Preliminary data, taken from the results of student psychological tests from the universities in Indonesia
MBTI INTROVERT.I SENSING.S THINKING.T JUDGING.J E.EKSTROVERT N.INTUITION
1 I N F P 93 20 47 40 7 80
2 E S F J 47 80 47 67 53 20
3 I S T J 73 73 80 73 27 27
4 E N F P 33 27 47 7 67 73
5 I S F P 53 73 40 27 47 27
F.FEELING P.PERCEIVING IPK
1 53 60 3.09
2 53 33 2.82
3 20 27 3.85
4 53 93 3.45
5 60 73 3.12Preliminary data, taken from the results of student psychological tests from the universities in Indonesia
Originally all analytic in Bahasa Indonesia
This analytic can be use to find individual influence target variable.
Performance models are used random forest models(rf) and gradient boosted model (GBM) models then visualized with boxplot graphics, it will be obvious that the random forest residuals are smaller than GMB, so the random forest model that will be used.
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1816 nan 0.1000 0.0025
2 0.1783 nan 0.1000 0.0030
3 0.1769 nan 0.1000 -0.0010
4 0.1768 nan 0.1000 -0.0022
5 0.1742 nan 0.1000 0.0016
6 0.1735 nan 0.1000 -0.0031
7 0.1730 nan 0.1000 -0.0014
8 0.1695 nan 0.1000 -0.0000
9 0.1688 nan 0.1000 -0.0014
10 0.1688 nan 0.1000 -0.0019
20 0.1536 nan 0.1000 0.0006
40 0.1407 nan 0.1000 -0.0017
60 0.1323 nan 0.1000 -0.0017
80 0.1275 nan 0.1000 -0.0004
100 0.1219 nan 0.1000 -0.0020
120 0.1193 nan 0.1000 -0.0018
140 0.1149 nan 0.1000 -0.0010
150 0.1127 nan 0.1000 -0.0020
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1804 nan 0.1000 0.0028
2 0.1768 nan 0.1000 0.0011
3 0.1738 nan 0.1000 0.0005
4 0.1673 nan 0.1000 0.0005
5 0.1636 nan 0.1000 0.0016
6 0.1622 nan 0.1000 -0.0018
7 0.1583 nan 0.1000 -0.0009
8 0.1561 nan 0.1000 -0.0001
9 0.1541 nan 0.1000 -0.0019
10 0.1519 nan 0.1000 -0.0004
20 0.1352 nan 0.1000 -0.0062
40 0.1188 nan 0.1000 -0.0057
60 0.1059 nan 0.1000 -0.0015
80 0.0987 nan 0.1000 -0.0008
100 0.0934 nan 0.1000 -0.0003
120 0.0894 nan 0.1000 -0.0010
140 0.0851 nan 0.1000 -0.0020
150 0.0834 nan 0.1000 -0.0015
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1799 nan 0.1000 0.0062
2 0.1748 nan 0.1000 0.0034
3 0.1678 nan 0.1000 0.0004
4 0.1623 nan 0.1000 -0.0015
5 0.1596 nan 0.1000 0.0001
6 0.1557 nan 0.1000 0.0009
7 0.1523 nan 0.1000 -0.0008
8 0.1495 nan 0.1000 0.0001
9 0.1464 nan 0.1000 0.0028
10 0.1451 nan 0.1000 0.0004
20 0.1284 nan 0.1000 -0.0013
40 0.1102 nan 0.1000 -0.0015
60 0.0994 nan 0.1000 -0.0005
80 0.0922 nan 0.1000 -0.0006
100 0.0866 nan 0.1000 -0.0021
120 0.0826 nan 0.1000 -0.0033
140 0.0804 nan 0.1000 -0.0039
150 0.0792 nan 0.1000 -0.0008
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1741 nan 0.1000 0.0004
2 0.1726 nan 0.1000 -0.0006
3 0.1714 nan 0.1000 -0.0007
4 0.1716 nan 0.1000 -0.0014
5 0.1710 nan 0.1000 -0.0003
6 0.1702 nan 0.1000 -0.0002
7 0.1695 nan 0.1000 -0.0020
8 0.1693 nan 0.1000 -0.0013
9 0.1692 nan 0.1000 -0.0021
10 0.1698 nan 0.1000 -0.0062
20 0.1662 nan 0.1000 -0.0015
40 0.1604 nan 0.1000 -0.0010
60 0.1591 nan 0.1000 -0.0022
80 0.1568 nan 0.1000 -0.0018
100 0.1540 nan 0.1000 -0.0058
120 0.1520 nan 0.1000 -0.0015
140 0.1496 nan 0.1000 -0.0012
150 0.1485 nan 0.1000 -0.0013
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1760 nan 0.1000 -0.0034
2 0.1751 nan 0.1000 0.0005
3 0.1728 nan 0.1000 0.0008
4 0.1728 nan 0.1000 -0.0030
5 0.1709 nan 0.1000 -0.0023
6 0.1708 nan 0.1000 -0.0034
7 0.1704 nan 0.1000 -0.0012
8 0.1707 nan 0.1000 -0.0049
9 0.1684 nan 0.1000 -0.0013
10 0.1678 nan 0.1000 -0.0016
20 0.1628 nan 0.1000 -0.0070
40 0.1515 nan 0.1000 -0.0017
60 0.1466 nan 0.1000 -0.0020
80 0.1399 nan 0.1000 -0.0037
100 0.1360 nan 0.1000 -0.0002
120 0.1322 nan 0.1000 -0.0012
140 0.1289 nan 0.1000 -0.0038
150 0.1276 nan 0.1000 -0.0018
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1743 nan 0.1000 -0.0004
2 0.1723 nan 0.1000 -0.0017
3 0.1723 nan 0.1000 -0.0061
4 0.1705 nan 0.1000 0.0002
5 0.1706 nan 0.1000 -0.0032
6 0.1701 nan 0.1000 -0.0012
7 0.1684 nan 0.1000 -0.0062
8 0.1674 nan 0.1000 -0.0006
9 0.1664 nan 0.1000 -0.0016
10 0.1648 nan 0.1000 -0.0010
20 0.1602 nan 0.1000 -0.0010
40 0.1496 nan 0.1000 -0.0037
60 0.1417 nan 0.1000 -0.0008
80 0.1373 nan 0.1000 -0.0024
100 0.1314 nan 0.1000 -0.0017
120 0.1220 nan 0.1000 -0.0003
140 0.1163 nan 0.1000 -0.0029
150 0.1143 nan 0.1000 -0.0003
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1831 nan 0.1000 0.0032
2 0.1780 nan 0.1000 0.0015
3 0.1753 nan 0.1000 0.0020
4 0.1728 nan 0.1000 0.0012
5 0.1707 nan 0.1000 0.0018
6 0.1698 nan 0.1000 -0.0032
7 0.1681 nan 0.1000 0.0018
8 0.1668 nan 0.1000 0.0010
9 0.1649 nan 0.1000 0.0007
10 0.1639 nan 0.1000 -0.0046
20 0.1555 nan 0.1000 0.0010
40 0.1451 nan 0.1000 -0.0006
60 0.1397 nan 0.1000 -0.0003
80 0.1349 nan 0.1000 -0.0030
100 0.1332 nan 0.1000 -0.0027
120 0.1287 nan 0.1000 -0.0026
140 0.1276 nan 0.1000 -0.0008
150 0.1276 nan 0.1000 -0.0003
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1802 nan 0.1000 0.0035
2 0.1763 nan 0.1000 -0.0006
3 0.1726 nan 0.1000 0.0016
4 0.1699 nan 0.1000 0.0016
5 0.1673 nan 0.1000 -0.0022
6 0.1646 nan 0.1000 0.0009
7 0.1620 nan 0.1000 -0.0009
8 0.1604 nan 0.1000 -0.0014
9 0.1591 nan 0.1000 0.0002
10 0.1581 nan 0.1000 -0.0014
20 0.1432 nan 0.1000 -0.0035
40 0.1297 nan 0.1000 -0.0008
60 0.1208 nan 0.1000 -0.0010
80 0.1126 nan 0.1000 -0.0010
100 0.1075 nan 0.1000 -0.0014
120 0.1037 nan 0.1000 -0.0006
140 0.0993 nan 0.1000 -0.0009
150 0.0976 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1833 nan 0.1000 0.0015
2 0.1785 nan 0.1000 0.0019
3 0.1765 nan 0.1000 0.0014
4 0.1720 nan 0.1000 0.0013
5 0.1700 nan 0.1000 0.0013
