gbm包做逻辑回归，怎样提取出回归系数或查看决策树

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正在用R做分类，想出一个决策树或者回归的话想看到回归系数。因为后面要分析各个变量如何影响分类结果，所以gbm模型出来以后不光要能predict，还想看到模型具体直观一点的信息。

1. fitControl = trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3, returnResamp = "all")
   
2.   gbmGrid = expand.grid(.interaction.depth = c(3,4), .n.trees = c(10,15,20,25,30), .shrinkage = 0.1, .n.minobsinnode = 2)
   
3.   gbmFit1 = train(label_mat.tr[, 1:(ncol(label_mat.tr) - 1)], label_mat.tr[, ncol(label_mat.tr)], trControl = fitControl, method = 'gbm', tuneGrid = gbmGrid, verbose = F)

复制代码

用的train函数，之前看到网上有写用gbm函数的，我也试过但也看不到系数之类。

问别人的时候有人说gbm这种tree-based函数没有回归系数可出所以提取不出来啥，但如果是tree-based的话那我看看它里面的if else节点也是好的啊。。

而且不是说gbm里面distribution选成bernoulli就是分类选成gaussian就是回归嘛。。。

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关键词：逻辑回归 回归系数 决策树 gbm distribution gbm

学习中。。。

楼主能给解释下如何用gbm包作回归分析吗