更改模型的预测类类型

Question

我正在使用 Stacking 集成方法进行糖化学习项目。请按照以下代码操作。

  my_control_prob <- trainControl(
    method = "repeatedcv",
    number = i,
    savePredictions = 'final', 
    classProbs = T,repeats=5)
  
  
  my_control <- trainControl(
    method = "repeatedcv",
    number = i,
    savePredictions = 'final', 
    repeats=5)
  
  model_list_prob <- caretList(
    quality~., data=trainWhite,
    trControl=my_control_prob, metric="Accuracy",
    methodList=c("nb","knn")
  )
  
  model_list <- caretList(
    quality~., data=trainWhite,
    trControl=my_control, metric="Accuracy",
    methodList=c("nb","knn")
  )
  
  p_prob <- as.data.frame(predict(model_list_prob, newdata=testWhite4))
  #print(p_prob)
  
  p_ <- as.data.frame(predict(model_list, newdata=testWhite4))
  #print(p_) #("Good" when < 0.5)

我的数据集的类变量名为 quality，它有两个值“Good”和“Bad”。当预测概率小于 0.5 时，我需要将其归类为“坏”，反之亦然。但是从模型来看，返回的输出就像当预测概率小于 0.5 时被归类为“好”。我怎么能控制这个。我需要提到的是“好”是积极的类。