6 0.1680 nan 0.1000 0.0020
7 0.1642 nan 0.1000 -0.0016
8 0.1622 nan 0.1000 0.0000
9 0.1613 nan 0.1000 -0.0010
10 0.1589 nan 0.1000 0.0005
20 0.1438 nan 0.1000 -0.0009
40 0.1284 nan 0.1000 -0.0019
60 0.1206 nan 0.1000 -0.0009
80 0.1153 nan 0.1000 -0.0023
100 0.1095 nan 0.1000 -0.0011
120 0.1036 nan 0.1000 -0.0011
140 0.1007 nan 0.1000 -0.0025
150 0.0987 nan 0.1000 -0.0015
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1405 nan 0.1000 0.0031
2 0.1396 nan 0.1000 -0.0014
3 0.1342 nan 0.1000 0.0021
4 0.1325 nan 0.1000 -0.0003
5 0.1298 nan 0.1000 0.0026
6 0.1292 nan 0.1000 -0.0014
7 0.1259 nan 0.1000 0.0008
8 0.1246 nan 0.1000 -0.0010
9 0.1230 nan 0.1000 0.0001
10 0.1215 nan 0.1000 0.0013
20 0.1114 nan 0.1000 0.0007
40 0.1012 nan 0.1000 -0.0021
60 0.0951 nan 0.1000 -0.0008
80 0.0903 nan 0.1000 -0.0002
100 0.0873 nan 0.1000 -0.0029
120 0.0847 nan 0.1000 -0.0024
140 0.0829 nan 0.1000 -0.0021
150 0.0816 nan 0.1000 -0.0015
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1393 nan 0.1000 0.0051
2 0.1351 nan 0.1000 0.0037
3 0.1305 nan 0.1000 0.0022
4 0.1269 nan 0.1000 0.0023
5 0.1240 nan 0.1000 0.0006
6 0.1203 nan 0.1000 0.0001
7 0.1182 nan 0.1000 0.0006
8 0.1153 nan 0.1000 0.0026
9 0.1125 nan 0.1000 0.0012
10 0.1103 nan 0.1000 0.0004
20 0.0999 nan 0.1000 0.0004
40 0.0863 nan 0.1000 -0.0002
60 0.0800 nan 0.1000 -0.0005
80 0.0761 nan 0.1000 -0.0007
100 0.0717 nan 0.1000 -0.0015
120 0.0693 nan 0.1000 -0.0005
140 0.0661 nan 0.1000 -0.0007
150 0.0646 nan 0.1000 -0.0017
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1405 nan 0.1000 0.0044
2 0.1367 nan 0.1000 0.0013
3 0.1343 nan 0.1000 0.0021
4 0.1281 nan 0.1000 0.0033
5 0.1254 nan 0.1000 0.0015
6 0.1209 nan 0.1000 0.0008
7 0.1183 nan 0.1000 0.0011
8 0.1156 nan 0.1000 -0.0026
9 0.1133 nan 0.1000 0.0008
10 0.1124 nan 0.1000 -0.0012
20 0.0998 nan 0.1000 -0.0004
40 0.0861 nan 0.1000 -0.0013
60 0.0776 nan 0.1000 -0.0012
80 0.0703 nan 0.1000 -0.0005
100 0.0660 nan 0.1000 -0.0004
120 0.0627 nan 0.1000 -0.0001
140 0.0601 nan 0.1000 -0.0013
150 0.0586 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2059 nan 0.1000 -0.0037
2 0.2027 nan 0.1000 0.0026
3 0.2009 nan 0.1000 0.0015
4 0.1997 nan 0.1000 0.0009
5 0.1966 nan 0.1000 -0.0013
6 0.1955 nan 0.1000 0.0000
7 0.1939 nan 0.1000 0.0003
8 0.1918 nan 0.1000 0.0005
9 0.1915 nan 0.1000 -0.0018
10 0.1897 nan 0.1000 0.0007
20 0.1795 nan 0.1000 -0.0019
40 0.1686 nan 0.1000 -0.0018
60 0.1594 nan 0.1000 -0.0030
80 0.1537 nan 0.1000 -0.0005
100 0.1503 nan 0.1000 -0.0014
120 0.1467 nan 0.1000 -0.0021
140 0.1445 nan 0.1000 -0.0040
150 0.1418 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2044 nan 0.1000 -0.0007
2 0.2012 nan 0.1000 0.0014
3 0.1960 nan 0.1000 -0.0008
4 0.1916 nan 0.1000 0.0025
5 0.1886 nan 0.1000 -0.0006
6 0.1893 nan 0.1000 -0.0035
7 0.1873 nan 0.1000 0.0016
8 0.1826 nan 0.1000 -0.0015
9 0.1802 nan 0.1000 -0.0064
10 0.1765 nan 0.1000 0.0005
20 0.1600 nan 0.1000 -0.0011
40 0.1429 nan 0.1000 -0.0018
60 0.1278 nan 0.1000 -0.0007
80 0.1203 nan 0.1000 -0.0002
100 0.1113 nan 0.1000 -0.0004
120 0.1056 nan 0.1000 -0.0019
140 0.0991 nan 0.1000 -0.0001
150 0.0979 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2022 nan 0.1000 0.0033
2 0.1986 nan 0.1000 0.0005
3 0.1949 nan 0.1000 0.0013
4 0.1880 nan 0.1000 0.0020
5 0.1838 nan 0.1000 0.0007
6 0.1821 nan 0.1000 0.0014
7 0.1794 nan 0.1000 0.0008
8 0.1793 nan 0.1000 -0.0011
9 0.1782 nan 0.1000 -0.0017
10 0.1785 nan 0.1000 -0.0054
20 0.1695 nan 0.1000 -0.0048
40 0.1407 nan 0.1000 -0.0010
60 0.1260 nan 0.1000 -0.0002
80 0.1174 nan 0.1000 -0.0006
100 0.1099 nan 0.1000 -0.0008
120 0.1029 nan 0.1000 -0.0010
140 0.0986 nan 0.1000 -0.0017
150 0.0965 nan 0.1000 -0.0006
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2297 nan 0.1000 0.0023
2 0.2287 nan 0.1000 -0.0022
3 0.2245 nan 0.1000 -0.0003
4 0.2233 nan 0.1000 0.0004
5 0.2221 nan 0.1000 -0.0001
6 0.2206 nan 0.1000 -0.0010
7 0.2180 nan 0.1000 -0.0026
8 0.2168 nan 0.1000 0.0005
9 0.2146 nan 0.1000 -0.0036
10 0.2134 nan 0.1000 -0.0039
20 0.1992 nan 0.1000 -0.0007
40 0.1840 nan 0.1000 -0.0042
60 0.1711 nan 0.1000 -0.0025
80 0.1651 nan 0.1000 -0.0013
100 0.1605 nan 0.1000 -0.0013
120 0.1564 nan 0.1000 -0.0002
140 0.1534 nan 0.1000 -0.0024
150 0.1525 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2259 nan 0.1000 -0.0021
2 0.2214 nan 0.1000 0.0033
3 0.2187 nan 0.1000 0.0008
4 0.2160 nan 0.1000 0.0026
5 0.2124 nan 0.1000 0.0018
6 0.2094 nan 0.1000 0.0034
7 0.2075 nan 0.1000 0.0011
8 0.2042 nan 0.1000 0.0023
9 0.2026 nan 0.1000 0.0008
10 0.2019 nan 0.1000 -0.0020
20 0.1810 nan 0.1000 0.0002
40 0.1561 nan 0.1000 -0.0009
60 0.1403 nan 0.1000 -0.0030
80 0.1350 nan 0.1000 -0.0011
100 0.1277 nan 0.1000 -0.0023
120 0.1230 nan 0.1000 -0.0010
140 0.1188 nan 0.1000 -0.0019
150 0.1179 nan 0.1000 -0.0019
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2277 nan 0.1000 0.0041
2 0.2244 nan 0.1000 0.0010
3 0.2205 nan 0.1000 0.0031
4 0.2195 nan 0.1000 -0.0015
5 0.2167 nan 0.1000 0.0026
6 0.2163 nan 0.1000 -0.0027
7 0.2088 nan 0.1000 0.0037
8 0.2027 nan 0.1000 -0.0011
9 0.1985 nan 0.1000 0.0019
10 0.1948 nan 0.1000 -0.0016
20 0.1751 nan 0.1000 0.0000
40 0.1562 nan 0.1000 -0.0036
60 0.1408 nan 0.1000 -0.0027
80 0.1302 nan 0.1000 -0.0015
100 0.1189 nan 0.1000 -0.0022
120 0.1104 nan 0.1000 -0.0009
140 0.1070 nan 0.1000 -0.0007
150 0.1036 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2383 nan 0.1000 -0.0011
2 0.2355 nan 0.1000 0.0016
3 0.2309 nan 0.1000 -0.0006
4 0.2288 nan 0.1000 0.0008
5 0.2276 nan 0.1000 -0.0004
6 0.2267 nan 0.1000 -0.0015
7 0.2232 nan 0.1000 -0.0004
