The Data-Driven Guide to Bangkok Prostitutes
Charin Polpanumas
June 29, 2559 BE
The world’s oldest profession is–perhaps ironically–the least quantitatively understood. Partly due to the culturally objectionable nature of the industry (Buddhists comprise of more than 90% of Thailand’s population), most studies focus on its qualitative, socio-economic impact. Even the number of sex workers in the country varies greatly among studies from as few as 70,000 to as many as 2 million prostitutes. Buyers and sellers seem to be operating organically without any formal market intelligence, until now at least. As with most industry, prostitution has found its way to the Internet. By web scraping data from an undisclosed online prostitution house, we created a dataset of 693 prostitutes from Bangkok including their price, age, physical characteristics, service repertoire, location and contacts. Here’s what we learn.
The Six Districts of Prostitution
Bangkok prostitutes’ areas of operation can be roughly divided into 6 (k-mean) clusters; namely Kaset-Ratchayothin, Ladprao-Ramkamhaeng, Donmuang-Rangsit, Thonburi, Sukhumvit, and Downtown. Some do walk multiple streets and have a larger coverage, but they usually stay in one cluster. The map below shows the pick-up spots within each area. For local customers, Kaset-Ratchayothin (163 spots) and Ladprao-Ramkamhaeng (507 spots) are the household names for prostitution as shown by the density of pick-up spots. Likewise for foreigners, Downtown (213 spots) and Sukhumvit (166 spots) have the honor. Donmuang-Rangsit (121 spots) and Thonburi (82 spots) are relatively less populated, although for the former, university campuses in the area might be driving the supply upward.
Looks By The Numbers
Breast-Waist-Hip
In the spirit of full disclosure, this quantitative analysis will inevitably be without one of the most important factors that describe a prostitute–beauty. The most reliable way to quantify such a subjective matter as beauty is to have a number of people rate all prostitutes using the pictures they have posted (only 281 out of 693 have pictures posted, by the way) and average them. We do not have the manpower to do so thus we rely on a different approach: their measurements.
A typical prostitute in Bangkok measures 35-27-36. The stature seems to hold across location clusters; that is, given that prostitutes are totally honest about their physical appearances. According to science and evolution, the hip-to-waist (or waist-to-hip) ratio is a signifiant determinant of attractiveness. A study cited 1.4 as the optimal ratio. In that regards, Ladprao-Ramkamhaeng wins hands down with Kaset-Ratchayothin, Sukhumvit and Downtown all having decent records.
## breast waist hip
## 35.28055 27.33658 35.87810
If we would not-so-scientifically apply the same rule of thump to breast-to-waist ratio, Downtown would win the curviness contest. However, if you are willing to lower the bar a little, Kaset-Ratchayothin, Ladprao-Ramkamhaeng and even the less popular Donmuang-Rangsit would also have quite a number of busty prostitutes.
BMI
Although the body mass index (BMI) has taken a lot of statistical beatings in terms of its validity in predicting one’s health, it is still indicative of a body type. An average Bangkok prostitute weighs 55 kilograms and stands 163 centimeters. Prostitutes are significantly more underweight and less obese than the general population. About a third is underweight compared to a tenth in the general population and about a tenth is overweight or obese compared to about a third in the general population. They have approximately the same percentage of population with normal weight, although is it noteworthy that roughly 15% of prostitutes in our sample did not specify their weight and height.
## weight height
## 54.93471 162.72998
Among the location clusters, Donmuang-Rangsit and Thonburi stand out as the relatively more chubby clusters, whereas Downtown appears to be the skinniest. The rest have almost the same composition as the overall prostitute population.
Age
Even though some people age differently than others. We cannot deny that age plays an important role in dictating physical appearances. The median age for Thai prostitutes is 23 years old. The youngest start as early as 18 years old, the legal age for consensual sex (not that it matters because prostitution is technically illegal in Thailand anyways); the oldest age is 45 years old.
But What Can They Do
We explore the most popular services provided and unsurprisingly such basic activities as sex, blowjob, woman-on-top, and groping come out on top, whereas more fetish-ish activities like drinking the semen, taking pictures, anal and swinging stay at the bottom. Despite some minor variations, popularity rankings of services tend to remain the same across location clusters.
When we look at the number of prostitutes performing each service, Ladprao-Ramkamhaeng’s dominace as a prostitution hot spot truly shines. For any service, Ladprao-Ramkamhaeng has the largest number of prostitutes performing it. Downtown comes in close second while Kaset-Ratchayothin and Donmuang-Rangsit trail behind.
It’s About The Money, Money, Money
Location Clusters
Bangkok prostitutes of all clusters charge a standard (median) price of around 1,500THB (about 40USD) per deed. Notable exceptions include the suburban Donmuang-Rangsit area whose upper quantile is substantially lower than the rest; this coincides with the area’s lower average income. On the other hand, the Downtown area has the widest range of prices, possibly to cater to a variety of customers.
Gender Diversity
Another interesting dimension is the price discrimination according to gender. Thailand is one of the world’s most socially, though regrettably not legally, open places to gender diversity. Yet, be it demand-supply equilibrium or blatant homophobia, gay prostitutes seem to be making a lot than their straight counterparts. Ladyboy prostitutes who have undergone sex change operations can charge closer to the female ones (82 cents for a dollar on average); the same cannot be said for those who have not (60 cents for a dollar on average). Butches are excluded due to small sample size. Straight male also, perhaps more understandably, earn 70 cents on average for each dollar straight female earn.
LINE is King
Over 70% of the communication in the Bangkok prostitution industry is done through the instant messaging app LINE. Telephone number accounts for 60% of the contacts provided. And believe it or not, 10% of the prostitutes also list their email addresses. 
Core Competencies
Prostitution in Bangkok is a cut-throat business. 50% of prostitutes gets less than 40 views on their profiles per day, and 90% of them gets less than 300 views per day. This means that 10% of the super divas makes up of more than 45% of the total views per day.
## [1] 0.4577794
In order to dig deeper into the dynamics of the industry, we performed gradient boosted regression and computed the relative influences of each feature. Since we lack some of the most important features such as beauty, our model ends up explaining only around 10% of the variations. Nonetheless, it is worth looking at the 21 features with a significant level of relative influences.
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 46886.2279 nan 0.1000 546.5430
## 2 45624.2862 nan 0.1000 738.2506
## 3 44888.6404 nan 0.1000 -963.5603
## 4 44174.9608 nan 0.1000 70.5973
## 5 43263.6915 nan 0.1000 40.4763
## 6 42151.5644 nan 0.1000 318.8203
## 7 41132.6037 nan 0.1000 47.5965
## 8 40985.0618 nan 0.1000 -276.0451
## 9 40469.9070 nan 0.1000 322.1555
## 10 39950.9464 nan 0.1000 31.9497
## 20 35546.8764 nan 0.1000 -94.5692
## 40 30708.5438 nan 0.1000 -175.3305
## 60 26947.6347 nan 0.1000 79.2821
## 80 24897.9196 nan 0.1000 -330.6275
## 100 23127.0060 nan 0.1000 -23.5092
## 120 21310.5193 nan 0.1000 -302.1134
## 140 19849.5367 nan 0.1000 -181.1847
## 150 19132.8007 nan 0.1000 -44.5575
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 46295.8132 nan 0.1000 993.7371
