在R中使用火车函数进行分类并进行回归。如何？

Question

我相对来说是R的新秀。无论如何，我正在处理一个我现在无法解决的问题。我必须用执行交叉验证的Knn（k = 7）进行分类，以评估10倍或更少倍的交叉验证将如何影响准确性。当我将默认度量标准更改为具有“准确性”的RMSE时，R会返回这种度量标准仅用于分类。所以我的问题是如何告诉R回归回归分类？

先感谢

parameter_grid_search <- expand.grid(kmax     = 7)

K <- train(X1 ~ X2,data,method = 'knn', tuneGrid = parameter_grid_search, trControl = 

            trainControl(method = 'cv',number = 15),metric ='Accuracy')

# I leave to one only one because the other are the same with a different folding