8 0.2227 nan 0.1000 -0.0009
9 0.2223 nan 0.1000 -0.0033
10 0.2222 nan 0.1000 -0.0009
20 0.2114 nan 0.1000 -0.0027
40 0.2003 nan 0.1000 -0.0005
60 0.1909 nan 0.1000 -0.0043
80 0.1840 nan 0.1000 -0.0035
100 0.1795 nan 0.1000 -0.0002
120 0.1748 nan 0.1000 -0.0028
140 0.1702 nan 0.1000 -0.0009
150 0.1692 nan 0.1000 -0.0023
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2341 nan 0.1000 0.0018
2 0.2317 nan 0.1000 0.0005
3 0.2289 nan 0.1000 0.0009
4 0.2237 nan 0.1000 -0.0004
5 0.2218 nan 0.1000 -0.0000
6 0.2189 nan 0.1000 -0.0021
7 0.2178 nan 0.1000 -0.0002
8 0.2160 nan 0.1000 -0.0001
9 0.2137 nan 0.1000 -0.0031
10 0.2106 nan 0.1000 -0.0030
20 0.1972 nan 0.1000 -0.0040
40 0.1790 nan 0.1000 -0.0025
60 0.1649 nan 0.1000 -0.0030
80 0.1553 nan 0.1000 -0.0039
100 0.1475 nan 0.1000 -0.0013
120 0.1413 nan 0.1000 -0.0006
140 0.1360 nan 0.1000 -0.0007
150 0.1296 nan 0.1000 -0.0022
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2325 nan 0.1000 0.0001
2 0.2288 nan 0.1000 0.0033
3 0.2241 nan 0.1000 -0.0002
4 0.2206 nan 0.1000 0.0017
5 0.2180 nan 0.1000 0.0004
6 0.2162 nan 0.1000 -0.0039
7 0.2139 nan 0.1000 -0.0024
8 0.2116 nan 0.1000 -0.0023
9 0.2117 nan 0.1000 -0.0039
10 0.2100 nan 0.1000 -0.0029
20 0.1931 nan 0.1000 -0.0036
40 0.1738 nan 0.1000 -0.0037
60 0.1657 nan 0.1000 0.0006
80 0.1566 nan 0.1000 -0.0003
100 0.1499 nan 0.1000 -0.0026
120 0.1437 nan 0.1000 -0.0011
140 0.1394 nan 0.1000 -0.0010
150 0.1376 nan 0.1000 -0.0017
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2575 nan 0.1000 0.0019
2 0.2508 nan 0.1000 0.0024
3 0.2457 nan 0.1000 0.0006
4 0.2401 nan 0.1000 0.0001
5 0.2397 nan 0.1000 -0.0037
6 0.2331 nan 0.1000 0.0033
7 0.2296 nan 0.1000 0.0033
8 0.2278 nan 0.1000 0.0016
9 0.2234 nan 0.1000 -0.0014
10 0.2230 nan 0.1000 -0.0003
20 0.2105 nan 0.1000 -0.0062
40 0.1998 nan 0.1000 -0.0006
60 0.1935 nan 0.1000 -0.0016
80 0.1890 nan 0.1000 -0.0020
100 0.1873 nan 0.1000 -0.0011
120 0.1839 nan 0.1000 -0.0010
140 0.1812 nan 0.1000 -0.0039
150 0.1803 nan 0.1000 -0.0013
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2533 nan 0.1000 0.0074
2 0.2450 nan 0.1000 0.0020
3 0.2428 nan 0.1000 0.0018
4 0.2320 nan 0.1000 0.0013
5 0.2309 nan 0.1000 -0.0005
6 0.2283 nan 0.1000 -0.0022
7 0.2233 nan 0.1000 0.0006
8 0.2209 nan 0.1000 0.0023
9 0.2188 nan 0.1000 -0.0001
10 0.2162 nan 0.1000 0.0017
20 0.1975 nan 0.1000 -0.0005
40 0.1778 nan 0.1000 -0.0015
60 0.1722 nan 0.1000 0.0004
80 0.1613 nan 0.1000 -0.0003
100 0.1567 nan 0.1000 -0.0023
120 0.1468 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1443 nan 0.1000 -0.0022
150 0.1416 nan 0.1000 -0.0042
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2531 nan 0.1000 0.0012
2 0.2508 nan 0.1000 -0.0015
3 0.2423 nan 0.1000 0.0064
4 0.2369 nan 0.1000 0.0040
5 0.2335 nan 0.1000 0.0015
6 0.2263 nan 0.1000 0.0010
7 0.2218 nan 0.1000 0.0041
8 0.2180 nan 0.1000 0.0013
9 0.2140 nan 0.1000 -0.0009
10 0.2124 nan 0.1000 -0.0018
20 0.1997 nan 0.1000 -0.0021
40 0.1812 nan 0.1000 -0.0011
60 0.1706 nan 0.1000 -0.0022
80 0.1613 nan 0.1000 -0.0009
100 0.1521 nan 0.1000 -0.0027
120 0.1448 nan 0.1000 -0.0014
140 0.1417 nan 0.1000 -0.0035
150 0.1400 nan 0.1000 -0.0038
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2401 nan 0.1000 0.0032
2 0.2343 nan 0.1000 0.0034
3 0.2310 nan 0.1000 0.0026
4 0.2297 nan 0.1000 0.0017
5 0.2248 nan 0.1000 0.0056
6 0.2183 nan 0.1000 0.0045
7 0.2148 nan 0.1000 0.0027
8 0.2127 nan 0.1000 0.0016
9 0.2097 nan 0.1000 0.0014
10 0.2070 nan 0.1000 0.0029
20 0.1896 nan 0.1000 0.0009
40 0.1656 nan 0.1000 0.0011
60 0.1502 nan 0.1000 -0.0029
80 0.1351 nan 0.1000 0.0001
100 0.1274 nan 0.1000 -0.0007
120 0.1220 nan 0.1000 -0.0004
140 0.1167 nan 0.1000 -0.0007
150 0.1157 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2398 nan 0.1000 0.0034
2 0.2314 nan 0.1000 0.0043
3 0.2182 nan 0.1000 0.0102
4 0.2135 nan 0.1000 0.0031
5 0.2064 nan 0.1000 0.0074
6 0.1970 nan 0.1000 0.0068
7 0.1887 nan 0.1000 0.0044
8 0.1830 nan 0.1000 0.0017
9 0.1787 nan 0.1000 0.0031
10 0.1741 nan 0.1000 0.0039
20 0.1479 nan 0.1000 0.0005
40 0.1211 nan 0.1000 0.0006
60 0.1058 nan 0.1000 -0.0009
80 0.0966 nan 0.1000 -0.0018
100 0.0861 nan 0.1000 -0.0006
120 0.0792 nan 0.1000 -0.0008
140 0.0731 nan 0.1000 -0.0008
150 0.0694 nan 0.1000 -0.0004
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2340 nan 0.1000 0.0120
2 0.2238 nan 0.1000 0.0091
3 0.2160 nan 0.1000 0.0072
4 0.2113 nan 0.1000 0.0029
5 0.2015 nan 0.1000 0.0030
6 0.2012 nan 0.1000 -0.0036
7 0.1986 nan 0.1000 0.0033
8 0.1918 nan 0.1000 0.0064
9 0.1837 nan 0.1000 0.0084
10 0.1799 nan 0.1000 0.0008
20 0.1524 nan 0.1000 0.0022
40 0.1237 nan 0.1000 -0.0032
60 0.1033 nan 0.1000 -0.0019
80 0.0898 nan 0.1000 -0.0006
100 0.0806 nan 0.1000 -0.0005
120 0.0758 nan 0.1000 -0.0015
140 0.0683 nan 0.1000 -0.0001
150 0.0662 nan 0.1000 -0.0006
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1967 nan 0.1000 -0.0015
2 0.1955 nan 0.1000 -0.0017
3 0.1918 nan 0.1000 0.0012
4 0.1885 nan 0.1000 0.0001
5 0.1873 nan 0.1000 -0.0005
6 0.1852 nan 0.1000 -0.0012
7 0.1833 nan 0.1000 -0.0003
8 0.1819 nan 0.1000 0.0011
9 0.1802 nan 0.1000 -0.0000
10 0.1804 nan 0.1000 -0.0034
20 0.1684 nan 0.1000 -0.0006
40 0.1528 nan 0.1000 -0.0002
60 0.1426 nan 0.1000 0.0002
80 0.1373 nan 0.1000 -0.0001
100 0.1337 nan 0.1000 -0.0014
120 0.1315 nan 0.1000 -0.0028
140 0.1282 nan 0.1000 -0.0011
150 0.1270 nan 0.1000 -0.0006
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1957 nan 0.1000 0.0039
2 0.1861 nan 0.1000 0.0031
3 0.1818 nan 0.1000 0.0031
4 0.1785 nan 0.1000 0.0005
5 0.1753 nan 0.1000 -0.0012
6 0.1732 nan 0.1000 -0.0019
7 0.1712 nan 0.1000 -0.0003
8 0.1702 nan 0.1000 -0.0005
9 0.1692 nan 0.1000 -0.0018
10 0.1660 nan 0.1000 -0.0021
20 0.1497 nan 0.1000 -0.0003
40 0.1323 nan 0.1000 0.0004
60 0.1234 nan 0.1000 -0.0008
80 0.1143 nan 0.1000 -0.0031
100 0.1097 nan 0.1000 -0.0011
120 0.1064 nan 0.1000 -0.0015
140 0.1027 nan 0.1000 -0.0033
150 0.1011 nan 0.1000 -0.0027
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1932 nan 0.1000 0.0055
2 0.1880 nan 0.1000 0.0001
3 0.1819 nan 0.1000 0.0050
4 0.1765 nan 0.1000 0.0030
5 0.1727 nan 0.1000 0.0007
6 0.1725 nan 0.1000 -0.0016
7 0.1702 nan 0.1000 0.0028
8 0.1660 nan 0.1000 -0.0001
9 0.1661 nan 0.1000 -0.0031
10 0.1636 nan 0.1000 0.0024
20 0.1444 nan 0.1000 -0.0004
40 0.1249 nan 0.1000 -0.0022
60 0.1180 nan 0.1000 0.0002
80 0.1099 nan 0.1000 -0.0020
100 0.1059 nan 0.1000 -0.0028
120 0.1009 nan 0.1000 -0.0012
140 0.0991 nan 0.1000 -0.0029
150 0.0978 nan 0.1000 -0.0032
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2289 nan 0.1000 0.0028
2 0.2253 nan 0.1000 0.0015
3 0.2233 nan 0.1000 0.0010
4 0.2198 nan 0.1000 0.0023
5 0.2181 nan 0.1000 0.0007
6 0.2151 nan 0.1000 -0.0012
7 0.2095 nan 0.1000 0.0023
8 0.2070 nan 0.1000 -0.0009
9 0.2048 nan 0.1000 0.0015
10 0.2014 nan 0.1000 0.0009
20 0.1864 nan 0.1000 -0.0001
40 0.1694 nan 0.1000 -0.0000
60 0.1579 nan 0.1000 -0.0001
80 0.1528 nan 0.1000 -0.0038
100 0.1463 nan 0.1000 -0.0002
120 0.1409 nan 0.1000 -0.0027
140 0.1390 nan 0.1000 -0.0002
150 0.1382 nan 0.1000 -0.0006
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2249 nan 0.1000 0.0063
2 0.2171 nan 0.1000 0.0033
3 0.2127 nan 0.1000 0.0040
4 0.2098 nan 0.1000 0.0026
5 0.2027 nan 0.1000 0.0016
6 0.1964 nan 0.1000 -0.0004
7 0.1963 nan 0.1000 -0.0026
8 0.1969 nan 0.1000 -0.0070
9 0.1918 nan 0.1000 -0.0024
10 0.1899 nan 0.1000 0.0016
20 0.1689 nan 0.1000 -0.0018
40 0.1394 nan 0.1000 0.0010
60 0.1253 nan 0.1000 0.0004
80 0.1164 nan 0.1000 -0.0016
100 0.1090 nan 0.1000 -0.0006
120 0.1042 nan 0.1000 -0.0019
140 0.0998 nan 0.1000 -0.0052
150 0.0974 nan 0.1000 -0.0039
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2250 nan 0.1000 0.0037
2 0.2166 nan 0.1000 0.0013
3 0.2101 nan 0.1000 0.0035
4 0.2080 nan 0.1000 0.0019
5 0.2005 nan 0.1000 0.0047
6 0.1975 nan 0.1000 0.0021
7 0.1941 nan 0.1000 -0.0069
8 0.1906 nan 0.1000 0.0002
9 0.1882 nan 0.1000 -0.0027
10 0.1873 nan 0.1000 -0.0010
20 0.1614 nan 0.1000 -0.0031
40 0.1352 nan 0.1000 -0.0012
60 0.1259 nan 0.1000 -0.0008
80 0.1162 nan 0.1000 -0.0008
100 0.1054 nan 0.1000 -0.0009
120 0.0990 nan 0.1000 -0.0012
140 0.0951 nan 0.1000 -0.0004
150 0.0919 nan 0.1000 -0.0005
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1798 nan 0.1000 0.0028
2 0.1759 nan 0.1000 0.0023
3 0.1718 nan 0.1000 0.0017
4 0.1706 nan 0.1000 -0.0004
5 0.1693 nan 0.1000 -0.0005
6 0.1666 nan 0.1000 0.0015
7 0.1644 nan 0.1000 0.0009
8 0.1625 nan 0.1000 -0.0011
9 0.1616 nan 0.1000 -0.0004
10 0.1606 nan 0.1000 0.0003
20 0.1523 nan 0.1000 -0.0025
40 0.1422 nan 0.1000 -0.0007
60 0.1320 nan 0.1000 -0.0017
80 0.1264 nan 0.1000 0.0001
100 0.1204 nan 0.1000 -0.0004
120 0.1151 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1124 nan 0.1000 -0.0003
150 0.1108 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1801 nan 0.1000 0.0022
2 0.1729 nan 0.1000 -0.0001
3 0.1681 nan 0.1000 0.0021
4 0.1652 nan 0.1000 -0.0000
5 0.1627 nan 0.1000 -0.0015
6 0.1584 nan 0.1000 0.0019
7 0.1549 nan 0.1000 -0.0002
8 0.1528 nan 0.1000 -0.0001
9 0.1514 nan 0.1000 -0.0015
10 0.1481 nan 0.1000 0.0024
20 0.1330 nan 0.1000 -0.0029
40 0.1168 nan 0.1000 -0.0007
60 0.1039 nan 0.1000 -0.0009
80 0.0943 nan 0.1000 -0.0009
100 0.0906 nan 0.1000 -0.0015
120 0.0854 nan 0.1000 -0.0004
140 0.0828 nan 0.1000 -0.0010
150 0.0822 nan 0.1000 -0.0021
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1772 nan 0.1000 0.0036
2 0.1731 nan 0.1000 0.0032
3 0.1703 nan 0.1000 0.0018
4 0.1640 nan 0.1000 0.0041
5 0.1618 nan 0.1000 -0.0028
6 0.1605 nan 0.1000 -0.0003
7 0.1592 nan 0.1000 0.0001
8 0.1555 nan 0.1000 0.0019
9 0.1523 nan 0.1000 0.0008
10 0.1507 nan 0.1000 -0.0007
20 0.1343 nan 0.1000 -0.0002
40 0.1109 nan 0.1000 0.0003
60 0.1008 nan 0.1000 -0.0017
80 0.0912 nan 0.1000 -0.0005
100 0.0819 nan 0.1000 -0.0018
120 0.0783 nan 0.1000 -0.0026
140 0.0741 nan 0.1000 -0.0009
150 0.0714 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1844 nan 0.1000 0.0006
2 0.1820 nan 0.1000 0.0023
3 0.1801 nan 0.1000 -0.0017
4 0.1767 nan 0.1000 -0.0006
5 0.1759 nan 0.1000 -0.0005
6 0.1739 nan 0.1000 -0.0009
7 0.1723 nan 0.1000 -0.0010
8 0.1699 nan 0.1000 -0.0012
9 0.1682 nan 0.1000 -0.0012
10 0.1666 nan 0.1000 0.0005
20 0.1582 nan 0.1000 -0.0006
40 0.1409 nan 0.1000 0.0004
60 0.1316 nan 0.1000 -0.0003
80 0.1245 nan 0.1000 -0.0013
100 0.1202 nan 0.1000 -0.0004
120 0.1157 nan 0.1000 0.0001
140 0.1124 nan 0.1000 -0.0012
150 0.1104 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1818 nan 0.1000 -0.0019
2 0.1743 nan 0.1000 0.0047
3 0.1710 nan 0.1000 0.0028
4 0.1684 nan 0.1000 0.0002
5 0.1652 nan 0.1000 -0.0033
6 0.1613 nan 0.1000 0.0025
7 0.1590 nan 0.1000 -0.0009
8 0.1542 nan 0.1000 0.0017
9 0.1526 nan 0.1000 -0.0010
10 0.1514 nan 0.1000 -0.0001
20 0.1338 nan 0.1000 -0.0003
40 0.1171 nan 0.1000 -0.0019
60 0.1015 nan 0.1000 -0.0009
80 0.0914 nan 0.1000 -0.0010
100 0.0855 nan 0.1000 -0.0022
120 0.0809 nan 0.1000 -0.0009
140 0.0768 nan 0.1000 -0.0005
150 0.0757 nan 0.1000 0.0002
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1840 nan 0.1000 -0.0029
2 0.1788 nan 0.1000 0.0028
3 0.1726 nan 0.1000 0.0040
4 0.1692 nan 0.1000 0.0002