## 2 44968.0296 nan 0.1000 1034.8776
## 3 43713.7797 nan 0.1000 491.6689
## 4 42283.6091 nan 0.1000 502.7472
## 5 41160.0375 nan 0.1000 597.1802
## 6 40247.9094 nan 0.1000 801.7100
## 7 38792.8349 nan 0.1000 819.5198
## 8 38148.4695 nan 0.1000 250.2479
## 9 37297.3832 nan 0.1000 128.3421
## 10 36639.6367 nan 0.1000 141.7777
## 20 29512.1735 nan 0.1000 130.2488
## 40 22032.6974 nan 0.1000 -143.6597
## 60 16699.9539 nan 0.1000 -194.8278
## 80 13719.0516 nan 0.1000 -257.5345
## 100 11652.4420 nan 0.1000 -187.2779
## 120 9723.4132 nan 0.1000 -195.0275
## 140 8456.6078 nan 0.1000 -224.3702
## 150 7922.5972 nan 0.1000 -141.5204
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 45724.5483 nan 0.1000 1717.2474
## 2 43771.2887 nan 0.1000 834.1211
## 3 41313.4295 nan 0.1000 1222.1762
## 4 39103.3456 nan 0.1000 1390.2618
## 5 38075.8019 nan 0.1000 300.7382
## 6 36347.5210 nan 0.1000 555.5968
## 7 35468.2352 nan 0.1000 254.2411
## 8 34087.6967 nan 0.1000 -187.4821
## 9 33199.7817 nan 0.1000 466.9832
## 10 31448.5329 nan 0.1000 -15.9991
## 20 23695.8149 nan 0.1000 361.0961
## 40 16543.6782 nan 0.1000 -56.0864
## 60 12816.1160 nan 0.1000 -12.8757
## 80 11075.2360 nan 0.1000 -151.0482
## 100 9386.1906 nan 0.1000 -6.2890
## 120 7779.3489 nan 0.1000 -47.1403
## 140 6932.9108 nan 0.1000 16.5019
## 150 6437.8828 nan 0.1000 -74.7988
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 55342.6634 nan 0.1000 193.8221
## 2 54839.7687 nan 0.1000 -150.4415
## 3 53923.7352 nan 0.1000 -9.4465
## 4 53748.0168 nan 0.1000 -232.8289
## 5 52974.2018 nan 0.1000 -121.1149
## 6 52295.1092 nan 0.1000 423.4665
## 7 51451.5892 nan 0.1000 416.0734
## 8 51288.4246 nan 0.1000 -631.6756
## 9 50795.9252 nan 0.1000 270.0986
## 10 50143.8832 nan 0.1000 -264.8148
## 20 46742.0089 nan 0.1000 -249.6752
## 40 40442.9271 nan 0.1000 -580.8524
## 60 36630.0158 nan 0.1000 -328.7342
## 80 33747.2930 nan 0.1000 32.2114
## 100 31355.6505 nan 0.1000 -168.8915
## 120 29736.6041 nan 0.1000 -301.6921
## 140 28134.5190 nan 0.1000 -114.8055
## 150 27356.0944 nan 0.1000 -365.2507
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 55211.9933 nan 0.1000 726.8891
## 2 54420.0335 nan 0.1000 -178.8365
## 3 52923.7384 nan 0.1000 411.2177
## 4 52278.9973 nan 0.1000 -345.7926
## 5 51308.5117 nan 0.1000 -656.8766
## 6 50391.7531 nan 0.1000 87.4220
## 7 49531.5452 nan 0.1000 211.3447
## 8 48057.3780 nan 0.1000 346.6495
## 9 46878.2687 nan 0.1000 252.7866
## 10 46156.6060 nan 0.1000 -657.8185
## 20 36569.6512 nan 0.1000 111.6915
## 40 27091.5792 nan 0.1000 49.8527
## 60 21842.2232 nan 0.1000 -28.1908
## 80 18284.2011 nan 0.1000 -335.9006
## 100 16066.5243 nan 0.1000 -61.1467
## 120 13707.8902 nan 0.1000 -19.2918
## 140 12091.5555 nan 0.1000 -119.3047
## 150 11234.2510 nan 0.1000 -63.6132
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 54495.6926 nan 0.1000 -369.5619
## 2 52345.8573 nan 0.1000 1012.2468
## 3 50471.6037 nan 0.1000 253.7608
## 4 49447.0028 nan 0.1000 22.1829
## 5 48394.4123 nan 0.1000 492.7620
## 6 47335.4334 nan 0.1000 272.3947
## 7 46540.7259 nan 0.1000 -267.1136
## 8 46157.9286 nan 0.1000 -720.1326
## 9 45647.1350 nan 0.1000 -616.6873
## 10 42706.6394 nan 0.1000 1292.7580
## 20 33001.4658 nan 0.1000 422.2895
## 40 22741.1961 nan 0.1000 57.1976
## 60 16763.2657 nan 0.1000 -150.8689
## 80 13299.2760 nan 0.1000 2.4756
## 100 10759.4306 nan 0.1000 -122.4242
## 120 8861.5158 nan 0.1000 67.3427
## 140 7619.5519 nan 0.1000 -97.0304
## 150 7015.9332 nan 0.1000 -138.5629
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 44430.4538 nan 0.1000 600.5473
## 2 43547.1501 nan 0.1000 566.2598
## 3 42377.8347 nan 0.1000 359.1252
## 4 41463.8073 nan 0.1000 109.7790
## 5 40743.0405 nan 0.1000 400.3572
## 6 39956.9132 nan 0.1000 129.3536
## 7 39391.6621 nan 0.1000 302.7966
## 8 38898.7138 nan 0.1000 217.5502
## 9 38093.3873 nan 0.1000 470.5584
## 10 37520.5758 nan 0.1000 248.0376
## 20 33954.5795 nan 0.1000 -649.6664
## 40 28961.5655 nan 0.1000 -108.5328
## 60 25554.7808 nan 0.1000 -480.7280
## 80 23406.9901 nan 0.1000 -136.0315
## 100 21004.9479 nan 0.1000 -2.4713
## 120 19772.2709 nan 0.1000 -161.7279
## 140 19023.0851 nan 0.1000 -199.9062
## 150 18519.8848 nan 0.1000 -128.5660
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 43853.6406 nan 0.1000 826.5116
## 2 42580.0588 nan 0.1000 348.5753
## 3 40358.4499 nan 0.1000 829.1716
## 4 39230.9527 nan 0.1000 1032.3869
## 5 38201.1493 nan 0.1000 667.1020
## 6 37434.7502 nan 0.1000 -1.9350
## 7 36246.1522 nan 0.1000 149.5744
## 8 35163.4248 nan 0.1000 582.9328
## 9 34548.3302 nan 0.1000 437.8744
## 10 33655.3335 nan 0.1000 757.1429
## 20 28148.9184 nan 0.1000 -169.6355
## 40 20435.1154 nan 0.1000 -74.0204
## 60 16471.7078 nan 0.1000 -140.5257
## 80 14331.5545 nan 0.1000 59.8889
## 100 12324.9537 nan 0.1000 -231.3751
## 120 11158.6444 nan 0.1000 -209.7402
## 140 9950.9332 nan 0.1000 -188.7874
## 150 9532.6603 nan 0.1000 -82.6295
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 42298.0825 nan 0.1000 1028.9822
## 2 40792.3343 nan 0.1000 1297.3769
## 3 39295.1850 nan 0.1000 540.8081
## 4 37374.6670 nan 0.1000 1757.3809
## 5 36414.1949 nan 0.1000 574.6944
## 6 35590.2773 nan 0.1000 -69.4589
## 7 34875.3732 nan 0.1000 -142.5585
## 8 33343.3709 nan 0.1000 194.6995
## 9 32349.2163 nan 0.1000 -240.6850
## 10 31286.8740 nan 0.1000 487.6075
## 20 24532.4723 nan 0.1000 -208.9484
## 40 16618.4421 nan 0.1000 -232.7442
## 60 13043.9901 nan 0.1000 -94.7577
## 80 11034.5908 nan 0.1000 -88.4743
## 100 9292.2345 nan 0.1000 -67.8653
## 120 8150.1094 nan 0.1000 -189.6263
## 140 7179.7472 nan 0.1000 -156.6758
## 150 6648.0192 nan 0.1000 13.5858
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 46464.6362 nan 0.1000 519.7498
## 2 45104.1500 nan 0.1000 1439.9232
## 3 44205.8469 nan 0.1000 534.2371
## 4 42878.9732 nan 0.1000 963.1805
## 5 41755.1554 nan 0.1000 505.1573
## 6 40835.0497 nan 0.1000 793.5089
## 7 39841.3346 nan 0.1000 744.1819
## 8 38756.3068 nan 0.1000 434.0115
## 9 37971.4443 nan 0.1000 609.7872
## 10 37166.0992 nan 0.1000 136.2413
## 20 32017.6376 nan 0.1000 21.6624
## 40 25977.3493 nan 0.1000 -120.3738
## 60 22621.9860 nan 0.1000 2.9187
## 80 20448.2931 nan 0.1000 -79.1550
## 100 18527.3843 nan 0.1000 -290.7404
## 120 16750.1299 nan 0.1000 -49.1574
## 140 15617.7697 nan 0.1000 -40.9079
## 150 15216.6118 nan 0.1000 -119.6019
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 44993.2231 nan 0.1000 1783.5589
## 2 42317.6779 nan 0.1000 1510.8969
## 3 41091.2684 nan 0.1000 1023.1604
## 4 40338.4131 nan 0.1000 177.2242
## 5 38726.9177 nan 0.1000 1010.7351
## 6 36955.5415 nan 0.1000 479.4790
## 7 35633.2489 nan 0.1000 392.9579
## 8 34189.3345 nan 0.1000 807.9326
## 9 32697.9701 nan 0.1000 603.0630
## 10 31825.5542 nan 0.1000 -120.5813
## 20 23948.6813 nan 0.1000 -149.2120
## 40 16547.9791 nan 0.1000 -75.1376
## 60 13104.7458 nan 0.1000 -274.2143
## 80 10652.2702 nan 0.1000 -272.7277
## 100 9211.2199 nan 0.1000 -140.7785
## 120 8043.8131 nan 0.1000 -210.6409
## 140 7015.6348 nan 0.1000 -40.5699
## 150 6501.0825 nan 0.1000 -129.5146
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 45006.3423 nan 0.1000 2533.7769
## 2 43873.2211 nan 0.1000 -324.1094
## 3 41558.3524 nan 0.1000 2090.4792
## 4 39214.8724 nan 0.1000 1051.0009
## 5 37959.7124 nan 0.1000 507.3310
## 6 36459.4707 nan 0.1000 213.7926
## 7 34776.0437 nan 0.1000 1214.2036
## 8 32794.5217 nan 0.1000 632.0251
## 9 31383.6313 nan 0.1000 473.1650
## 10 29877.2361 nan 0.1000 952.5962
## 20 21719.7543 nan 0.1000 606.0488
## 40 13391.4599 nan 0.1000 -380.6604
## 60 9397.3449 nan 0.1000 -102.9206
## 80 7323.9616 nan 0.1000 -193.0157
## 100 5574.1738 nan 0.1000 -14.9742
## 120 4518.7923 nan 0.1000 -116.0747
## 140 3769.2725 nan 0.1000 -39.2185
## 150 3464.3696 nan 0.1000 -10.6818
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 82015.9840 nan 0.1000 1118.9704
