gbm模型预测值的置信区间计算

在r中，我基于房价数据建立了gbm模型，我该如何计算每个预测值的置信区间，就跟随机森林模型用rfpredvar计算一样

该回答引用ChatGPT

在R中，可以使用 gbm 包中的 predict 函数来进行预测。要计算每个预测值的置信区间，可以使用 gbm 包中的 predict 函数的 type = "response" 参数，同时使用 gbm 包中的 predict.gbm 函数的 se.fit = TRUE 参数，它会返回每个预测值的标准误。

以下是一个示例代码，展示如何计算 gbm 模型的预测值和置信区间：

# 加载gbm包
library(gbm)

# 加载波士顿房价数据集
data(Boston, package = "MASS")

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(nrow(Boston), floor(nrow(Boston) * 0.8))
train_data <- Boston[train_index, ]
test_data <- Boston[-train_index, ]

# 建立gbm模型
gbm_model <- gbm(medv ~ ., data = train_data, n.trees = 100, interaction.depth = 3, shrinkage = 0.1, distribution = "gaussian")

# 预测测试集数据
test_pred <- predict(gbm_model, test_data, n.trees = 100, type = "response", se.fit = TRUE)

# 计算置信区间
lower_bound <- test_pred$fit - 1.96 * test_pred$se.fit
upper_bound <- test_pred$fit + 1.96 * test_pred$se.fit

# 将结果合并到一个数据框中
results <- data.frame(actual = test_data$medv, predicted = test_pred$fit, lower_bound, upper_bound)

# 输出结果
head(results)