Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve     1           nan             nan     0.6000       nan     2           nan             nan     0.6000       nan     3           nan             nan     0.6000       nan     4           nan             nan     0.6000       nan     5           nan             nan     0.6000       nan     6           nan             nan     0.6000       nan     7           nan             nan     0.6000       nan     8           nan             nan     0.6000       nan     9           nan             nan     0.6000       nan    10           nan             nan     0.6000       nan    20           nan             nan     0.6000       nan
g = gbm(target ~ ,        data =train,        distribution = "bernoulli",        n.trees = 100,        shrinkage = 0.6,        interaction.depth = 2,        verbose = T,        bag.fraction=0.8,        #cv.folds=10        )