## 2 78992.3890 nan 0.1000 1927.4008
## 3 76149.3360 nan 0.1000 1787.4637
## 4 74676.0992 nan 0.1000 1172.2251
## 5 72367.4893 nan 0.1000 1444.1385
## 6 70527.6435 nan 0.1000 1198.9102
## 7 69407.5831 nan 0.1000 80.1845
## 8 68191.4434 nan 0.1000 1184.5130
## 9 67289.7382 nan 0.1000 602.7045
## 10 66001.2205 nan 0.1000 808.1319
## 20 57678.4094 nan 0.1000 -895.6453
## 40 48852.0517 nan 0.1000 130.1268
## 60 43281.2881 nan 0.1000 -416.2141
## 80 38798.4062 nan 0.1000 -33.6228
## 100 33921.3083 nan 0.1000 26.9818
## 120 30378.0696 nan 0.1000 -98.7946
## 140 28122.0949 nan 0.1000 -322.2179
## 150 26924.0930 nan 0.1000 -274.8723
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 77202.7242 nan 0.1000 4538.7233
## 2 74164.4635 nan 0.1000 3380.8518
## 3 70343.1871 nan 0.1000 2799.9772
## 4 66724.5327 nan 0.1000 1644.7917
## 5 64030.7269 nan 0.1000 1396.2632
## 6 61491.0767 nan 0.1000 700.8846
## 7 59458.1698 nan 0.1000 -125.6685
## 8 57976.1891 nan 0.1000 971.8752
## 9 55244.0789 nan 0.1000 1760.0788
## 10 52477.2789 nan 0.1000 403.1371
## 20 40626.9565 nan 0.1000 318.6802
## 40 29126.7167 nan 0.1000 -308.0058
## 60 22452.4717 nan 0.1000 -202.7480
## 80 17450.0417 nan 0.1000 42.6491
## 100 14309.6926 nan 0.1000 -340.6902
## 120 12290.6330 nan 0.1000 -243.2877
## 140 10337.9424 nan 0.1000 -200.9625
## 150 9448.7805 nan 0.1000 -108.9147
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 77774.1987 nan 0.1000 5968.7783
## 2 76035.2630 nan 0.1000 -359.1869
## 3 71152.3133 nan 0.1000 3916.0636
## 4 65939.3714 nan 0.1000 820.1071
## 5 62273.5869 nan 0.1000 1964.6286
## 6 59156.8401 nan 0.1000 1859.1110
## 7 56399.9568 nan 0.1000 1466.9274
## 8 54482.9272 nan 0.1000 807.4310
## 9 52524.7952 nan 0.1000 1656.3305
## 10 49853.6844 nan 0.1000 1522.5329
## 20 36242.1822 nan 0.1000 343.4864
## 40 23356.3119 nan 0.1000 264.8629
## 60 17410.8813 nan 0.1000 38.5369
## 80 12316.1005 nan 0.1000 -24.7510
## 100 8911.5031 nan 0.1000 -348.7851
## 120 7176.0270 nan 0.1000 -102.2791
## 140 5555.9967 nan 0.1000 -64.3416
## 150 4888.7357 nan 0.1000 -19.6125
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 76050.1278 nan 0.1000 -373.1911
## 2 74443.8384 nan 0.1000 440.8983
## 3 73267.7525 nan 0.1000 178.6324
## 4 71689.9868 nan 0.1000 1200.1657
## 5 70327.9042 nan 0.1000 867.8115
## 6 68659.3528 nan 0.1000 1296.8023
## 7 67169.8405 nan 0.1000 1390.2362
## 8 66234.2601 nan 0.1000 819.2466
## 9 65327.2386 nan 0.1000 627.8181
## 10 63712.1361 nan 0.1000 1052.7178
## 20 54505.9766 nan 0.1000 -199.0603
## 40 45967.9097 nan 0.1000 -10.4119
## 60 40577.4801 nan 0.1000 128.8253
## 80 36429.9460 nan 0.1000 -562.5246
## 100 33287.8693 nan 0.1000 -151.1576
## 120 30157.1410 nan 0.1000 -174.0532
## 140 27428.4046 nan 0.1000 -100.9483
## 150 26230.2163 nan 0.1000 -414.9959
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 73903.7324 nan 0.1000 1224.7051
## 2 70349.4401 nan 0.1000 1724.6176
## 3 67585.1692 nan 0.1000 1294.4583
## 4 64959.3115 nan 0.1000 1971.1493
## 5 62302.4479 nan 0.1000 1662.2926
## 6 61490.6239 nan 0.1000 -24.9174
## 7 59629.6568 nan 0.1000 1168.6010
## 8 58034.1744 nan 0.1000 722.4956
## 9 55943.9666 nan 0.1000 1705.4438
## 10 53562.5222 nan 0.1000 1237.6010
## 20 40703.9340 nan 0.1000 -152.2842
## 40 28644.9713 nan 0.1000 308.3071
## 60 21557.3410 nan 0.1000 -199.4117
## 80 16729.0520 nan 0.1000 -171.8319
## 100 13354.6439 nan 0.1000 -150.6018
## 120 10583.6904 nan 0.1000 47.2965
## 140 8405.4285 nan 0.1000 -128.6288
## 150 7391.2296 nan 0.1000 -116.5839
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 73594.5959 nan 0.1000 3679.4627
## 2 69123.8764 nan 0.1000 4340.6918
## 3 66390.1381 nan 0.1000 1143.3297
## 4 63599.7853 nan 0.1000 2162.0719
## 5 59622.3002 nan 0.1000 2481.0786
## 6 58457.6157 nan 0.1000 82.0308
## 7 57419.3684 nan 0.1000 381.3880
## 8 54803.6742 nan 0.1000 964.2445
## 9 53077.8485 nan 0.1000 690.6475
## 10 51337.4889 nan 0.1000 -782.8643
## 20 34775.3719 nan 0.1000 -89.1360
## 40 22697.5160 nan 0.1000 -84.1059
## 60 15576.3118 nan 0.1000 -277.7377
## 80 11213.3667 nan 0.1000 -77.8114
## 100 8315.3593 nan 0.1000 -146.8496
## 120 5815.6347 nan 0.1000 -93.6423
## 140 4303.0300 nan 0.1000 -47.3932
## 150 3789.5486 nan 0.1000 -76.8727
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 82824.5525 nan 0.1000 -592.6756
## 2 79742.0192 nan 0.1000 1944.7759
## 3 79543.3584 nan 0.1000 -1109.9329
## 4 77035.9321 nan 0.1000 1073.2830
## 5 75303.6263 nan 0.1000 847.8790
## 6 73243.6795 nan 0.1000 1076.4711
## 7 70792.4923 nan 0.1000 822.6083
## 8 68611.8402 nan 0.1000 -1159.3383
## 9 67506.1670 nan 0.1000 588.6310
## 10 66239.2952 nan 0.1000 855.6833
## 20 57513.9431 nan 0.1000 218.5561
## 40 48049.6092 nan 0.1000 -275.1275
## 60 41347.0422 nan 0.1000 -133.2986
## 80 36371.1505 nan 0.1000 34.8276
## 100 32499.8795 nan 0.1000 -102.0186
## 120 30245.6562 nan 0.1000 -791.9218
## 140 28127.8828 nan 0.1000 -117.0800
## 150 26932.3762 nan 0.1000 -32.8583
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 81378.1367 nan 0.1000 1198.7355
## 2 78187.1503 nan 0.1000 2714.4873
## 3 74532.5248 nan 0.1000 3407.0663
## 4 70942.9087 nan 0.1000 2868.6911
## 5 68547.5654 nan 0.1000 -237.8599
## 6 66155.5581 nan 0.1000 1087.2903
## 7 63693.0175 nan 0.1000 2210.3760
## 8 61773.9311 nan 0.1000 1407.3468
## 9 60360.6048 nan 0.1000 1057.8907
## 10 57645.0236 nan 0.1000 834.3165
## 20 43763.6605 nan 0.1000 320.2646
## 40 27984.1552 nan 0.1000 -169.4101
## 60 20516.0226 nan 0.1000 -332.8715
## 80 15649.3355 nan 0.1000 -130.9296
## 100 12044.3757 nan 0.1000 25.7804
## 120 9571.1366 nan 0.1000 -81.6519
## 140 7934.7669 nan 0.1000 -83.6609
## 150 7061.0281 nan 0.1000 -100.0280
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 77740.8099 nan 0.1000 5658.3665
## 2 74713.0705 nan 0.1000 2174.7001
## 3 70023.5111 nan 0.1000 2230.1543
## 4 66820.9411 nan 0.1000 3129.4035
## 5 64005.2579 nan 0.1000 2035.7261
## 6 61684.5168 nan 0.1000 2056.1880
## 7 59265.8628 nan 0.1000 1486.0361
## 8 56548.3772 nan 0.1000 625.5846
## 9 55386.6996 nan 0.1000 551.1838
## 10 53308.2601 nan 0.1000 639.9588
## 20 37809.9669 nan 0.1000 541.4198
## 40 22616.9840 nan 0.1000 -909.3857
## 60 15011.8864 nan 0.1000 51.8402
## 80 9906.5869 nan 0.1000 -186.0818
## 100 6794.9894 nan 0.1000 -16.4149
## 120 5058.7573 nan 0.1000 -144.8688
## 140 3923.9168 nan 0.1000 -82.6566
## 150 3383.6228 nan 0.1000 -45.2548
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 42546.6417 nan 0.1000 745.4199
## 2 41688.6436 nan 0.1000 -112.8799
## 3 41063.4146 nan 0.1000 371.4825
## 4 40383.7501 nan 0.1000 31.3940
## 5 40092.0874 nan 0.1000 -242.1884
## 6 39172.7348 nan 0.1000 750.7959
## 7 38852.6705 nan 0.1000 -436.9151
## 8 38216.6995 nan 0.1000 462.0231
## 9 37667.9458 nan 0.1000 115.4711
## 10 37244.9595 nan 0.1000 21.9748
## 20 34083.8950 nan 0.1000 -106.0985
## 40 30098.8813 nan 0.1000 -474.8853
## 60 27054.8004 nan 0.1000 -198.1498
## 80 24519.2692 nan 0.1000 -141.0023
## 100 22517.0301 nan 0.1000 -88.8968
## 120 20756.4622 nan 0.1000 -72.3687
## 140 19229.7481 nan 0.1000 -123.6274
## 150 18447.8989 nan 0.1000 -234.9054
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 42595.4801 nan 0.1000 519.8177
## 2 41366.6010 nan 0.1000 741.4502
## 3 39358.4630 nan 0.1000 935.7950
## 4 37924.5029 nan 0.1000 424.0171
## 5 37524.0047 nan 0.1000 -556.6091
## 6 36915.8642 nan 0.1000 230.0143
## 7 36057.4565 nan 0.1000 285.1012
## 8 35270.6583 nan 0.1000 508.6260
## 9 34932.0140 nan 0.1000 -504.1001
## 10 33816.7462 nan 0.1000 42.6159
## 20 28521.5518 nan 0.1000 -543.4406
## 40 21172.7610 nan 0.1000 -47.1073
## 60 16817.0320 nan 0.1000 -50.9895
## 80 13876.4775 nan 0.1000 -154.4989
## 100 11987.5396 nan 0.1000 -109.0101
## 120 10178.3330 nan 0.1000 -269.6945
## 140 8793.5443 nan 0.1000 -162.8597
## 150 8049.7817 nan 0.1000 -42.7501
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 42446.5693 nan 0.1000 922.0040