5 0.1656 nan 0.1000 0.0018
6 0.1632 nan 0.1000 -0.0001
7 0.1601 nan 0.1000 -0.0012
8 0.1577 nan 0.1000 -0.0010
9 0.1535 nan 0.1000 0.0001
10 0.1526 nan 0.1000 -0.0025
20 0.1378 nan 0.1000 -0.0009
40 0.1171 nan 0.1000 -0.0016
60 0.1009 nan 0.1000 -0.0001
80 0.0918 nan 0.1000 -0.0016
100 0.0852 nan 0.1000 -0.0013
120 0.0779 nan 0.1000 -0.0008
140 0.0737 nan 0.1000 -0.0009
150 0.0730 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1631 nan 0.1000 0.0021
2 0.1586 nan 0.1000 0.0050
3 0.1552 nan 0.1000 0.0033
4 0.1504 nan 0.1000 0.0015
5 0.1493 nan 0.1000 0.0010
6 0.1459 nan 0.1000 0.0017
7 0.1438 nan 0.1000 0.0014
8 0.1421 nan 0.1000 0.0005
9 0.1401 nan 0.1000 -0.0004
10 0.1395 nan 0.1000 -0.0009
20 0.1310 nan 0.1000 -0.0010
40 0.1218 nan 0.1000 0.0000
60 0.1150 nan 0.1000 -0.0017
80 0.1107 nan 0.1000 -0.0002
100 0.1072 nan 0.1000 -0.0004
120 0.1050 nan 0.1000 -0.0006
140 0.1039 nan 0.1000 -0.0008
150 0.1028 nan 0.1000 -0.0022
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1614 nan 0.1000 0.0056
2 0.1548 nan 0.1000 0.0039
3 0.1488 nan 0.1000 0.0042
4 0.1487 nan 0.1000 -0.0008
5 0.1440 nan 0.1000 0.0026
6 0.1404 nan 0.1000 0.0021
7 0.1385 nan 0.1000 0.0022
8 0.1352 nan 0.1000 0.0011
9 0.1315 nan 0.1000 0.0002
10 0.1298 nan 0.1000 -0.0006
20 0.1191 nan 0.1000 -0.0009
40 0.1066 nan 0.1000 0.0007
60 0.0989 nan 0.1000 -0.0005
80 0.0906 nan 0.1000 -0.0012
100 0.0851 nan 0.1000 -0.0015
120 0.0810 nan 0.1000 -0.0007
140 0.0772 nan 0.1000 -0.0019
150 0.0760 nan 0.1000 -0.0015
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1628 nan 0.1000 0.0042
2 0.1579 nan 0.1000 0.0022
3 0.1528 nan 0.1000 0.0041
4 0.1515 nan 0.1000 -0.0013
5 0.1472 nan 0.1000 0.0016
6 0.1449 nan 0.1000 0.0008
7 0.1404 nan 0.1000 0.0018
8 0.1364 nan 0.1000 0.0013
9 0.1343 nan 0.1000 0.0012
10 0.1347 nan 0.1000 -0.0022
20 0.1177 nan 0.1000 -0.0005
40 0.1006 nan 0.1000 -0.0004
60 0.0931 nan 0.1000 -0.0022
80 0.0861 nan 0.1000 -0.0010
100 0.0808 nan 0.1000 -0.0009
120 0.0772 nan 0.1000 -0.0009
140 0.0724 nan 0.1000 -0.0004
150 0.0701 nan 0.1000 -0.0013
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1831 nan 0.1000 0.0032
2 0.1811 nan 0.1000 0.0007
3 0.1774 nan 0.1000 -0.0017
4 0.1776 nan 0.1000 -0.0023
5 0.1772 nan 0.1000 -0.0000
6 0.1752 nan 0.1000 0.0021
7 0.1732 nan 0.1000 0.0013
8 0.1712 nan 0.1000 -0.0007
9 0.1700 nan 0.1000 0.0009
10 0.1693 nan 0.1000 -0.0008
20 0.1612 nan 0.1000 -0.0015
40 0.1490 nan 0.1000 0.0004
60 0.1438 nan 0.1000 -0.0004
80 0.1402 nan 0.1000 -0.0008
100 0.1373 nan 0.1000 -0.0005
120 0.1344 nan 0.1000 -0.0009
140 0.1319 nan 0.1000 -0.0026
150 0.1312 nan 0.1000 -0.0005
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1833 nan 0.1000 0.0020
2 0.1806 nan 0.1000 0.0016
3 0.1780 nan 0.1000 -0.0017
4 0.1752 nan 0.1000 0.0008
5 0.1723 nan 0.1000 -0.0016
6 0.1701 nan 0.1000 0.0024
7 0.1682 nan 0.1000 -0.0009
8 0.1665 nan 0.1000 -0.0018
9 0.1659 nan 0.1000 -0.0030
10 0.1649 nan 0.1000 -0.0001
20 0.1505 nan 0.1000 -0.0002
40 0.1349 nan 0.1000 -0.0037
60 0.1288 nan 0.1000 -0.0010
80 0.1218 nan 0.1000 -0.0006
100 0.1184 nan 0.1000 -0.0011
120 0.1133 nan 0.1000 -0.0018
140 0.1112 nan 0.1000 -0.0008
150 0.1099 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1811 nan 0.1000 0.0025
2 0.1753 nan 0.1000 0.0014
3 0.1740 nan 0.1000 0.0002
4 0.1721 nan 0.1000 0.0003
5 0.1689 nan 0.1000 0.0015
6 0.1671 nan 0.1000 -0.0002
7 0.1637 nan 0.1000 -0.0033
8 0.1625 nan 0.1000 0.0004
9 0.1606 nan 0.1000 -0.0008
10 0.1586 nan 0.1000 0.0007
20 0.1437 nan 0.1000 -0.0002
40 0.1324 nan 0.1000 -0.0026
60 0.1246 nan 0.1000 -0.0019
80 0.1195 nan 0.1000 -0.0018
100 0.1140 nan 0.1000 -0.0008
120 0.1080 nan 0.1000 -0.0010
140 0.1049 nan 0.1000 -0.0021
150 0.1032 nan 0.1000 -0.0015
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1863 nan 0.1000 0.0023
2 0.1837 nan 0.1000 -0.0000
3 0.1815 nan 0.1000 0.0019
4 0.1794 nan 0.1000 -0.0001
5 0.1783 nan 0.1000 -0.0024
6 0.1760 nan 0.1000 -0.0011
7 0.1755 nan 0.1000 -0.0006
8 0.1737 nan 0.1000 0.0006
9 0.1721 nan 0.1000 0.0005
10 0.1708 nan 0.1000 0.0002
20 0.1553 nan 0.1000 -0.0036
40 0.1448 nan 0.1000 -0.0014
60 0.1393 nan 0.1000 -0.0007
80 0.1352 nan 0.1000 -0.0006
100 0.1315 nan 0.1000 -0.0013
120 0.1297 nan 0.1000 -0.0001
140 0.1279 nan 0.1000 -0.0005
150 0.1270 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1842 nan 0.1000 0.0032
2 0.1835 nan 0.1000 -0.0051
3 0.1795 nan 0.1000 0.0001
4 0.1767 nan 0.1000 0.0029
5 0.1722 nan 0.1000 0.0027
6 0.1712 nan 0.1000 -0.0012
7 0.1696 nan 0.1000 -0.0009
8 0.1666 nan 0.1000 0.0006
9 0.1634 nan 0.1000 0.0008
10 0.1613 nan 0.1000 -0.0002
20 0.1462 nan 0.1000 -0.0027
40 0.1309 nan 0.1000 -0.0013
60 0.1222 nan 0.1000 -0.0034
80 0.1152 nan 0.1000 -0.0027
100 0.1102 nan 0.1000 -0.0007
120 0.1043 nan 0.1000 -0.0017
140 0.1011 nan 0.1000 -0.0016
150 0.1012 nan 0.1000 -0.0036
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1856 nan 0.1000 0.0017
2 0.1802 nan 0.1000 0.0013
3 0.1752 nan 0.1000 0.0038
4 0.1731 nan 0.1000 -0.0014
5 0.1709 nan 0.1000 0.0015
6 0.1670 nan 0.1000 0.0023
7 0.1641 nan 0.1000 -0.0021
8 0.1600 nan 0.1000 0.0012
9 0.1588 nan 0.1000 -0.0011
10 0.1557 nan 0.1000 0.0025
20 0.1430 nan 0.1000 0.0002
40 0.1289 nan 0.1000 -0.0013
60 0.1211 nan 0.1000 -0.0010
80 0.1136 nan 0.1000 -0.0013
100 0.1080 nan 0.1000 -0.0016
120 0.1029 nan 0.1000 -0.0011
140 0.0981 nan 0.1000 -0.0014
150 0.0959 nan 0.1000 -0.0005
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1897 nan 0.1000 0.0024
2 0.1885 nan 0.1000 -0.0028
3 0.1837 nan 0.1000 -0.0001
4 0.1807 nan 0.1000 0.0008
5 0.1786 nan 0.1000 0.0018
6 0.1742 nan 0.1000 0.0033
7 0.1714 nan 0.1000 0.0008
8 0.1685 nan 0.1000 0.0001
9 0.1651 nan 0.1000 0.0033
10 0.1637 nan 0.1000 -0.0011
20 0.1437 nan 0.1000 0.0002
40 0.1240 nan 0.1000 -0.0004
60 0.1133 nan 0.1000 -0.0006
80 0.1044 nan 0.1000 -0.0006
100 0.0974 nan 0.1000 -0.0030
120 0.0919 nan 0.1000 -0.0002
140 0.0877 nan 0.1000 -0.0013
150 0.0861 nan 0.1000 -0.0003
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1859 nan 0.1000 0.0027
2 0.1802 nan 0.1000 0.0034
3 0.1766 nan 0.1000 0.0009
4 0.1726 nan 0.1000 -0.0012
5 0.1654 nan 0.1000 0.0036
6 0.1597 nan 0.1000 -0.0002
7 0.1554 nan 0.1000 0.0031
8 0.1502 nan 0.1000 0.0040
9 0.1470 nan 0.1000 0.0017
10 0.1451 nan 0.1000 -0.0018
20 0.1222 nan 0.1000 -0.0028
40 0.0938 nan 0.1000 -0.0007
60 0.0799 nan 0.1000 -0.0006
80 0.0708 nan 0.1000 -0.0011
100 0.0662 nan 0.1000 -0.0014
120 0.0627 nan 0.1000 -0.0010
140 0.0611 nan 0.1000 -0.0004
150 0.0598 nan 0.1000 -0.0008
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1877 nan 0.1000 0.0067
2 0.1772 nan 0.1000 0.0054
3 0.1706 nan 0.1000 0.0064
4 0.1645 nan 0.1000 0.0012
5 0.1566 nan 0.1000 0.0063
6 0.1508 nan 0.1000 0.0052
7 0.1464 nan 0.1000 -0.0007
8 0.1435 nan 0.1000 0.0019
9 0.1388 nan 0.1000 0.0038
10 0.1381 nan 0.1000 -0.0012
20 0.1107 nan 0.1000 0.0023
40 0.0827 nan 0.1000 0.0006
60 0.0724 nan 0.1000 -0.0008
80 0.0651 nan 0.1000 -0.0008
100 0.0593 nan 0.1000 -0.0005
120 0.0557 nan 0.1000 -0.0006
140 0.0526 nan 0.1000 -0.0005
150 0.0511 nan 0.1000 -0.0002
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1607 nan 0.1000 -0.0006
2 0.1576 nan 0.1000 0.0025
3 0.1557 nan 0.1000 0.0013
4 0.1540 nan 0.1000 0.0010
5 0.1548 nan 0.1000 -0.0029
6 0.1532 nan 0.1000 0.0011
7 0.1524 nan 0.1000 -0.0018
8 0.1518 nan 0.1000 -0.0004
9 0.1512 nan 0.1000 -0.0006
10 0.1494 nan 0.1000 -0.0004
20 0.1379 nan 0.1000 -0.0011
40 0.1257 nan 0.1000 -0.0010
60 0.1194 nan 0.1000 -0.0010
80 0.1129 nan 0.1000 -0.0024
100 0.1055 nan 0.1000 -0.0006
120 0.1040 nan 0.1000 -0.0017
140 0.0996 nan 0.1000 -0.0013
150 0.0976 nan 0.1000 -0.0037
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1599 nan 0.1000 0.0024
2 0.1572 nan 0.1000 0.0014
3 0.1532 nan 0.1000 0.0037
4 0.1520 nan 0.1000 0.0010
5 0.1462 nan 0.1000 0.0020
6 0.1444 nan 0.1000 0.0013
7 0.1430 nan 0.1000 -0.0007
8 0.1395 nan 0.1000 0.0011
9 0.1361 nan 0.1000 0.0005
10 0.1328 nan 0.1000 0.0009
20 0.1150 nan 0.1000 -0.0024
40 0.0982 nan 0.1000 -0.0009
60 0.0889 nan 0.1000 -0.0023
80 0.0833 nan 0.1000 -0.0016
100 0.0794 nan 0.1000 -0.0002
120 0.0756 nan 0.1000 -0.0005
140 0.0716 nan 0.1000 -0.0003
150 0.0692 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1614 nan 0.1000 0.0024
2 0.1584 nan 0.1000 0.0031
3 0.1516 nan 0.1000 0.0037
4 0.1483 nan 0.1000 0.0011
5 0.1452 nan 0.1000 0.0009
6 0.1434 nan 0.1000 0.0012
7 0.1412 nan 0.1000 0.0006
8 0.1392 nan 0.1000 0.0001
9 0.1363 nan 0.1000 0.0017
10 0.1344 nan 0.1000 0.0006
20 0.1199 nan 0.1000 -0.0002
40 0.0966 nan 0.1000 -0.0012
60 0.0855 nan 0.1000 -0.0016
80 0.0787 nan 0.1000 -0.0005
100 0.0731 nan 0.1000 -0.0005
120 0.0696 nan 0.1000 -0.0008
140 0.0665 nan 0.1000 -0.0018
150 0.0646 nan 0.1000 -0.0004
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2471 nan 0.1000 0.0010
2 0.2422 nan 0.1000 0.0029
3 0.2410 nan 0.1000 -0.0011
4 0.2378 nan 0.1000 0.0027
5 0.2343 nan 0.1000 0.0002
6 0.2316 nan 0.1000 -0.0019
7 0.2303 nan 0.1000 0.0007
8 0.2280 nan 0.1000 0.0013
9 0.2267 nan 0.1000 0.0002
10 0.2262 nan 0.1000 -0.0006
20 0.2139 nan 0.1000 -0.0010
40 0.1923 nan 0.1000 -0.0000
60 0.1757 nan 0.1000 -0.0010
80 0.1645 nan 0.1000 -0.0026
100 0.1557 nan 0.1000 -0.0009
120 0.1493 nan 0.1000 -0.0033
140 0.1454 nan 0.1000 -0.0010
150 0.1429 nan 0.1000 -0.0025
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2460 nan 0.1000 0.0010
2 0.2424 nan 0.1000 0.0001
3 0.2365 nan 0.1000 0.0008
4 0.2332 nan 0.1000 0.0012
5 0.2297 nan 0.1000 -0.0028
6 0.2256 nan 0.1000 0.0019
7 0.2229 nan 0.1000 0.0014
8 0.2212 nan 0.1000 -0.0009
9 0.2149 nan 0.1000 -0.0008
10 0.2104 nan 0.1000 0.0021
20 0.1857 nan 0.1000 0.0003
40 0.1526 nan 0.1000 0.0003
60 0.1362 nan 0.1000 -0.0030
80 0.1260 nan 0.1000 -0.0008
100 0.1171 nan 0.1000 -0.0005
120 0.1111 nan 0.1000 -0.0022
140 0.1070 nan 0.1000 -0.0009
150 0.1062 nan 0.1000 -0.0031
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2457 nan 0.1000 0.0044
2 0.2410 nan 0.1000 0.0036
3 0.2390 nan 0.1000 -0.0001
4 0.2351 nan 0.1000 -0.0012
5 0.2301 nan 0.1000 0.0010
6 0.2278 nan 0.1000 0.0002
7 0.2234 nan 0.1000 0.0038
8 0.2205 nan 0.1000 -0.0004
9 0.2174 nan 0.1000 -0.0016
10 0.2162 nan 0.1000 -0.0062
20 0.1823 nan 0.1000 -0.0009
40 0.1495 nan 0.1000 -0.0009
60 0.1338 nan 0.1000 -0.0007
80 0.1236 nan 0.1000 -0.0042
100 0.1098 nan 0.1000 -0.0019
120 0.1005 nan 0.1000 -0.0036
140 0.0942 nan 0.1000 -0.0005
150 0.0923 nan 0.1000 -0.0003
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2149 nan 0.1000 0.0010
2 0.2076 nan 0.1000 0.0051
3 0.2020 nan 0.1000 0.0049
4 0.1970 nan 0.1000 0.0028
5 0.1955 nan 0.1000 0.0004
6 0.1928 nan 0.1000 -0.0032
7 0.1896 nan 0.1000 0.0016
8 0.1892 nan 0.1000 -0.0007
9 0.1853 nan 0.1000 0.0016
10 0.1842 nan 0.1000 -0.0002
20 0.1721 nan 0.1000 0.0001
40 0.1630 nan 0.1000 -0.0051
60 0.1547 nan 0.1000 -0.0013
80 0.1503 nan 0.1000 -0.0008
100 0.1463 nan 0.1000 -0.0020
120 0.1433 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1421 nan 0.1000 -0.0018
150 0.1407 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2120 nan 0.1000 0.0053
2 0.2039 nan 0.1000 0.0032
3 0.1973 nan 0.1000 0.0008
