如何使用ROC使用插入包选择最佳模型参数？

Question

我正在尝试基于插入符号包构建一个glm模型。我想使用ROC来选择最佳分类模型的参数。我添加了summaryFunction=twoClassSummary和{{1}到classProbs = TRUE函数和 trainControl函数metric = "ROC"。

这是我的代码：

train

控制功能：

library('caret')

dat <- read.table(text = " target birds    wolfs     snakes
+       0        3        9         7
+       1        3        8         4
+       1        1        2         8
+       0        1        2         3
+       0        1        8         3
+       1        6        1         2
+       0        6        7         1
+       1        6        1         5
+       0        5        9         7
+       1        3        8         7
+       1        4        2         7
+       0        1        2         3
+       0        7        6         3
+       1        6        1         1
+       0        6        3         9
+       1        6        1         1   ",header = TRUE)

模特：

 fitControl <- trainControl( method = "repeatedcv",  number = 10,repeats = 10, summaryFunction=twoClassSummary,classProbs = TRUE)

我收到了这个错误：

glm <- train(target~ ., data = dat, method = "glm", trControl = fitControl, tuneLength = 4, metric = "ROC")

我做错了什么？

Answer 1

尝试将target列设置为代码的代码：

dat$target<-as.factor(dat$target,labels=c("X0","X1"))