## 2 40463.7247 nan 0.1000 1132.1683
## 3 39148.0644 nan 0.1000 -149.5328
## 4 37348.9064 nan 0.1000 1183.4777
## 5 35187.6337 nan 0.1000 32.9432
## 6 33758.1029 nan 0.1000 -38.4734
## 7 32715.0286 nan 0.1000 -480.6189
## 8 31806.3923 nan 0.1000 166.4558
## 9 31077.4719 nan 0.1000 149.0580
## 10 30177.6541 nan 0.1000 -27.7620
## 20 23785.0461 nan 0.1000 -321.2222
## 40 16839.7043 nan 0.1000 -181.4319
## 60 12398.5347 nan 0.1000 -281.3838
## 80 9926.0631 nan 0.1000 -35.7175
## 100 7861.1615 nan 0.1000 -101.7524
## 120 6214.0106 nan 0.1000 -111.4600
## 140 5361.6837 nan 0.1000 -107.6352
## 150 4870.1149 nan 0.1000 -96.2476
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 67276.0621 nan 0.1000 609.4543
## 2 66638.7456 nan 0.1000 380.2873
## 3 64932.2481 nan 0.1000 1453.2121
## 4 63603.1017 nan 0.1000 -844.1991
## 5 62520.0135 nan 0.1000 1112.5882
## 6 61395.0067 nan 0.1000 836.0139
## 7 59582.3495 nan 0.1000 1315.9765
## 8 58424.8225 nan 0.1000 970.6540
## 9 57602.7313 nan 0.1000 96.3450
## 10 56804.3484 nan 0.1000 -9.1092
## 20 49308.5582 nan 0.1000 -222.6432
## 40 42915.8522 nan 0.1000 -376.7966
## 60 37435.9134 nan 0.1000 -196.4979
## 80 34739.0706 nan 0.1000 -650.5766
## 100 32153.7848 nan 0.1000 -453.4629
## 120 29490.5060 nan 0.1000 140.3223
## 140 27787.3520 nan 0.1000 -108.6437
## 150 26867.6136 nan 0.1000 -314.0998
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 66524.0589 nan 0.1000 2107.5115
## 2 63143.2294 nan 0.1000 3327.0842
## 3 62478.9801 nan 0.1000 -1023.8032
## 4 59359.3113 nan 0.1000 2128.9082
## 5 58128.8017 nan 0.1000 186.7920
## 6 56635.4943 nan 0.1000 1236.4918
## 7 55469.5848 nan 0.1000 554.6982
## 8 55095.1098 nan 0.1000 -633.8423
## 9 54260.3321 nan 0.1000 250.3523
## 10 51807.2437 nan 0.1000 1268.5654
## 20 41408.6147 nan 0.1000 -235.0875
## 40 29722.1369 nan 0.1000 -73.4363
## 60 22977.9638 nan 0.1000 34.4535
## 80 18891.4149 nan 0.1000 -26.7637
## 100 15531.2965 nan 0.1000 -486.7962
## 120 13067.1612 nan 0.1000 -28.1686
## 140 11013.6747 nan 0.1000 -196.4674
## 150 10214.2265 nan 0.1000 -78.2849
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 65821.6942 nan 0.1000 3173.8646
## 2 61904.8543 nan 0.1000 3497.4839
## 3 59703.8673 nan 0.1000 1556.7997
## 4 58547.0573 nan 0.1000 -482.8445
## 5 55954.6622 nan 0.1000 1126.9880
## 6 54080.8158 nan 0.1000 1475.4884
## 7 53353.4604 nan 0.1000 267.9806
## 8 50583.9604 nan 0.1000 2282.6345
## 9 47891.3846 nan 0.1000 -36.3504
## 10 47492.5131 nan 0.1000 -307.3845
## 20 35166.2024 nan 0.1000 968.1774
## 40 22898.3415 nan 0.1000 -243.9709
## 60 15991.0867 nan 0.1000 -183.3207
## 80 11764.8687 nan 0.1000 -129.0670
## 100 9166.5999 nan 0.1000 -63.9944
## 120 6986.1763 nan 0.1000 -116.8940
## 140 5632.1722 nan 0.1000 -174.0380
## 150 4994.1918 nan 0.1000 -68.0809
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 63600.7777 nan 0.1000 131.7345
## 2 61852.8977 nan 0.1000 1299.9019
## 3 60702.4084 nan 0.1000 783.3081
## 4 59826.4051 nan 0.1000 288.1826
## 5 58586.1811 nan 0.1000 1049.0930
## 6 57358.1236 nan 0.1000 -52.8221
## 7 56903.3622 nan 0.1000 -210.7742
## 8 56037.9906 nan 0.1000 620.7370
## 9 54802.9068 nan 0.1000 993.3696
## 10 53519.8496 nan 0.1000 382.9474
## 20 47182.5862 nan 0.1000 3.9501
## 40 38941.7298 nan 0.1000 166.4185
## 60 34520.5432 nan 0.1000 94.2350
## 80 31817.7885 nan 0.1000 -0.5818
## 100 28905.0440 nan 0.1000 -146.5857
## 120 27328.4004 nan 0.1000 -2.2686
## 140 25511.3699 nan 0.1000 -300.0254
## 150 25007.1124 nan 0.1000 -595.2576
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 60915.4372 nan 0.1000 2132.7406
## 2 56982.2049 nan 0.1000 2854.9171
## 3 53947.6384 nan 0.1000 2653.1207
## 4 51975.7206 nan 0.1000 1359.7904
## 5 50394.0396 nan 0.1000 957.7335
## 6 48648.4355 nan 0.1000 683.6957
## 7 46831.7569 nan 0.1000 434.0882
## 8 45747.2175 nan 0.1000 -261.3593
## 9 44040.6163 nan 0.1000 741.7571
## 10 42847.6789 nan 0.1000 785.2226
## 20 35404.0011 nan 0.1000 118.4948
## 40 26013.2848 nan 0.1000 132.9961
## 60 21186.9714 nan 0.1000 -237.1601
## 80 17889.5355 nan 0.1000 -217.9787
## 100 15019.6650 nan 0.1000 -29.6138
## 120 13264.9456 nan 0.1000 -211.4643
## 140 11697.9312 nan 0.1000 -71.3668
## 150 10877.9356 nan 0.1000 -99.4292
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 61785.0345 nan 0.1000 3812.4799
## 2 57579.0917 nan 0.1000 1917.3253
## 3 54072.7065 nan 0.1000 2289.7397
## 4 51451.9081 nan 0.1000 2194.1594
## 5 49232.1791 nan 0.1000 1930.1700
## 6 46828.8195 nan 0.1000 1716.2153
## 7 44971.3616 nan 0.1000 18.2610
## 8 41887.0583 nan 0.1000 1280.7611
## 9 40733.9953 nan 0.1000 551.7724
## 10 39814.3626 nan 0.1000 211.7117
## 20 30502.2089 nan 0.1000 675.9784
## 40 20736.5294 nan 0.1000 -282.4121
## 60 15835.3776 nan 0.1000 -357.2048
## 80 12002.9625 nan 0.1000 -192.3883
## 100 9484.7910 nan 0.1000 -118.0884
## 120 7624.3015 nan 0.1000 -61.3217
## 140 6215.5492 nan 0.1000 -58.0752
## 150 5770.2297 nan 0.1000 -140.2146
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 35039.0693 nan 0.1000 957.4817
## 2 34035.2857 nan 0.1000 468.3048
## 3 33270.8672 nan 0.1000 628.0891
## 4 32814.5940 nan 0.1000 178.7197
## 5 31980.9128 nan 0.1000 573.8010
## 6 31405.6284 nan 0.1000 545.1807
## 7 30666.7087 nan 0.1000 155.3376
## 8 30150.1125 nan 0.1000 116.9265
## 9 29715.7949 nan 0.1000 -175.8511
## 10 29209.3057 nan 0.1000 186.7373
## 20 26607.6779 nan 0.1000 18.5264
## 40 23053.5374 nan 0.1000 -231.7046
## 60 20260.6287 nan 0.1000 -150.6674
## 80 18334.6215 nan 0.1000 -94.8103
## 100 17027.3541 nan 0.1000 -109.6103
## 120 16060.5414 nan 0.1000 -245.7230
## 140 15083.7197 nan 0.1000 20.7387
## 150 14458.2661 nan 0.1000 -184.5284
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 35135.0984 nan 0.1000 368.3734
## 2 33948.5276 nan 0.1000 1146.3551
## 3 33159.0008 nan 0.1000 589.5876
## 4 31756.9907 nan 0.1000 892.2583
## 5 30767.8468 nan 0.1000 829.7093
## 6 30144.9088 nan 0.1000 147.7499
## 7 29613.4131 nan 0.1000 282.0230
## 8 28958.8801 nan 0.1000 442.9986
## 9 28134.6368 nan 0.1000 17.6342
## 10 27400.7600 nan 0.1000 460.3167
## 20 21973.4211 nan 0.1000 32.2110
## 40 16962.5891 nan 0.1000 -122.8914
## 60 13634.5663 nan 0.1000 -119.2864
## 80 11246.9106 nan 0.1000 -84.8093
## 100 9561.2203 nan 0.1000 -100.2395
## 120 8240.2735 nan 0.1000 -119.4853
## 140 7070.0074 nan 0.1000 -218.7222
## 150 6662.6381 nan 0.1000 -146.8635
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 34086.9222 nan 0.1000 1501.8788
## 2 33080.0109 nan 0.1000 327.6877
## 3 30635.8623 nan 0.1000 1198.0398
## 4 29309.5715 nan 0.1000 368.4634
## 5 28187.7030 nan 0.1000 644.5171
## 6 27335.2148 nan 0.1000 167.3263
## 7 26236.3424 nan 0.1000 795.3381
## 8 25697.3251 nan 0.1000 -450.8662
## 9 24949.8611 nan 0.1000 364.0379
## 10 24348.5686 nan 0.1000 225.3195
## 20 19825.3994 nan 0.1000 227.6442
## 40 13509.8928 nan 0.1000 -0.1008
## 60 10212.8162 nan 0.1000 -6.1844
## 80 7829.2253 nan 0.1000 2.5748
## 100 6320.1848 nan 0.1000 -100.8069
## 120 5037.1345 nan 0.1000 -86.3378
## 140 3916.5550 nan 0.1000 -59.5410
## 150 3652.6364 nan 0.1000 -35.4941
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 59113.7043 nan 0.1000 1227.0174
## 2 57725.7132 nan 0.1000 1023.5390
## 3 56447.4899 nan 0.1000 894.4508
## 4 55058.1373 nan 0.1000 690.4610
## 5 54021.6777 nan 0.1000 617.7321
## 6 53137.7012 nan 0.1000 717.5870
## 7 51555.4656 nan 0.1000 13.8706
## 8 50537.7510 nan 0.1000 470.5447
## 9 49396.5026 nan 0.1000 48.1164
## 10 48652.2904 nan 0.1000 476.4501
## 20 42667.4747 nan 0.1000 -134.7497
## 40 36097.6134 nan 0.1000 -295.5224
## 60 31059.2271 nan 0.1000 -218.3228
## 80 27494.5288 nan 0.1000 6.4919
## 100 25261.3027 nan 0.1000 15.0452
## 120 22548.8188 nan 0.1000 -125.0467
## 140 20908.0824 nan 0.1000 -153.7400
## 150 20169.5258 nan 0.1000 -145.5138
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 57889.8452 nan 0.1000 1056.7592
