Question

我正在使用R中的插入包用于训练径向基SVM进行分类;此外，线性SVM用于变量选择。使用metric =“Accuracy”，这很好，但最终我更感兴趣的是优化metric =“ROC”。虽然计算所有适合的模型的ROC，但是聚合ROC值似乎存在一些问题。

以下是一些示例代码：

library(caret)
library(mlbench)

set.seed(0)

data(Sonar)
x<-scale(Sonar[,1:60])
y<-as.factor(Sonar[,61])

# Custom summary function to use both
# defaultSummary() and twoClassSummary
# Also input and output of summary function are printed

svm.summary<-function(data, lev = NULL, model = NULL){
 print(head(data,n=3))
 a<-defaultSummary(data, lev, model)
 b<-twoClassSummary(data, lev, model)
 out<-c(a,b)
 print(out)
 out}

fitControl <- trainControl(
 method = "cv",
 number = 2,
 classProbs = TRUE,
 summaryFunction=svm.summary,
 verbose=T,
 allowParallel = FALSE)

# Ranking function: Rank Variables using a linear 
# SVM 

rankSVM<-function(object,x,y) {
 print("ranking")
 obj<-ksvm(x=as.matrix(x), y=y, 
  kernel=vanilladot,
  kpar=list(), C=10,
  scaled=F)
 w<-t(obj@coef[[1]]%*%obj@xmatrix[[1]])
 z<-abs(w)/sqrt(sum(w^2))
 ord<-order(z,decreasing=T)
 data.frame(var=dimnames(z)[[1]][ord],Overall=z[ord])
}


svmFuncs<-getModelInfo("svmRadial",regex=F)

svmFit<-function(x,y,first,last,...) {
 out<-train(x=x,y=as.factor(y),    
  method="svmRadial",
  trControl=fitControl,
  scaled=F,
  metric="Accuracy",
  maximize=T,
  returnData=T)
  out$finalModel}

selectionFunctions<-list(summary=svm.summary,
 fit=svmFit,
 pred=svmFuncs$svmRadial$predict,
 prob=svmFuncs$svmRadial$prob,
 rank=rankSVM,
 selectSize=pickSizeBest,
 selectVar=pickVars)                         

selectionControl<-rfeControl(functions=selectionFunctions,
 rerank=F,
 verbose=T,
 method="cv",
 number=2)

subsets<-c(1,30,60)

svmProfile<-rfe(x=x,y=y,
 sizes=subsets,
 metric="Accuracy",
 maximize=TRUE,
 rfeControl=selectionControl)

svmProfile

最终输出如下：

> svmProfile

Recursive feature selection

Outer resampling method: Cross-Validated (2 fold) 

Resampling performance over subset size:

Variables Accuracy  Kappa ROC   Sens   Spec AccuracySD KappaSD ROCSD  SensSD SpecSD Selected
        1   0.8075 0.6122 NaN 0.8292 0.7825    0.02981 0.06505    NA 0.06153 0.1344        *
       30   0.8028 0.6033 NaN 0.8205 0.7825    0.00948 0.02533    NA 0.09964 0.1344         
       60   0.8028 0.6032 NaN 0.8206 0.7823    0.00948 0.02679    NA 0.12512 0.1635         

The top 1 variables (out of 1):
V49

ROC是NaN。检查输出（作为详细= T和摘要函数被修补以显示其输出和输入的部分）显示，当调整内循环中的SVM时，ROC似乎正确计算：

+ Fold1: sigma=0.01172, C=0.25 
  pred obs         M         R
1    M   R 0.6658878 0.3341122
2    M   R 0.5679477 0.4320523
3    R   R 0.2263576 0.7736424
 Accuracy     Kappa       ROC      Sens      Spec 
0.6730769 0.3480826 0.7961310 0.6428571 0.7083333 
- Fold1: sigma=0.01172, C=0.25 
+ Fold1: sigma=0.01172, C=0.50 
  pred obs         M         R
1    M   R 0.7841249 0.2158751
2    M   R 0.7231365 0.2768635
3    R   R 0.3033492 0.6966508
 Accuracy     Kappa       ROC      Sens      Spec 
0.7692308 0.5214724 0.8407738 0.9642857 0.5416667 
- Fold1: sigma=0.01172, C=0.50 

[...]

外部迭代中似乎存在问题。 “两次之间”我们得到以下结论：

-(rfe) fit Fold1 size:  1 
  pred obs Variables
1    M   R         1
2    M   R         1
3    M   R         1
 Accuracy     Kappa       ROC      Sens      Spec 
0.7864078 0.5662328        NA 0.8727273 0.6875000 
  pred obs Variables
1    R   R        30
2    M   R        30
3    M   R        30
 Accuracy     Kappa       ROC      Sens      Spec 
0.7961165 0.5853939        NA 0.8909091 0.6875000 
  pred obs Variables
1    R   R        60
2    M   R        60
3    M   R        60
 Accuracy     Kappa       ROC      Sens      Spec 
0.7961165 0.5842783        NA 0.9090909 0.6666667 
+(rfe) fit Fold2 size: 60

所以这里似乎摘要函数的输入是一个矩阵，它不包含类概率，而是包含变量的数量，因此无法正确计算/聚合ROC。有人知道如何防止这种情况吗？我忘了告诉插入符号在某个地方输出类概率吗？

非常感谢帮助，因为Caret真的是一个很酷的软件包，如果我可以让它正常运行，它将为我节省大量的工作。

托拉尔夫

Answer 1

getModelInfo旨在获取train的代码，但不会自动使用rfe（我会在文档中记下这一点）。 rfe不会查找名为probs的广告位，并且概率预测不代表ROC摘要。

您可能希望将代码基于caretFuncs，该代码旨在与rfe一起使用，并且应该自动执行我认为您想要做的很多事情。

例如，在caretFuncs中，pred模块将创建类和概率预测：

function(object, x) {
  tmp <- predict(object, x)
  if(object$modelType == "Classification" &
     !is.null(object$modelInfo$prob)) {
         out <- cbind(data.frame(pred = tmp),
                      as.data.frame(predict(object, x, type = "prob")))
         } else out <- tmp
      out
  }

您可以简单地将rankSVM插入caretFuncs$rank。

看看feature selection page on the website。它包含您需要的代码模块的详细信息。

r中的ROC（）在R的插入包中

1 个答案: