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ROC公制in train(),插入符号包

roc r-caret neural-network machine-learning r

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Chris · 技术社区 · 7 年前

这个 df 在列车和测试数据帧中拆分。列车数据帧在训练和测试数据帧中被分割。因变量 Y 是值为0和1的二进制(因子)。我试图用这段代码(神经网络,caret软件包)预测概率:

library(caret)

model_nn <- train(
  Y ~ ., training,
  method = "nnet",
  metric="ROC",
  trControl = trainControl(
    method = "cv", number = 10,
    verboseIter = TRUE,
    classProbs=TRUE
  )
)

model_nn_v2 <- model_nn
nnprediction <- predict(model_nn, testing, type="prob")
cmnn <-confusionMatrix(nnprediction,testing$Y)
print(cmnn) # The confusion matrix is to assess/compare the model

但是,它给了我以下错误:

    Error: At least one of the class levels is not a valid R variable name; 
This will cause errors when class probabilities are generated because the
 variables names will be converted to  X0, X1 . Please use factor levels 
that can be used as valid R variable names  (see ?make.names for help).

我不明白“使用可以用作有效R变量名的因子级别”是什么意思。因变量 Y 已是因子,但不是有效的R变量名?。

附言:如果你删除代码,代码会很好地工作 classProbs=TRUE 在里面 trainControl() 和 metric="ROC" 在里面 train() .然而 "ROC" metric是我的最佳模型的比较指标,因此我尝试使用“ROC”指标创建一个模型。

编辑 :代码示例:

# You have to run all of this BEFORE running the model
classes <- c("a","b","b","c","c")
floats <- c(1.5,2.3,6.4,2.3,12)
dummy <- c(1,0,1,1,0)
chr <- c("1","2","2,","3","4")
Y <- c("1","0","1","1","0")
df <- cbind(classes, floats, dummy, chr, Y)
df <- as.data.frame(df)
df$floats <- as.numeric(df$floats)
df$dummy <- as.numeric(df$dummy)

classes <- c("a","a","a","b","c")
floats <- c(5.5,2.6,7.3,54,2.1)
dummy <- c(0,0,0,1,1)
chr <- c("3","3","3,","2","1")
Y <- c("1","1","1","0","0")
df <- cbind(classes, floats, dummy, chr, Y)
df <- as.data.frame(df)
df$floats <- as.numeric(df$floats)
df$dummy <- as.numeric(df$dummy)

1 回复 | 直到 7 年前

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desertnaut SKZI 7 年前

这里有两个独立的问题。

第一个是错误消息,它说明了一切:您必须使用 "0", "1" 像 价值观 对于因变量 Y 。

在构建了数据框架之后,至少可以通过两种方法来实现这一点 df ; 第一个是提示错误消息,即使用 make.names :

df$Y <- make.names(df$Y)
df$Y
# "X1" "X1" "X1" "X0" "X0"

第二种方法是使用 levels 函数,通过该函数可以显式控制名称本身;在此处再次显示名称 X0 和 X1

levels(df$Y) <- c("X0", "X1")
df$Y
# [1] X1 X1 X1 X0 X0
# Levels: X0 X1

添加上述任一行后,显示 train() 代码将平稳运行(替换 training 具有 df公司 ),但仍不会产生任何ROC值,而是发出警告:

Warning messages:
1: In train.default(x, y, weights = w, ...) :
  The metric "ROC" was not in the result set. Accuracy will be used instead.

这就引出了第二个问题:为了使用ROC指标,您必须添加 summaryFunction = twoClassSummary 在 trControl 的参数 列车() :

model_nn <- train(
  Y ~ ., df,
  method = "nnet",
  metric="ROC",
  trControl = trainControl(
    method = "cv", number = 10,
    verboseIter = TRUE,
    classProbs=TRUE,
    summaryFunction = twoClassSummary # ADDED
  )
)

使用您提供的玩具数据运行上述代码片段仍然会出现错误(缺少ROC值),但这可能是因为此处使用的数据集非常小,再加上大量CV折叠,并且您自己的完整数据集不会出现这种情况(如果我将CV折叠减少到 number=3 )。。。