## 2 55657.1914 nan 0.1000 227.0673
## 3 53848.7929 nan 0.1000 1830.0346
## 4 51794.4348 nan 0.1000 -386.8022
## 5 50395.2813 nan 0.1000 654.0226
## 6 48714.0798 nan 0.1000 1680.1572
## 7 46301.4604 nan 0.1000 274.2638
## 8 45048.7247 nan 0.1000 128.8386
## 9 43349.0060 nan 0.1000 1122.3180
## 10 41953.6728 nan 0.1000 -16.1412
## 20 33670.6841 nan 0.1000 -567.1625
## 40 24966.5820 nan 0.1000 267.1339
## 60 19539.1202 nan 0.1000 81.6188
## 80 16086.6063 nan 0.1000 -70.9076
## 100 12435.9786 nan 0.1000 -3.3620
## 120 10478.6361 nan 0.1000 -181.6151
## 140 8497.0237 nan 0.1000 -28.5849
## 150 7664.8402 nan 0.1000 -52.3088
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 57318.5113 nan 0.1000 1926.0772
## 2 54730.3518 nan 0.1000 2826.1001
## 3 52583.5240 nan 0.1000 1089.7048
## 4 50776.8658 nan 0.1000 270.7305
## 5 47256.8698 nan 0.1000 1804.2579
## 6 44640.5148 nan 0.1000 232.1935
## 7 43255.0024 nan 0.1000 376.7615
## 8 42630.1445 nan 0.1000 -341.7029
## 9 40752.9972 nan 0.1000 1272.1205
## 10 38698.2652 nan 0.1000 1904.9945
## 20 31151.8382 nan 0.1000 -248.2893
## 40 20388.7815 nan 0.1000 -27.0014
## 60 14266.8229 nan 0.1000 27.9352
## 80 10133.1580 nan 0.1000 -3.7074
## 100 7305.6170 nan 0.1000 -37.5156
## 120 5420.7368 nan 0.1000 -75.7014
## 140 4211.5941 nan 0.1000 -36.4351
## 150 3723.2557 nan 0.1000 -26.1218
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 67777.5006 nan 0.1000 2035.4871
## 2 67020.3401 nan 0.1000 -698.7645
## 3 64851.0386 nan 0.1000 1148.1754
## 4 64075.1098 nan 0.1000 493.6181
## 5 62947.2551 nan 0.1000 999.3833
## 6 61395.9649 nan 0.1000 -55.6788
## 7 60860.9003 nan 0.1000 120.5990
## 8 60054.1629 nan 0.1000 387.5473
## 9 59330.1417 nan 0.1000 3.9617
## 10 58252.9571 nan 0.1000 -84.9142
## 20 52601.0453 nan 0.1000 -285.7600
## 40 45666.4444 nan 0.1000 -861.6657
## 60 40423.3230 nan 0.1000 -345.3490
## 80 36538.8546 nan 0.1000 66.4136
## 100 34519.7828 nan 0.1000 30.0689
## 120 32133.3350 nan 0.1000 -362.9669
## 140 30303.3442 nan 0.1000 -46.3339
## 150 28681.0251 nan 0.1000 -138.7174
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 67407.1692 nan 0.1000 575.3178
## 2 65679.0005 nan 0.1000 367.5003
## 3 64460.7308 nan 0.1000 298.4243
## 4 61463.3300 nan 0.1000 2195.3244
## 5 57957.9560 nan 0.1000 1461.0784
## 6 56990.7449 nan 0.1000 29.6962
## 7 55871.5673 nan 0.1000 746.3440
## 8 54130.9287 nan 0.1000 1283.5620
## 9 53149.5281 nan 0.1000 48.7502
## 10 50338.9300 nan 0.1000 -336.6996
## 20 39592.9297 nan 0.1000 -89.7707
## 40 28593.6840 nan 0.1000 -598.4012
## 60 22019.0775 nan 0.1000 -525.9287
## 80 17517.3708 nan 0.1000 -232.6729
## 100 13770.1412 nan 0.1000 -158.2170
## 120 11650.5558 nan 0.1000 66.7885
## 140 9839.4573 nan 0.1000 -120.7363
## 150 8776.3397 nan 0.1000 -122.8369
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 66186.3307 nan 0.1000 1432.8369
## 2 61941.6420 nan 0.1000 1865.8898
## 3 59293.0237 nan 0.1000 2908.7611
## 4 56459.8822 nan 0.1000 1513.6787
## 5 54839.7415 nan 0.1000 6.4996
## 6 52598.6288 nan 0.1000 1844.3587
## 7 50570.2087 nan 0.1000 1036.5178
## 8 48683.8007 nan 0.1000 1610.5257
## 9 47265.2774 nan 0.1000 755.4629
## 10 45524.4652 nan 0.1000 1128.4041
## 20 35626.7536 nan 0.1000 -369.3360
## 40 23093.8663 nan 0.1000 0.8949
## 60 16153.1896 nan 0.1000 -82.7298
## 80 11444.7251 nan 0.1000 -15.4302
## 100 8317.9050 nan 0.1000 -133.8869
## 120 6267.3152 nan 0.1000 -23.7112
## 140 4763.8608 nan 0.1000 -4.5640
## 150 4335.7802 nan 0.1000 -39.9673
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 50847.4471 nan 0.1000 610.4619
## 2 49660.8985 nan 0.1000 962.4186
## 3 48458.7979 nan 0.1000 1021.5622
## 4 47228.7442 nan 0.1000 410.1189
## 5 46259.2785 nan 0.1000 642.8745
## 6 45262.4460 nan 0.1000 363.6579
## 7 44120.1653 nan 0.1000 934.4586
## 8 42979.1123 nan 0.1000 599.2131
## 9 41911.8692 nan 0.1000 861.0667
## 10 40961.2033 nan 0.1000 577.4290
## 20 35189.3800 nan 0.1000 -316.3718
## 40 28968.2586 nan 0.1000 -121.2673
## 60 25409.0316 nan 0.1000 -0.5170
## 80 23045.9514 nan 0.1000 -185.6155
## 100 21257.8115 nan 0.1000 69.8274
## 120 19896.8168 nan 0.1000 -19.6588
## 140 18969.7736 nan 0.1000 -138.5429
## 150 18429.2213 nan 0.1000 -617.3255
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 49230.4878 nan 0.1000 2060.6963
## 2 47915.2222 nan 0.1000 768.6616
## 3 45492.7211 nan 0.1000 2056.3430
## 4 43729.2920 nan 0.1000 1290.3330
## 5 41879.0757 nan 0.1000 1458.9288
## 6 41265.1627 nan 0.1000 -153.7055
## 7 39148.5543 nan 0.1000 924.4817
## 8 37964.3831 nan 0.1000 987.7458
## 9 36760.8953 nan 0.1000 656.3819
## 10 36327.5666 nan 0.1000 -1.7569
## 20 28673.0387 nan 0.1000 -202.5418
## 40 19981.6570 nan 0.1000 -411.3267
## 60 15756.7647 nan 0.1000 100.6050
## 80 12718.8049 nan 0.1000 -152.9959
## 100 10745.2923 nan 0.1000 -90.0628
## 120 9343.0123 nan 0.1000 -28.0861
## 140 7972.0846 nan 0.1000 -5.8119
## 150 7304.2620 nan 0.1000 -77.4113
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 49470.3436 nan 0.1000 1341.5290
## 2 46248.0586 nan 0.1000 2380.8126
## 3 44262.3030 nan 0.1000 1865.3651
## 4 42448.0130 nan 0.1000 1234.9846
## 5 40468.3635 nan 0.1000 923.1871
## 6 38235.5434 nan 0.1000 -207.8139
## 7 35965.9538 nan 0.1000 1945.2670
## 8 34725.0267 nan 0.1000 1159.9817
## 9 33015.3869 nan 0.1000 1598.8647
## 10 32234.2045 nan 0.1000 614.0509
## 20 24342.8371 nan 0.1000 -449.5724
## 40 16905.9786 nan 0.1000 -158.3420
## 60 13339.4363 nan 0.1000 -336.8420
## 80 9727.2146 nan 0.1000 -222.1157
## 100 7881.7362 nan 0.1000 -128.5128
## 120 6475.7385 nan 0.1000 -14.2330
## 140 5513.4647 nan 0.1000 2.9783
## 150 5117.5240 nan 0.1000 -41.9068
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 109409.4341 nan 0.1000 503.9755
## 2 107292.7965 nan 0.1000 2054.1586
## 3 104819.2782 nan 0.1000 1233.6202
## 4 103427.2519 nan 0.1000 1350.5799
## 5 101627.6767 nan 0.1000 1316.2235
## 6 98890.2005 nan 0.1000 1407.6983
## 7 96402.8162 nan 0.1000 958.4992
## 8 94717.6220 nan 0.1000 2015.8894
## 9 93201.8472 nan 0.1000 -931.2712
## 10 91991.6477 nan 0.1000 142.7742
## 20 80327.0269 nan 0.1000 244.9270
## 40 64893.4013 nan 0.1000 -265.8540
## 60 53276.3109 nan 0.1000 -270.5124
## 80 46314.4468 nan 0.1000 -17.8990
## 100 40439.7064 nan 0.1000 -463.6001
## 120 36624.4253 nan 0.1000 -142.9811
## 140 32784.4637 nan 0.1000 -255.3981
## 150 32009.8004 nan 0.1000 -76.8243
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 102010.8801 nan 0.1000 5668.7227
## 2 97035.7974 nan 0.1000 2795.6959
## 3 94318.7403 nan 0.1000 1334.8724
## 4 92511.9320 nan 0.1000 -158.1381
## 5 87662.0781 nan 0.1000 3456.9091
## 6 84246.5800 nan 0.1000 -444.9507
## 7 81531.1626 nan 0.1000 3029.2220
## 8 80139.4094 nan 0.1000 -257.6570
## 9 77469.6673 nan 0.1000 2450.8381
## 10 75559.9316 nan 0.1000 213.9014
## 20 56850.2824 nan 0.1000 781.0814
## 40 37890.9300 nan 0.1000 192.9297
## 60 27273.2915 nan 0.1000 -1027.5736
## 80 21176.4112 nan 0.1000 88.4203
## 100 17279.5268 nan 0.1000 -386.5134
## 120 14218.1150 nan 0.1000 -236.6674
## 140 11756.2209 nan 0.1000 -313.5108
## 150 10830.7792 nan 0.1000 -6.2356
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 104487.2790 nan 0.1000 7008.5383
## 2 97129.1368 nan 0.1000 2002.8317
## 3 92567.8744 nan 0.1000 3046.2618
## 4 88822.7106 nan 0.1000 1947.6383
## 5 84117.6536 nan 0.1000 3287.1571
## 6 80331.3735 nan 0.1000 3987.9479
## 7 75431.8025 nan 0.1000 1291.1548
## 8 72868.7044 nan 0.1000 2106.4718
## 9 69570.9273 nan 0.1000 2284.5748
## 10 66914.5582 nan 0.1000 2280.3988
## 20 47246.0932 nan 0.1000 -857.7061
## 40 23523.3273 nan 0.1000 104.5628
## 60 15886.7431 nan 0.1000 28.8089
## 80 11806.3577 nan 0.1000 -293.3863
## 100 8377.2378 nan 0.1000 -94.4006
## 120 6352.8104 nan 0.1000 -102.7602
## 140 5022.5528 nan 0.1000 -104.1720
## 150 4528.5654 nan 0.1000 -59.6127
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 72985.1871 nan 0.1000 834.0622
