有没有办法让插入符号使用RMSE和二进制分类问题?
如果您尝试使用metric = "RMSE"
分类问题,您将收到以下消息:
Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : Metric RMSE not applicable for classification models
这是有道理的.但有没有办法定义自定义指标?例如,如果你的结局是0
或1
,你可以定义误差outcome - p
其中p
是由模型预测的概率.
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为了给出这个背景以及想要使用这个测量背后的一些推理,请参阅Michael J.Procopio 在自主户外机器人导航中学习漂移概念的分类器集合的实验分析中的 2.7.1 ,或者关于softclassval的论文
Y应该是一个因素.在训练模型之前,在其上使用as.factor().