4 0.1921 nan 0.1000 0.0012
5 0.1886 nan 0.1000 -0.0001
6 0.1850 nan 0.1000 0.0024
7 0.1809 nan 0.1000 -0.0032
8 0.1755 nan 0.1000 -0.0007
9 0.1734 nan 0.1000 0.0003
10 0.1699 nan 0.1000 -0.0043
20 0.1558 nan 0.1000 -0.0011
40 0.1439 nan 0.1000 -0.0019
60 0.1354 nan 0.1000 -0.0013
80 0.1280 nan 0.1000 -0.0017
100 0.1222 nan 0.1000 -0.0019
120 0.1189 nan 0.1000 -0.0005
140 0.1158 nan 0.1000 -0.0021
150 0.1157 nan 0.1000 -0.0035
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2098 nan 0.1000 0.0072
2 0.2021 nan 0.1000 0.0043
3 0.1972 nan 0.1000 0.0028
4 0.1913 nan 0.1000 0.0014
5 0.1882 nan 0.1000 0.0019
6 0.1837 nan 0.1000 0.0013
7 0.1800 nan 0.1000 -0.0024
8 0.1764 nan 0.1000 0.0015
9 0.1745 nan 0.1000 0.0014
10 0.1724 nan 0.1000 -0.0027
20 0.1591 nan 0.1000 -0.0005
40 0.1462 nan 0.1000 -0.0003
60 0.1321 nan 0.1000 -0.0044
80 0.1261 nan 0.1000 -0.0016
100 0.1191 nan 0.1000 -0.0010
120 0.1148 nan 0.1000 -0.0001
140 0.1093 nan 0.1000 -0.0017
150 0.1064 nan 0.1000 -0.0002
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2460 nan 0.1000 0.0078
2 0.2356 nan 0.1000 0.0058
3 0.2304 nan 0.1000 0.0054
4 0.2247 nan 0.1000 0.0030
5 0.2225 nan 0.1000 0.0030
6 0.2188 nan 0.1000 0.0029
7 0.2168 nan 0.1000 0.0022
8 0.2142 nan 0.1000 0.0016
9 0.2144 nan 0.1000 -0.0024
10 0.2097 nan 0.1000 0.0022
20 0.1946 nan 0.1000 -0.0013
40 0.1789 nan 0.1000 -0.0025
60 0.1695 nan 0.1000 -0.0053
80 0.1601 nan 0.1000 -0.0033
100 0.1554 nan 0.1000 -0.0013
120 0.1494 nan 0.1000 -0.0007
140 0.1459 nan 0.1000 -0.0012
150 0.1462 nan 0.1000 -0.0032
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2441 nan 0.1000 0.0084
2 0.2382 nan 0.1000 0.0012
3 0.2303 nan 0.1000 0.0037
4 0.2304 nan 0.1000 -0.0080
5 0.2286 nan 0.1000 -0.0019
6 0.2252 nan 0.1000 0.0030
7 0.2237 nan 0.1000 -0.0007
8 0.2240 nan 0.1000 -0.0030
9 0.2170 nan 0.1000 0.0038
10 0.2140 nan 0.1000 0.0034
20 0.1881 nan 0.1000 -0.0008
40 0.1569 nan 0.1000 -0.0023
60 0.1394 nan 0.1000 -0.0026
80 0.1286 nan 0.1000 -0.0018
100 0.1230 nan 0.1000 -0.0024
120 0.1176 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1141 nan 0.1000 -0.0007
150 0.1124 nan 0.1000 -0.0009
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2422 nan 0.1000 0.0059
2 0.2311 nan 0.1000 0.0038
3 0.2233 nan 0.1000 0.0043
4 0.2171 nan 0.1000 0.0039
5 0.2121 nan 0.1000 0.0025
6 0.2078 nan 0.1000 0.0041
7 0.2041 nan 0.1000 0.0022
8 0.2024 nan 0.1000 0.0014
9 0.1985 nan 0.1000 -0.0023
10 0.1951 nan 0.1000 0.0021
20 0.1763 nan 0.1000 -0.0032
40 0.1522 nan 0.1000 -0.0011
60 0.1337 nan 0.1000 -0.0007
80 0.1252 nan 0.1000 -0.0016
100 0.1161 nan 0.1000 -0.0012
120 0.1092 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1051 nan 0.1000 -0.0005
150 0.1028 nan 0.1000 -0.0021
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2017 nan 0.1000 0.0014
2 0.1981 nan 0.1000 0.0005
3 0.1960 nan 0.1000 0.0002
4 0.1923 nan 0.1000 0.0038
5 0.1889 nan 0.1000 0.0007
6 0.1872 nan 0.1000 0.0007
7 0.1845 nan 0.1000 0.0002
8 0.1829 nan 0.1000 -0.0002
9 0.1788 nan 0.1000 0.0017
10 0.1761 nan 0.1000 0.0022
20 0.1600 nan 0.1000 -0.0035
40 0.1443 nan 0.1000 -0.0026
60 0.1390 nan 0.1000 -0.0031
80 0.1328 nan 0.1000 -0.0015
100 0.1298 nan 0.1000 -0.0009
120 0.1274 nan 0.1000 -0.0005
140 0.1246 nan 0.1000 -0.0005
150 0.1240 nan 0.1000 -0.0009
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1999 nan 0.1000 0.0042
2 0.1965 nan 0.1000 0.0032
3 0.1940 nan 0.1000 0.0007
4 0.1902 nan 0.1000 0.0037
5 0.1858 nan 0.1000 0.0049
6 0.1836 nan 0.1000 0.0004
7 0.1800 nan 0.1000 0.0020
8 0.1739 nan 0.1000 0.0004
9 0.1727 nan 0.1000 -0.0005
10 0.1703 nan 0.1000 0.0025
20 0.1547 nan 0.1000 -0.0008
40 0.1322 nan 0.1000 -0.0004
60 0.1201 nan 0.1000 -0.0016
80 0.1137 nan 0.1000 -0.0002
100 0.1096 nan 0.1000 -0.0021
120 0.1063 nan 0.1000 -0.0004
140 0.1025 nan 0.1000 -0.0021
150 0.1014 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1980 nan 0.1000 0.0034
2 0.1918 nan 0.1000 0.0039
3 0.1896 nan 0.1000 -0.0039
4 0.1871 nan 0.1000 0.0028
5 0.1846 nan 0.1000 0.0018
6 0.1786 nan 0.1000 0.0018
7 0.1747 nan 0.1000 0.0016
8 0.1709 nan 0.1000 0.0020
9 0.1679 nan 0.1000 0.0016
10 0.1650 nan 0.1000 0.0014
20 0.1441 nan 0.1000 0.0014
40 0.1227 nan 0.1000 -0.0007
60 0.1124 nan 0.1000 -0.0016
80 0.1067 nan 0.1000 -0.0016
100 0.0990 nan 0.1000 -0.0006
120 0.0961 nan 0.1000 -0.0020
140 0.0920 nan 0.1000 -0.0013
150 0.0905 nan 0.1000 -0.0019
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1794 nan 0.1000 0.0005
2 0.1765 nan 0.1000 -0.0003
3 0.1747 nan 0.1000 -0.0013
4 0.1739 nan 0.1000 -0.0017
5 0.1729 nan 0.1000 -0.0006
6 0.1713 nan 0.1000 0.0012
7 0.1677 nan 0.1000 0.0016
8 0.1655 nan 0.1000 0.0005
9 0.1647 nan 0.1000 -0.0009
10 0.1631 nan 0.1000 -0.0011
20 0.1487 nan 0.1000 0.0002
40 0.1347 nan 0.1000 -0.0006
60 0.1264 nan 0.1000 -0.0009
80 0.1196 nan 0.1000 -0.0002
100 0.1144 nan 0.1000 -0.0004
120 0.1108 nan 0.1000 -0.0004
140 0.1080 nan 0.1000 -0.0026
150 0.1065 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1782 nan 0.1000 0.0013
2 0.1743 nan 0.1000 0.0010
3 0.1708 nan 0.1000 0.0034
4 0.1672 nan 0.1000 0.0010
5 0.1620 nan 0.1000 0.0008
6 0.1564 nan 0.1000 0.0042
7 0.1539 nan 0.1000 0.0011
8 0.1516 nan 0.1000 -0.0012
9 0.1498 nan 0.1000 -0.0005
10 0.1466 nan 0.1000 0.0011
20 0.1242 nan 0.1000 -0.0003
40 0.1108 nan 0.1000 -0.0031
60 0.1039 nan 0.1000 -0.0047
80 0.0961 nan 0.1000 -0.0009
100 0.0924 nan 0.1000 -0.0020
120 0.0872 nan 0.1000 -0.0014
140 0.0828 nan 0.1000 -0.0012
150 0.0812 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1754 nan 0.1000 0.0024
2 0.1711 nan 0.1000 0.0007