## 2 71767.9878 nan 0.1000 786.2225
## 3 70664.2186 nan 0.1000 664.1328
## 4 69050.9817 nan 0.1000 316.6297
## 5 67733.7518 nan 0.1000 -891.8367
## 6 67099.5972 nan 0.1000 -577.7841
## 7 65625.1772 nan 0.1000 733.6721
## 8 64556.8965 nan 0.1000 966.1990
## 9 64275.7978 nan 0.1000 -643.3494
## 10 62732.8015 nan 0.1000 134.7405
## 20 56357.6449 nan 0.1000 214.6785
## 40 48745.4037 nan 0.1000 235.0141
## 60 44349.7920 nan 0.1000 -232.7946
## 80 41095.2737 nan 0.1000 -553.1258
## 100 37885.4074 nan 0.1000 107.0997
## 120 35019.5327 nan 0.1000 -211.0999
## 140 32456.0402 nan 0.1000 -635.6125
## 150 31620.1244 nan 0.1000 -317.1200
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 71782.2567 nan 0.1000 1787.8193
## 2 70591.5006 nan 0.1000 -241.5287
## 3 68039.7002 nan 0.1000 1389.2970
## 4 64735.2415 nan 0.1000 1591.4658
## 5 62757.2148 nan 0.1000 869.2358
## 6 61422.2424 nan 0.1000 662.4908
## 7 60362.7710 nan 0.1000 -252.1877
## 8 59859.4013 nan 0.1000 -565.3434
## 9 57964.9859 nan 0.1000 -98.0053
## 10 55806.6382 nan 0.1000 1385.9256
## 20 46278.3192 nan 0.1000 -721.2390
## 40 32732.0263 nan 0.1000 -373.8079
## 60 24598.1319 nan 0.1000 -257.4481
## 80 19323.5085 nan 0.1000 -230.5998
## 100 16086.9438 nan 0.1000 -150.7155
## 120 13114.5529 nan 0.1000 -321.9279
## 140 10766.0283 nan 0.1000 -120.1086
## 150 9722.1253 nan 0.1000 -114.5251
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 70763.4728 nan 0.1000 2658.0193
## 2 68926.1926 nan 0.1000 858.2571
## 3 67099.7938 nan 0.1000 442.8421
## 4 65551.9239 nan 0.1000 181.5033
## 5 62327.5708 nan 0.1000 2039.9175
## 6 58137.8755 nan 0.1000 1188.3658
## 7 56033.9297 nan 0.1000 470.4265
## 8 54549.3939 nan 0.1000 -322.3320
## 9 53349.3884 nan 0.1000 403.3830
## 10 51456.4481 nan 0.1000 1458.2259
## 20 41898.7227 nan 0.1000 -502.8346
## 40 30101.3243 nan 0.1000 -276.5544
## 60 21978.4730 nan 0.1000 46.4160
## 80 14879.7390 nan 0.1000 276.1607
## 100 10571.3810 nan 0.1000 -91.7020
## 120 8208.5899 nan 0.1000 -46.2501
## 140 6378.0004 nan 0.1000 -156.6807
## 150 5770.9845 nan 0.1000 -1.3297
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 69461.3879 nan 0.1000 1355.5731
## 2 66936.1759 nan 0.1000 754.6779
## 3 66409.4745 nan 0.1000 -236.1069
## 4 65910.4144 nan 0.1000 -201.4984
## 5 64523.0398 nan 0.1000 875.4648
## 6 63155.3942 nan 0.1000 834.9845
## 7 61886.6413 nan 0.1000 743.4389
## 8 61172.3743 nan 0.1000 573.0878
## 9 60397.2544 nan 0.1000 408.5689
## 10 59443.9626 nan 0.1000 -335.6783
## 20 53678.1924 nan 0.1000 75.5236
## 40 46466.8826 nan 0.1000 290.5099
## 60 40885.4294 nan 0.1000 173.6093
## 80 36666.7139 nan 0.1000 -403.7445
## 100 34102.6861 nan 0.1000 -409.1512
## 120 30949.5545 nan 0.1000 -145.3943
## 140 29778.7958 nan 0.1000 -204.0555
## 150 28749.8980 nan 0.1000 -292.3199
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 67766.5466 nan 0.1000 845.9449
## 2 64900.8519 nan 0.1000 -175.9559
## 3 61205.3678 nan 0.1000 2099.9733
## 4 59592.2708 nan 0.1000 12.6486
## 5 58465.6267 nan 0.1000 256.8810
## 6 57420.8662 nan 0.1000 508.6434
## 7 55318.4965 nan 0.1000 1302.4617
## 8 54221.8416 nan 0.1000 753.3868
## 9 52928.3569 nan 0.1000 898.2471
## 10 51549.2052 nan 0.1000 1140.3388
## 20 42670.4555 nan 0.1000 252.2551
## 40 32681.4098 nan 0.1000 87.6501
## 60 25445.9549 nan 0.1000 -209.2823
## 80 20863.9142 nan 0.1000 -388.2432
## 100 17203.7122 nan 0.1000 -326.8485
## 120 14566.5902 nan 0.1000 -72.3048
## 140 12347.9382 nan 0.1000 -116.9923
## 150 11873.7337 nan 0.1000 -187.8070
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 66981.8839 nan 0.1000 613.0307
## 2 62596.1722 nan 0.1000 -192.4376
## 3 59071.7439 nan 0.1000 376.0955
## 4 56961.4431 nan 0.1000 818.5771
## 5 55245.8993 nan 0.1000 43.8961
## 6 54247.4282 nan 0.1000 -319.6521
## 7 51545.0115 nan 0.1000 345.6198
## 8 49704.2809 nan 0.1000 913.1318
## 9 47993.6257 nan 0.1000 477.8405
## 10 46495.5337 nan 0.1000 -1286.7199
## 20 36864.3855 nan 0.1000 -523.4044
## 40 24996.9189 nan 0.1000 -310.9540
## 60 17255.7670 nan 0.1000 -314.4903
## 80 13620.3770 nan 0.1000 -254.6244
## 100 10952.0995 nan 0.1000 -109.8936
## 120 8778.9975 nan 0.1000 -87.5381
## 140 6904.8468 nan 0.1000 -72.0989
## 150 6314.2272 nan 0.1000 -91.2775
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 74809.9644 nan 0.1000 1356.4608
## 2 72360.7554 nan 0.1000 2085.6848
## 3 70631.5050 nan 0.1000 1662.5910
## 4 68574.4278 nan 0.1000 552.9921
## 5 67054.0977 nan 0.1000 1321.2792
## 6 65775.0544 nan 0.1000 741.7661
## 7 64601.8394 nan 0.1000 731.4361
## 8 63375.4357 nan 0.1000 699.8995
## 9 62119.1398 nan 0.1000 813.5044
## 10 61466.5361 nan 0.1000 -679.0890
## 20 53870.0565 nan 0.1000 -898.1491
## 40 44335.0012 nan 0.1000 -45.7666
## 60 38527.0387 nan 0.1000 -209.8667
## 80 33731.6727 nan 0.1000 -201.3334
## 100 29812.1071 nan 0.1000 38.6029
## 120 25785.5670 nan 0.1000 -333.0069
## 140 23396.5290 nan 0.1000 -69.6091
## 150 22444.8605 nan 0.1000 -173.9342
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 73785.9361 nan 0.1000 1156.3171
## 2 68374.9499 nan 0.1000 4715.7044
## 3 65262.6123 nan 0.1000 3734.1232
## 4 62028.6126 nan 0.1000 3403.1827
## 5 58821.0561 nan 0.1000 1062.5679
## 6 57464.4431 nan 0.1000 1256.8298
## 7 55434.0566 nan 0.1000 -1129.6567
## 8 52514.8460 nan 0.1000 2141.2464
## 9 50613.1299 nan 0.1000 1895.6734
## 10 49870.3736 nan 0.1000 532.6537
## 20 38942.5415 nan 0.1000 -336.9523
## 40 30195.7053 nan 0.1000 -1199.7869
## 60 22118.9936 nan 0.1000 -403.4793
## 80 15457.3986 nan 0.1000 -44.1991
## 100 11616.1961 nan 0.1000 -306.9198
## 120 9193.4739 nan 0.1000 -29.7847
## 140 7504.7675 nan 0.1000 -14.5988
## 150 6922.3064 nan 0.1000 -83.7108
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 73981.6404 nan 0.1000 1915.6853
## 2 67993.1345 nan 0.1000 6747.7133
## 3 65954.4596 nan 0.1000 1708.2339
## 4 60722.9947 nan 0.1000 799.6341
## 5 58246.5378 nan 0.1000 1425.5782
## 6 57308.3402 nan 0.1000 116.0792
## 7 54407.6888 nan 0.1000 2478.5255
## 8 51427.4266 nan 0.1000 2796.4077
## 9 50102.8187 nan 0.1000 926.1382
## 10 48428.4697 nan 0.1000 1838.4925
## 20 36538.4117 nan 0.1000 348.0922
## 40 22585.7879 nan 0.1000 365.9146
## 60 14780.4204 nan 0.1000 205.7925
## 80 10340.2375 nan 0.1000 -256.3888
## 100 7026.6266 nan 0.1000 -3.3105
## 120 5257.8175 nan 0.1000 -60.7108
## 140 3943.1868 nan 0.1000 -5.6513
## 150 3339.0712 nan 0.1000 -49.2942
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 84542.1891 nan 0.1000 -2385.7717
## 2 82563.4945 nan 0.1000 672.9676
## 3 80490.2504 nan 0.1000 1911.8405
## 4 77983.1882 nan 0.1000 2014.1519
## 5 75375.4619 nan 0.1000 -11.7613
## 6 73955.0963 nan 0.1000 718.3448
## 7 73105.1017 nan 0.1000 82.7520
## 8 71867.7966 nan 0.1000 67.7939
## 9 70576.3137 nan 0.1000 1103.1194
## 10 69242.1034 nan 0.1000 512.0723
## 20 60529.2973 nan 0.1000 328.8779
## 40 50369.0920 nan 0.1000 -989.4508
## 60 43263.5774 nan 0.1000 -36.5853
## 80 38569.0308 nan 0.1000 -253.6036
## 100 34080.0561 nan 0.1000 243.3386
## 120 30778.0376 nan 0.1000 -250.6140
## 140 27635.4103 nan 0.1000 -92.1719
## 150 26402.8974 nan 0.1000 -323.4022
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 80118.2260 nan 0.1000 1058.9876
## 2 77332.2625 nan 0.1000 2147.4900
## 3 75551.2000 nan 0.1000 -1545.9432
## 4 70630.0803 nan 0.1000 3194.6734
## 5 66870.6217 nan 0.1000 2791.5904
## 6 64937.0871 nan 0.1000 -31.0890
## 7 61359.2468 nan 0.1000 2110.3802
## 8 58873.4798 nan 0.1000 1642.8801
## 9 57024.3449 nan 0.1000 1390.4648
## 10 56706.0927 nan 0.1000 -848.7624
## 20 43896.3500 nan 0.1000 987.5167
## 40 31038.7396 nan 0.1000 -359.4168
## 60 22959.1961 nan 0.1000 88.9521
## 80 17785.6445 nan 0.1000 -88.9542
## 100 14033.0561 nan 0.1000 -258.7197
## 120 11328.0272 nan 0.1000 -403.4790
## 140 9726.7002 nan 0.1000 -49.8287
## 150 8956.7755 nan 0.1000 -106.5474
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 80866.9572 nan 0.1000 3760.1778
## 2 76778.3211 nan 0.1000 4628.4957
## 3 73260.7240 nan 0.1000 2392.4683
## 4 70037.4458 nan 0.1000 2388.2798
## 5 68028.0475 nan 0.1000 1520.0076
## 6 63400.7620 nan 0.1000 1157.2411
## 7 61427.5004 nan 0.1000 1331.2041
## 8 58203.7770 nan 0.1000 2046.5667
## 9 55800.7852 nan 0.1000 2237.7036
## 10 53817.4950 nan 0.1000 719.1059
## 20 42000.4819 nan 0.1000 670.5860
## 40 24600.6786 nan 0.1000 -122.8957
## 60 15421.8618 nan 0.1000 -22.2084
## 80 11435.3120 nan 0.1000 -287.3990
## 100 7995.1514 nan 0.1000 -17.1625
## 120 6079.9505 nan 0.1000 -28.6436
## 140 4687.6583 nan 0.1000 5.1937
## 150 4232.9535 nan 0.1000 -25.6955
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 65738.4906 nan 0.1000 726.8349
## 2 64556.0724 nan 0.1000 1097.5816
## 3 63266.5525 nan 0.1000 1272.0985
## 4 61946.3989 nan 0.1000 809.1308
## 5 61114.3486 nan 0.1000 -22.3200
## 6 60199.2463 nan 0.1000 651.6941
## 7 59277.9902 nan 0.1000 631.6722
## 8 58374.8152 nan 0.1000 -229.0400
## 9 57301.6378 nan 0.1000 814.5605
## 10 56895.7446 nan 0.1000 -95.6165
## 20 51096.0354 nan 0.1000 -694.9382
## 40 44143.1554 nan 0.1000 -50.7874
## 60 38276.7762 nan 0.1000 45.9246
## 80 33462.3582 nan 0.1000 -320.4518
## 100 29992.2539 nan 0.1000 106.3817
## 120 27554.8416 nan 0.1000 26.5745
## 140 25926.1033 nan 0.1000 -304.2715
## 150 25079.0237 nan 0.1000 -89.4114
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 64195.1633 nan 0.1000 1998.1945
## 2 61551.8251 nan 0.1000 1935.3769
## 3 58772.1126 nan 0.1000 1390.3850
## 4 56597.7663 nan 0.1000 1483.7171
## 5 54200.1195 nan 0.1000 2067.3616
## 6 52413.1214 nan 0.1000 1277.0000
## 7 51271.6541 nan 0.1000 823.2899
## 8 49902.6473 nan 0.1000 -15.1028
## 9 48830.1632 nan 0.1000 786.0637
## 10 47876.2358 nan 0.1000 -254.9273
## 20 38159.1982 nan 0.1000 118.7973
## 40 27235.2079 nan 0.1000 -200.2373
## 60 20520.5882 nan 0.1000 -72.1615
## 80 17055.6567 nan 0.1000 -119.9061
## 100 14018.9837 nan 0.1000 -200.5986
## 120 12022.9712 nan 0.1000 -311.4754
## 140 10430.3107 nan 0.1000 -316.1979
## 150 9658.2861 nan 0.1000 -90.5236
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 64316.8535 nan 0.1000 2517.2110
## 2 61956.9995 nan 0.1000 938.0724
## 3 60499.1305 nan 0.1000 -135.0397
## 4 57674.9319 nan 0.1000 1614.5991
## 5 56519.7218 nan 0.1000 444.1449
## 6 53786.5775 nan 0.1000 207.4336
## 7 50559.7239 nan 0.1000 1537.8396
## 8 47755.0302 nan 0.1000 -502.9003
## 9 45662.5702 nan 0.1000 1499.1642
## 10 42739.6570 nan 0.1000 782.5106
## 20 31550.0411 nan 0.1000 302.6135
## 40 20346.2104 nan 0.1000 145.5538
## 60 14507.2065 nan 0.1000 18.6777
## 80 11218.8742 nan 0.1000 88.1025
## 100 8426.6469 nan 0.1000 -242.5643
## 120 6530.1918 nan 0.1000 -9.1594
## 140 5349.6740 nan 0.1000 -31.7385
## 150 4920.6675 nan 0.1000 -103.8367
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 92152.6402 nan 0.1000 1671.9614
## 2 89691.3359 nan 0.1000 2051.8144
## 3 86496.8032 nan 0.1000 2849.9199
## 4 84071.2685 nan 0.1000 2415.9346
## 5 82289.7001 nan 0.1000 1586.7532
## 6 80029.2824 nan 0.1000 1260.7930
## 7 78535.0387 nan 0.1000 1016.2726
## 8 76980.1220 nan 0.1000 1307.9664
## 9 75080.9888 nan 0.1000 -1001.3378
## 10 73841.1933 nan 0.1000 1122.2590
## 20 62849.7320 nan 0.1000 733.9511
## 40 50019.7741 nan 0.1000 -225.5057
## 60 43893.7949 nan 0.1000 -344.2529
## 80 39771.9586 nan 0.1000 41.5657
## 100 35386.1242 nan 0.1000 -1256.9550
## 120 31904.2873 nan 0.1000 -286.2530
## 140 28817.9035 nan 0.1000 -243.4606
## 150 27757.5771 nan 0.1000 -231.2694
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 91805.7273 nan 0.1000 2221.8470
## 2 83955.2131 nan 0.1000 4950.0683
## 3 78648.4923 nan 0.1000 3820.4984
## 4 76777.5794 nan 0.1000 543.5653
## 5 73110.9943 nan 0.1000 3429.8792
## 6 71415.8873 nan 0.1000 1107.8081
## 7 67176.1340 nan 0.1000 2053.7367
## 8 64951.5229 nan 0.1000 497.0640
## 9 63354.1268 nan 0.1000 541.2648
## 10 60713.6165 nan 0.1000 -146.6413
## 20 47556.3515 nan 0.1000 -474.7438
## 40 32708.4646 nan 0.1000 -682.0863
## 60 25440.6207 nan 0.1000 -186.2809
## 80 20571.5131 nan 0.1000 -161.0442
## 100 17044.7986 nan 0.1000 -70.0538
## 120 14224.1628 nan 0.1000 -219.3326
## 140 12122.2163 nan 0.1000 -280.6088
## 150 11377.4177 nan 0.1000 -24.9026
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 88267.4567 nan 0.1000 6411.2631
## 2 85351.5453 nan 0.1000 2792.0497
## 3 79585.1326 nan 0.1000 4299.2087
## 4 75789.5860 nan 0.1000 2903.4517
## 5 71998.5033 nan 0.1000 -828.7709
## 6 69685.2799 nan 0.1000 2676.1665
## 7 67900.7918 nan 0.1000 1624.0039
## 8 65166.2843 nan 0.1000 1876.1673
## 9 63948.7571 nan 0.1000 -267.7854
## 10 60519.6780 nan 0.1000 2597.2824
## 20 43098.7549 nan 0.1000 -163.2402
## 40 26666.5795 nan 0.1000 -491.5332
## 60 17978.3760 nan 0.1000 -135.2888
## 80 12956.7069 nan 0.1000 -336.3282
## 100 9659.3161 nan 0.1000 -184.8543
## 120 7552.7795 nan 0.1000 -115.1853
## 140 6080.7500 nan 0.1000 -117.9596
## 150 5563.8192 nan 0.1000 -30.0668
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 49613.9671 nan 0.1000 1161.8044
## 2 48494.8735 nan 0.1000 472.5194
## 3 47598.8392 nan 0.1000 527.1803
## 4 46095.7766 nan 0.1000 556.5704
## 5 45239.0630 nan 0.1000 696.0983
## 6 44411.1331 nan 0.1000 320.0349
## 7 43525.5600 nan 0.1000 432.4882
## 8 42977.8660 nan 0.1000 17.3423
## 9 42470.1491 nan 0.1000 -102.8293
## 10 41787.1954 nan 0.1000 509.1449
## 20 36304.5805 nan 0.1000 -70.8988
## 40 31166.1821 nan 0.1000 -300.3099
## 60 27413.9902 nan 0.1000 209.4698
## 80 24628.5025 nan 0.1000 64.2955
## 100 22547.0463 nan 0.1000 -54.7557
## 120 20698.8681 nan 0.1000 -331.1336
## 140 19196.1217 nan 0.1000 -104.3016
## 150 18536.1229 nan 0.1000 -214.4300
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 48191.8629 nan 0.1000 1491.8647
## 2 46426.6586 nan 0.1000 1098.3678
## 3 44984.9235 nan 0.1000 1473.7821
## 4 42732.8006 nan 0.1000 1663.3859
## 5 40843.1042 nan 0.1000 976.8673
## 6 39863.5447 nan 0.1000 776.4096
## 7 38766.5694 nan 0.1000 551.5137
## 8 37587.9891 nan 0.1000 909.8803
## 9 36576.0251 nan 0.1000 286.2242
## 10 35387.0323 nan 0.1000 333.4890
## 20 27804.3482 nan 0.1000 151.8343
## 40 21118.5441 nan 0.1000 10.4474
## 60 16865.5665 nan 0.1000 -79.0747
## 80 13911.4777 nan 0.1000 -210.4355
## 100 12397.4425 nan 0.1000 -134.0713
## 120 10497.0784 nan 0.1000 -26.6964
## 140 8620.2327 nan 0.1000 -124.6308
## 150 7981.1883 nan 0.1000 -46.9554
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 49031.6458 nan 0.1000 1213.7247
## 2 46765.2668 nan 0.1000 1336.1118
## 3 44784.6205 nan 0.1000 1480.3858
## 4 42024.5793 nan 0.1000 1811.8838
## 5 40332.4732 nan 0.1000 1353.7423
## 6 38802.0155 nan 0.1000 -106.8757
## 7 37320.7122 nan 0.1000 578.9152
## 8 36039.5662 nan 0.1000 989.4357
## 9 34431.5156 nan 0.1000 1382.4105
## 10 33689.8235 nan 0.1000 429.9901
## 20 26246.6442 nan 0.1000 -122.7482
## 40 16714.6057 nan 0.1000 -58.6759
## 60 11785.5015 nan 0.1000 -75.9354
## 80 8843.8950 nan 0.1000 -59.5585
## 100 7174.0314 nan 0.1000 -105.8574
## 120 6021.6815 nan 0.1000 -124.5228
## 140 4980.8579 nan 0.1000 -98.6793
## 150 4607.9326 nan 0.1000 -70.9323
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 46286.3749 nan 0.1000 1374.1522
## 2 44677.1331 nan 0.1000 890.8226
## 3 43914.1452 nan 0.1000 -116.6528
## 4 43020.2730 nan 0.1000 6.5884
## 5 42225.5912 nan 0.1000 334.5233
## 6 41339.7774 nan 0.1000 -133.2390
## 7 40397.4298 nan 0.1000 748.6120
## 8 39600.5019 nan 0.1000 758.6342
## 9 39059.3845 nan 0.1000 -204.8406
## 10 38772.7335 nan 0.1000 -404.9052
## 20 33332.2543 nan 0.1000 -309.8765
## 40 27176.1860 nan 0.1000 -14.4476
## 60 23546.8090 nan 0.1000 -102.2149
## 80 20526.5742 nan 0.1000 -270.8454
## 100 18524.1311 nan 0.1000 -21.6713
## 120 16559.7062 nan 0.1000 -107.5692
## 140 15173.7189 nan 0.1000 -88.8235
## 150 14532.3506 nan 0.1000 -161.7501
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 46164.6647 nan 0.1000 1467.0379
