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嗨，我的名字是Abhi，我正在使用插入符號來構建基於gbm樹的模型。但是不是準確，我想用ROC作爲我的指標R - 插入 - 在模型訓練中使用ROC代替精度
這裏是我的代碼到目前爲止
myTuneGrid <- expand.grid(n.trees = 500,interaction.depth = 11,shrinkage = 0.1)
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 7,repeats = 1, verboseIter = FALSE,returnResamp = "all",classProbs = TRUE)
myModel <- train(Cover_Type ~ .,data = modelData,method = "gbm",trControl = fitControl,tuneGrid = myTuneGrid,metric='roc')
然而，當我運行此代碼，我得到一個警告
Warning message:
In train.default(x, y, weights = w, ...) :
The metric "roc" was not in the result set. Accuracy will be used instead.
如何強迫我的模型使用roc而不是精度。我在這裏做錯了什麼？
在[caret網站]（http://topepo.github.io/caret/training.html）上有一些使用gbm模型的脫字符號的示例。乍看之下，我懷疑你的警告信息是由於在trainControl中沒有指定'twoClassSummary'作爲彙總函數的結果，並且可能不會使'roc'大寫'ROC'。 – cdeterman 2014-10-10 20:01:52
將trainControl更改爲trainControl（method =「repeatedcv 「，number = 7，metric ='roc'，summaryFunction = twoClassSummary，repeats = 1，verboseIter = FALSE，returnResamp =」all「，classProbs = TRUE）但是仍然沒有運氣 – Abhi 2014-10-10 20:36:03
你可以確認你是否可以運行以下[gist ]（https://gist.github.com/cdeterman/d0e38a768b1a55d9b900）沒有顯示警告消息？它只不過是來自脫字符網站的演示文稿，附加網格和匹配參數。最好檢查是否安裝了'pROC'軟件包。 – cdeterman 2014-10-13 12:33:31