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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。

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1 回答 1

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根据该函数的帮助页面,Class1 变量属于...参数,而不是估计参数(实际上,似乎不存在这样的参数)。关于...,它写道:

一组不带引号的列名或一个或多个 dplyr 选择器函数,用于选择哪些变量包含类概率。如果真值是二元的,则只应选择 1 列。否则,应该有与事实因子水平一样多的列。

基本上,您无需担心指定。

于 2020-02-09T16:09:09.517 回答