Я использую каретку для построения модели классификации. ROC используется в качестве метрики для настройки гиперпараметров.
data("segmentationData")
train_control <- trainControl(method="cv", number=10, classProbs =TRUE,
summaryFunction = twoClassSummary)
grid = expand.grid( mtry = c(1,2,3))
output <- train(Class~., data=segmentationData, trControl=train_control,
tuneGrid = grid, method="rf", metric='ROC', verbose=FALSE )
Мои вопросы: как я могу получить точность перекрестной проверки после обучения, когда я использую ROC в качестве показателя? Спасибо