我想计算模型的 AUC。
library(yardstick)
data(two_class_example)
此代码有效。
roc_auc(
two_class_example,
truth = truth,
Class1,
options = list(smooth = TRUE)
)
我喜欢指定参数,以便我的代码更易于阅读和调试。
roc_auc(
two_class_example,
truth = truth,
estimate=Class1,
options = list(smooth = TRUE)
)
这给出了以下错误
metric_summarizer 中的错误(metric_nm = "roc_auc", metric_fn = roc_auc_vec, : 由多个实际参数匹配的形式参数“估计”
请解释这个错误。我认为 Class1 列是估计类概率的向量。