R Метрика RMSE не применяется для классификационных моделей
Я пытаюсь исследовать свою модель с R с помощью xgboost. Модель обучения в целом работает хорошо, но с кареткой это некоторая проблема с метрикой.
Я попытался установить коэффициент для столбца класса, бит все еще нет результата.
мои данные
ID var1var2TARGET
1 5 0 1
2 4 3 1
3 4 2 0
4 3 1 0
5 2 4 1
6 1 2 1
7 5 3 1
8 4 1 0
9 4 1 0
10 2 4 1
11 5 5 1
для этого я делаю
train <- read.csv()
train.y <- train$TARGET
train$TARGET <- NULL
train$ID <- NULL
train.y <- lapply(train.y, factor)
затем я готовлю параметры модели
xgb_grid_1 = expand.grid(
nrounds = 1000,
eta = c(0.01, 0.001, 0.0001),
max_depth = c(2, 4, 6, 8, 10),
gamma = 1
)
# pack the training control parameters
xgb_trcontrol_1 = trainControl(
method = "cv",
number = 5,
verboseIter = TRUE,
returnData = FALSE,
returnResamp = "all", # save losses across all models
classProbs = TRUE, # set to TRUE for AUC to be computed
summaryFunction = twoClassSummary,
allowParallel = TRUE
)
и после всего этого я вызываю функцию поезда
xgb_train_1 = train(
x = train,
y = train.y,
trControl = xgb_trcontrol_1,
tuneGrid = xgb_grid_1,
method = "xgbTree"
)
это дает мне
Error in train.default(x = train, y = train.y, trControl = xgb_trcontrol_1, :
Metric RMSE not applicable for classification models
почему это может быть?
1 ответов
вы должны попытаться изменить train.y <- lapply(train.y, factor)
до train.y <- factor(train.y, labels = c("yes", "no"))
.
caret
обычно жалуется, если метки 0 или 1, поэтому попробуйте изменить его.