我正在尝试在插入符号中给出的代码并将其应用于我的数据link。 我正在使用此代码来评估C5.0,对我的数据进行10倍交叉验证和ROC指标:
tuned <- train (training, class, method="C5.0", tuneLength=11, tuneGrid=expand.grid(.model="tree",.trials=c(1:100),.winnow=FALSE),trC=trainControl(method="repeatedcv",repeats=5,summaryFunction=twoClassSummary,classProbs=TRUE), metric="ROC")
此处,training
是没有类别标签的培训数据,class
是各自的类别标签。
但是我收到了这个错误:
evalSummaryFunction中的错误(y,wts = weights,ctrl = trControl,lev = classLevels,:train()使用ROC代码需要类 概率。请参阅trainControl()
的classProbs选项
有人可以指出我错在哪里吗?
答案 0 :(得分:0)
使用trControl
代替trC
。此外,您不再需要在调整参数名称前面的句点。