【发布时间】:2015-08-14 20:54:48
【问题描述】:
我正在尝试插入符号插图中给出的代码并将其应用于我的数据link。 我正在使用此代码评估 C5.0,对我的数据进行 10 倍交叉验证和 ROC 指标:
tuned <- train (training, class, method="C5.0", tuneLength=11, tuneGrid=expand.grid(.model="tree",.trials=c(1:100),.winnow=FALSE),trC=trainControl(method="repeatedcv",repeats=5,summaryFunction=twoClassSummary,classProbs=TRUE), metric="ROC")
这里,training 是没有类标签的训练数据,class 是各自的类标签。
但是我得到了这个错误:
evalSummaryFunction 中的错误(y,wts = weights,ctrl = trControl,lev = classLevels, : train() 使用 ROC 代码需要 class 概率。查看 trainControl() 的 classProbs 选项
谁能指出我哪里错了?
【问题讨论】:
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查看我的答案 [此处][1] 以帮助解决您遇到的“
something is wrong; all the ROC metric values are missing”错误。 [1]:stackoverflow.com/a/31467092/1710632
标签: r cross-validation r-caret