在R插入符中，获取样本内和样本外概率估计值

Question

我有一些类似的数据：

data(Titanic) # need one row per passenger

df <- data.frame(Titanic, stringsAsFactors=TRUE) 

df <- df[rep(seq_len(nrow(df)), df[,"Freq"]), which(names(df)!="Freq")] 

我使用重复的交叉验证逻辑回归在caret中训练了一个模型，如：

library(caret) 

tc <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=3, 
                   returnData=TRUE, savePredictions=TRUE, classProbs=TRUE)

glmFit <- train(Survived ~ Class + Sex + Age, data = df, weights=Freq, 
                method="glm", family="binomial",
                trControl = tc)

summary(glmFit)

我想获得平均样本内拟合概率和样本外预测概率（数据框中每行的平均值为27和3的值，在这种情况下，因为它是10倍CV x 3重复）。

我想将每行的平均样本内和样本外概率估计附加到数据框上 - 看起来像最后两列：

>df_appended
| Class  | Sex |  Age | Survived | training_p_surv_est | testing_p_surv_est |  
      3rd     M  Child          0                  .251                 .259
      3rd     M  Child          1                  .251                 .259
      2nd     M  Child          1                  .324                 .319
      2nd     M  Child          0                  .324                 .319   

根据?trainControl，我已使用savePredictions=TRUE保存了每个重采样的保留预测。 （还有classProbs=TRUE，因为我想要原始概率，而不是类。）

如何访问样本内和样本外的预测？查看?predict.train，我尝试使用

extractProb(list(glmFit)) 
#Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'Class2nd' not found 

非常感谢。

Answer 1

如果你看看你的glmFit对象。它包含一个名为'pred'的子列表。

head(glmFit$pred)

您将获得每个cv和折叠的预测概率以及预测类别。

欢呼声。