尝试在 R 的插入符号包中获取类概率时出错

Question

我发现了与此类似的问题，但没有解决我的问题：我使用插入符号和 ranger 方法来拟合随机森林，然后使用 predict 来预测我的评估数据。这行得通。但是当我尝试获取预测概率时，出现以下错误：

[.data.frame(out, , obsLevels, drop = FALSE) 中的错误：未定义 选择的列

代码（示例）

require(caret)

mtcars$carb <- as.factor(mtcars$carb)

tuneGrid <- expand.grid(mtry = c(10), min.node.size = c(1), splitrule = "extratrees")
rf_model<-train(carb~.,data=mtcars,method="ranger",
                trControl=trainControl(method="none")
                , tuneGrid = tuneGrid
)

predict(rf_model, mtcars, type="prob")

我确定碳水化合物是其他地方建议的一个因素。

想法？

Answer 1

有几个问题。 首先，这种方法要求因子的类级别遵循有效的约定 R 变量名称，因此第一步将 carb 因子的级别重命名为以字母开头

mtcars$carb <- as.factor(paste0("c",mtcars$carb))

其次，TrainControl 中classProbs 的默认参数设置为FALSE。 在您的情况下，这应该是 TRUE。

library("caret")

tuneGrid <- expand.grid(mtry = c(10), min.node.size = c(1), splitrule = "extratrees")
rf_model <- train(carb ~ ., data = mtcars, method = "ranger",
              trControl = trainControl(method = "none", classProbs = TRUE),
              tuneGrid = tuneGrid)

classprobs <- predict(rf_model, newdata = mtcars, type = "prob")