (la función de pérdida por defecto en gbm) pienso que también es para variable respuesta numérica, aunque no lo encontré por ningún lado. Por eso pregunté.

Probaré sin indicar la family, a ver si funciona.
Gracias,
Manuel


Quoting Carlos Ortega <c...@qualityexcellence.es>:

Hola,

No hay ninguna limitación en la ayuda de la función en este sentido.
Tan solo se indica que han de existir dos niveles en la variable
predictora, vaya que al menos sea binaria...
En la función en el parámetro "gbm.y" es donde indicas qué columna es la
predictora. No hay otro parámetro donde por otro lado le indiques si es un
modelo binario o multinominal...

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es


2018-02-19 14:03 GMT+01:00 Manuel Mendoza <mmend...@mncn.csic.es>:

Hola erreros, ¿sabéis si gbm.step puede usarse para clasificación no
binaria?
Gracias
--
Dr Manuel Mendoza
Department of Biogeography and Global Change
National Museum of Natural History (MNCN)
Spanish Scientific Council (CSIC)
C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID
Spain

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https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es




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Saludos,
Carlos Ortega
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