3 0.1648 nan 0.1000 0.0041
4 0.1623 nan 0.1000 -0.0021
5 0.1556 nan 0.1000 0.0027
6 0.1517 nan 0.1000 0.0022
7 0.1500 nan 0.1000 -0.0005
8 0.1487 nan 0.1000 -0.0010
9 0.1470 nan 0.1000 -0.0017
10 0.1438 nan 0.1000 0.0028
20 0.1242 nan 0.1000 -0.0012
40 0.1119 nan 0.1000 -0.0016
60 0.0994 nan 0.1000 -0.0005
80 0.0907 nan 0.1000 -0.0010
100 0.0838 nan 0.1000 -0.0026
120 0.0782 nan 0.1000 -0.0003
140 0.0745 nan 0.1000 -0.0012
150 0.0711 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1146 nan 0.1000 0.0008
2 0.1127 nan 0.1000 0.0010
3 0.1115 nan 0.1000 0.0002
4 0.1104 nan 0.1000 -0.0008
5 0.1093 nan 0.1000 0.0003
6 0.1081 nan 0.1000 0.0006
7 0.1073 nan 0.1000 0.0007
8 0.1052 nan 0.1000 -0.0002
9 0.1045 nan 0.1000 0.0007
10 0.1037 nan 0.1000 0.0003
20 0.0966 nan 0.1000 -0.0001
40 0.0897 nan 0.1000 -0.0005
60 0.0851 nan 0.1000 -0.0012
80 0.0818 nan 0.1000 -0.0003
100 0.0790 nan 0.1000 -0.0014
120 0.0771 nan 0.1000 -0.0002
140 0.0758 nan 0.1000 -0.0005
150 0.0750 nan 0.1000 -0.0006
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1155 nan 0.1000 0.0000
2 0.1102 nan 0.1000 0.0024
3 0.1081 nan 0.1000 0.0003
4 0.1041 nan 0.1000 0.0031
5 0.1021 nan 0.1000 0.0014
6 0.1008 nan 0.1000 -0.0000
7 0.0987 nan 0.1000 -0.0001
8 0.0968 nan 0.1000 0.0009
9 0.0958 nan 0.1000 0.0001
10 0.0951 nan 0.1000 0.0001
20 0.0860 nan 0.1000 -0.0015
40 0.0774 nan 0.1000 -0.0007
60 0.0717 nan 0.1000 -0.0010
80 0.0660 nan 0.1000 -0.0006
100 0.0630 nan 0.1000 -0.0012
120 0.0582 nan 0.1000 -0.0019
140 0.0549 nan 0.1000 -0.0009
150 0.0540 nan 0.1000 -0.0008
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1132 nan 0.1000 0.0043
2 0.1121 nan 0.1000 -0.0003
3 0.1074 nan 0.1000 0.0012
4 0.1052 nan 0.1000 0.0011
5 0.1020 nan 0.1000 0.0016
6 0.1009 nan 0.1000 0.0003
7 0.0988 nan 0.1000 0.0007
8 0.0962 nan 0.1000 0.0008
9 0.0946 nan 0.1000 0.0010
10 0.0930 nan 0.1000 -0.0001
20 0.0843 nan 0.1000 -0.0007
40 0.0743 nan 0.1000 -0.0019
60 0.0694 nan 0.1000 -0.0004
80 0.0640 nan 0.1000 -0.0012
100 0.0589 nan 0.1000 -0.0002
120 0.0555 nan 0.1000 -0.0012
140 0.0521 nan 0.1000 -0.0007
150 0.0506 nan 0.1000 -0.0014
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1094 nan 0.1000 0.0002
2 0.1077 nan 0.1000 0.0001
3 0.1068 nan 0.1000 0.0003
4 0.1053 nan 0.1000 -0.0011
5 0.1047 nan 0.1000 -0.0005
6 0.1042 nan 0.1000 -0.0007
7 0.1036 nan 0.1000 -0.0001
8 0.1033 nan 0.1000 -0.0003
9 0.1020 nan 0.1000 0.0005
10 0.1014 nan 0.1000 -0.0002
20 0.0974 nan 0.1000 -0.0005
40 0.0925 nan 0.1000 -0.0002
60 0.0894 nan 0.1000 -0.0001
80 0.0868 nan 0.1000 -0.0010
100 0.0848 nan 0.1000 -0.0010
120 0.0837 nan 0.1000 -0.0005
140 0.0829 nan 0.1000 -0.0010
150 0.0819 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1096 nan 0.1000 0.0022
2 0.1060 nan 0.1000 0.0010
3 0.1039 nan 0.1000 0.0013
4 0.1030 nan 0.1000 -0.0022
5 0.1017 nan 0.1000 0.0000
6 0.1010 nan 0.1000 -0.0001
7 0.1005 nan 0.1000 -0.0009
8 0.0999 nan 0.1000 -0.0009
9 0.0983 nan 0.1000 -0.0005
10 0.0977 nan 0.1000 -0.0001
20 0.0897 nan 0.1000 -0.0020
40 0.0803 nan 0.1000 -0.0011
60 0.0746 nan 0.1000 -0.0006
80 0.0706 nan 0.1000 -0.0005
100 0.0671 nan 0.1000 -0.0006
120 0.0633 nan 0.1000 -0.0010
140 0.0599 nan 0.1000 -0.0003
150 0.0590 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1095 nan 0.1000 0.0018
2 0.1079 nan 0.1000 -0.0013
3 0.1055 nan 0.1000 0.0015
4 0.1048 nan 0.1000 -0.0007
5 0.1018 nan 0.1000 0.0006
6 0.0998 nan 0.1000 -0.0023
7 0.0989 nan 0.1000 -0.0013
8 0.0968 nan 0.1000 0.0005
9 0.0960 nan 0.1000 -0.0006
10 0.0956 nan 0.1000 0.0003
20 0.0900 nan 0.1000 -0.0004
40 0.0813 nan 0.1000 -0.0006
60 0.0756 nan 0.1000 -0.0009
80 0.0713 nan 0.1000 -0.0008
100 0.0653 nan 0.1000 -0.0012
120 0.0604 nan 0.1000 -0.0013
140 0.0559 nan 0.1000 -0.0005
150 0.0535 nan 0.1000 -0.0013
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1919 nan 0.1000 0.0034
2 0.1903 nan 0.1000 -0.0022
3 0.1866 nan 0.1000 -0.0000
4 0.1841 nan 0.1000 0.0005
5 0.1812 nan 0.1000 0.0016
6 0.1793 nan 0.1000 -0.0009
7 0.1778 nan 0.1000 -0.0008
8 0.1770 nan 0.1000 -0.0001
9 0.1760 nan 0.1000 -0.0000
10 0.1753 nan 0.1000 -0.0005
20 0.1711 nan 0.1000 -0.0014
40 0.1612 nan 0.1000 0.0003
50 0.1589 nan 0.1000 -0.0025Preparation of a new explainer is initiated
-> model label : rf
-> data : 39 rows 10 cols
-> target variable : 39 values
-> predict function : yhat.train will be used ( [33m default [39m )
-> predicted values : numerical, min = 2.842426 , mean = 3.20448 , max = 3.375855
-> model_info : package caret , ver. 6.0.86 , task regression ( [33m default [39m )
-> residual function : difference between y and yhat ( [33m default [39m )
-> residuals : numerical, min = -1.088332 , mean = 0.06500755 , max = 0.7830382
[32m A new explainer has been created! [39m Preparation of a new explainer is initiated
-> model label : gbm
-> data : 39 rows 10 cols
-> target variable : 39 values
-> predict function : yhat.train will be used ( [33m default [39m )
-> predicted values : numerical, min = 2.996446 , mean = 3.228724 , max = 3.501264
-> model_info : package caret , ver. 6.0.86 , task regression ( [33m default [39m )
-> residual function : difference between y and yhat ( [33m default [39m )
-> residuals : numerical, min = -1.025546 , mean = 0.04076319 , max = 0.7611374
[32m A new explainer has been created! [39m 
By looking at these two graphs it will make it easier for us to choose the model.
Variable importance, is the variable that determines the target (GPA), by looking at this graph can be easily seen which variables have the most influence on the target (GPA)