## 2 43973.2670 nan 0.1000 1312.1427
## 3 41998.8406 nan 0.1000 1366.9080
## 4 40546.5591 nan 0.1000 118.3833
## 5 38664.6375 nan 0.1000 1083.2738
## 6 36660.7521 nan 0.1000 1658.0914
## 7 35267.6313 nan 0.1000 526.1015
## 8 34577.8816 nan 0.1000 -201.3918
## 9 32713.6166 nan 0.1000 688.8409
## 10 31881.7772 nan 0.1000 259.8544
## 20 24978.9012 nan 0.1000 -224.6914
## 40 16987.1037 nan 0.1000 44.8770
## 60 12551.6007 nan 0.1000 28.5510
## 80 10152.1106 nan 0.1000 -97.6857
## 100 8073.3950 nan 0.1000 -171.5240
## 120 6565.0800 nan 0.1000 -117.0840
## 140 5540.4766 nan 0.1000 -30.9732
## 150 5118.3455 nan 0.1000 -22.5676
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 45510.9064 nan 0.1000 1681.3701
## 2 44104.3223 nan 0.1000 342.0351
## 3 41501.3533 nan 0.1000 1735.0582
## 4 39257.8545 nan 0.1000 1552.7573
## 5 37392.5254 nan 0.1000 540.1063
## 6 35493.4098 nan 0.1000 1453.7014
## 7 33241.3840 nan 0.1000 1197.0147
## 8 31522.6928 nan 0.1000 957.2640
## 9 29972.4243 nan 0.1000 699.8435
## 10 28260.0623 nan 0.1000 987.1642
## 20 20162.7820 nan 0.1000 453.4059
## 40 11976.1189 nan 0.1000 114.1226
## 60 7958.6315 nan 0.1000 -270.1657
## 80 5563.2298 nan 0.1000 -61.8077
## 100 4240.5538 nan 0.1000 -22.5687
## 120 3479.3382 nan 0.1000 11.0431
## 140 2712.9331 nan 0.1000 -88.0217
## 150 2483.6448 nan 0.1000 -43.3500
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 74387.0998 nan 0.1000 1352.6846
## 2 73019.0435 nan 0.1000 1228.6720
## 3 71474.1068 nan 0.1000 1029.7302
## 4 69917.6432 nan 0.1000 271.4487
## 5 68936.9477 nan 0.1000 644.6223
## 6 67683.6010 nan 0.1000 552.0149
## 7 66754.0057 nan 0.1000 789.2509
## 8 66086.6592 nan 0.1000 390.2183
## 9 65243.5131 nan 0.1000 756.3767
## 10 64655.3520 nan 0.1000 -416.2687
## 20 58482.5730 nan 0.1000 527.9326
## 40 49299.0270 nan 0.1000 144.1204
## 60 43623.3346 nan 0.1000 -97.6778
## 80 39327.1807 nan 0.1000 -122.5044
## 100 35339.4081 nan 0.1000 -240.9507
## 120 31849.0864 nan 0.1000 -199.7718
## 140 29533.5618 nan 0.1000 -69.7338
## 150 28321.0237 nan 0.1000 24.4192
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 70963.5429 nan 0.1000 2293.4613
## 2 69737.4769 nan 0.1000 446.4915
## 3 67663.1105 nan 0.1000 1620.9533
## 4 65595.5565 nan 0.1000 1605.3515
## 5 64726.1877 nan 0.1000 -1194.7253
## 6 63118.5560 nan 0.1000 491.5541
## 7 62133.8217 nan 0.1000 713.4171
## 8 61343.7093 nan 0.1000 -600.8906
## 9 58485.4164 nan 0.1000 1361.5067
## 10 57535.5319 nan 0.1000 230.1592
## 20 47950.7699 nan 0.1000 -734.1269
## 40 33448.1682 nan 0.1000 -1248.3833
## 60 25621.0188 nan 0.1000 -411.3285
## 80 21144.2887 nan 0.1000 -179.5577
## 100 17458.6671 nan 0.1000 -158.2066
## 120 14526.3315 nan 0.1000 -317.8581
## 140 12185.5363 nan 0.1000 -239.2209
## 150 11489.9268 nan 0.1000 -221.1616
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 71017.2342 nan 0.1000 4467.9741
## 2 68008.0252 nan 0.1000 706.9156
## 3 63827.3610 nan 0.1000 1706.7342
## 4 61918.6719 nan 0.1000 402.1280
## 5 59577.4845 nan 0.1000 339.3297
## 6 57858.9875 nan 0.1000 465.8775
## 7 56377.8987 nan 0.1000 407.7097
## 8 54777.5513 nan 0.1000 1130.9051
## 9 51967.8214 nan 0.1000 1039.7791
## 10 50556.9341 nan 0.1000 903.9024
## 20 37918.6108 nan 0.1000 -368.9965
## 40 24204.8157 nan 0.1000 -713.2084
## 60 17837.4005 nan 0.1000 -76.7668
## 80 13449.3454 nan 0.1000 -224.6718
## 100 10940.8396 nan 0.1000 -51.6965
## 120 8790.6669 nan 0.1000 -298.3746
## 140 7268.4105 nan 0.1000 -79.9540
## 150 6707.1268 nan 0.1000 -92.0278
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 64624.9667 nan 0.1000 389.2436
## 2 63124.0064 nan 0.1000 1.4952
## 3 62449.1365 nan 0.1000 -115.7814
## 4 61121.2268 nan 0.1000 48.5803
## 5 60182.5301 nan 0.1000 48.9170
## 6 59361.7909 nan 0.1000 174.4992
## 7 58836.7294 nan 0.1000 -171.6696
## 8 57617.6448 nan 0.1000 18.5269
## 9 57023.8922 nan 0.1000 26.3150
## 10 56170.7880 nan 0.1000 882.4618
## 20 50921.5139 nan 0.1000 -377.0432
## 40 43198.8703 nan 0.1000 131.3322
## 60 39308.3747 nan 0.1000 -347.0034
## 80 36297.8610 nan 0.1000 -105.5105
## 100 34201.7525 nan 0.1000 -183.7697
## 120 32272.7215 nan 0.1000 33.0282
## 140 30263.8241 nan 0.1000 -208.1710
## 150 29443.3383 nan 0.1000 -304.6445
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 65382.5147 nan 0.1000 -764.0819
## 2 62904.5276 nan 0.1000 808.6051
## 3 59544.8708 nan 0.1000 1481.0658
## 4 58914.6159 nan 0.1000 -462.6608
## 5 56572.8587 nan 0.1000 2148.6523
## 6 55281.2643 nan 0.1000 -719.5787
## 7 54246.3797 nan 0.1000 -139.3826
## 8 53016.9471 nan 0.1000 517.2597
## 9 52165.7307 nan 0.1000 345.2832
## 10 51126.2598 nan 0.1000 598.4667
## 20 42398.8123 nan 0.1000 725.5500
## 40 31174.2416 nan 0.1000 -235.7412
## 60 24252.6889 nan 0.1000 -110.2299
## 80 20225.2715 nan 0.1000 193.3073
## 100 17230.2421 nan 0.1000 -156.1685
## 120 14605.4759 nan 0.1000 -37.2787
## 140 12702.7659 nan 0.1000 -63.0332
## 150 11849.5230 nan 0.1000 -135.4741
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 63099.0720 nan 0.1000 2373.1647
## 2 60630.7616 nan 0.1000 1830.8583
## 3 57951.9102 nan 0.1000 1485.6823
## 4 55775.3321 nan 0.1000 1535.7401
## 5 53176.0091 nan 0.1000 1100.7610
## 6 50953.0218 nan 0.1000 877.5570
## 7 49713.0728 nan 0.1000 593.2934
## 8 47433.5074 nan 0.1000 1162.2529
## 9 44574.6967 nan 0.1000 814.6055
## 10 43253.7498 nan 0.1000 411.5538
## 20 33324.4208 nan 0.1000 90.1976
## 40 23534.5116 nan 0.1000 -533.0668
## 60 17404.9462 nan 0.1000 -347.8449
## 80 13029.2490 nan 0.1000 -327.3263
## 100 10508.1464 nan 0.1000 -161.9510
## 120 8479.7302 nan 0.1000 -9.4205
## 140 6993.5016 nan 0.1000 -106.8546
## 150 6336.3641 nan 0.1000 -93.6623
##
## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 60143.3201 nan 0.1000 1141.6569
## 2 59492.2710 nan 0.1000 -252.3634
## 3 59036.4691 nan 0.1000 -35.7541
## 4 58218.9376 nan 0.1000 668.7571
## 5 57670.6604 nan 0.1000 200.9895
## 6 56859.1604 nan 0.1000 872.1897
## 7 56283.7545 nan 0.1000 -135.5633
## 8 55424.5612 nan 0.1000 713.3349
## 9 54668.8257 nan 0.1000 228.4289
## 10 53974.7302 nan 0.1000 582.5180
## 20 48276.6167 nan 0.1000 191.5683
## 40 43682.8676 nan 0.1000 -104.1180
## 50 41003.9737 nan 0.1000 -203.3243## Stochastic Gradient Boosting
##
## 693 samples
## 56 predictor
##
## No pre-processing
## Resampling: Bootstrapped (25 reps)
## Summary of sample sizes: 136, 136, 136, 136, 136, 136, ...
## Resampling results across tuning parameters:
##
## interaction.depth n.trees RMSE Rsquared RMSE SD Rsquared SD
## 1 50 232.2953 0.09164081 42.25541 0.05241598
## 1 100 239.3708 0.08913887 38.82227 0.05665116
## 1 150 245.7649 0.08513335 36.66720 0.05672606
## 2 50 238.1807 0.09138756 38.84577 0.05579187
## 2 100 246.6942 0.09356026 35.95054 0.06432383
## 2 150 254.0433 0.09034138 34.48868 0.06592055
## 3 50 240.7863 0.08784229 33.99263 0.05751025
## 3 100 250.9536 0.08494006 31.35016 0.05603994
## 3 150 256.4335 0.07943061 29.14559 0.05453801
##
## Tuning parameter 'shrinkage' was held constant at a value of 0.1
##
## Tuning parameter 'n.minobsinnode' was held constant at a value of 10
## RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
## The final values used for the model were n.trees = 50, interaction.depth
## = 1, shrinkage = 0.1 and n.minobsinnode = 10.
Aside from such obvious determinants as price and pictures, the ideal Bangkok prostitute–the one with the most likely highest views per day–is a young, physically fit and appealing straight female who operates in Kaset-Ratchayothin but also travels around. The larger her repertoire the better; at least it should include 69, cum on body, boob job, actual Thai massage, cunnilingus and the woman-on-top position. As for the customers, Ladprao-Ramkamhaeng, Downtown and Kaset-Ratchayothin are the areas with the most populated, most physically fit and most curvy prostitutes. Ladprao-Ramkamhaeng offers the highest variety. Donmuang-Rangsit offers the cheapest deals. And everyone most likely uses LINE for communication.