Я пытаюсь построить регрессионную модель, используя данные Boston Housing, используя пакет caret.Код выглядит следующим образом:
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(lubridate)
library(broom)
library(caret)
library(xgboost)
#list.files()
options(scipen = 999)
library(MASS)
data_model <- Boston
data_model <- as.data.frame(data_model)
# based on this link https://stackoverflow.com/questions/51762536/r-xgboost-on-caret-attempts-to-perform-classification-instead-of-regression
data_model$medv <- as.double(data_model$medv)
data_model$zn <- as.double(data_model$zn)
xgb_grid_1 = expand.grid(
nrounds = 1000,
max_depth = c(2, 4, 6, 8, 10),
eta=c(0.5, 0.1, 0.07),
gamma = 0.01,
colsample_bytree=0.5,
min_child_weight=1,
subsample=0.5
)
xgb_trcontrol_1 = trainControl(
method = "cv",
number = 5,
allowParallel = TRUE
)
xgb_train_1 = train(
x = data_model %>% dplyr::select(-medv) %>% as.matrix(),
y = as.matrix(data_model$medv),
trControl = xgb_trcontrol_1,
tuneGrid = xgb_grid_1,
method = "xgbTree",
metric = 'RMSE'
)
sessionInfo()
Но когда я запускаю функцию train(), я получаю ошибку Error: Metric RMSE not applicable for classification models.Затем я попытался изменить переменные, которые были integers на double, как предложено этой ссылкой .Я все еще, кажется, получаю ту же ошибку.Я пропускаю дополнительный параметр, который должен позаботиться об этом?Заранее спасибо!Я также включил информацию о моем сеансе ниже на случай конфликта версий, о котором мне неизвестно.
R version 3.4.0 (2017-04-21)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS 10.14
Matrix products: default
BLAS: /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/lib/libRlapack.dylib
locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] MASS_7.3-47 bindrcpp_0.2.2 xgboost_0.71.2 caret_6.0-81 lattice_0.20-35 broom_0.4.2 lubridate_1.6.0 dplyr_0.7.8 purrr_0.2.3
[10] readr_1.1.1 tidyr_0.7.2 tibble_1.4.2 ggplot2_2.2.1.9000 tidyverse_1.1.1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] Rcpp_1.0.0 class_7.3-14 utf8_1.1.3 assertthat_0.2.0 ipred_0.9-6 psych_1.7.5 foreach_1.4.3 R6_2.2.2
[9] cellranger_1.1.0 plyr_1.8.4 stats4_3.4.0 httr_1.3.1 pillar_1.2.1 rlang_0.3.0.1 lazyeval_0.2.1 readxl_1.0.0
[17] rstudioapi_0.7 data.table_1.10.4 rpart_4.1-11 Matrix_1.2-9 splines_3.4.0 gower_0.1.2 stringr_1.3.0 foreign_0.8-67
[25] munsell_0.4.3 compiler_3.4.0 modelr_0.1.1 pkgconfig_2.0.1 mnormt_1.5-5 nnet_7.3-12 tidyselect_0.2.5 prodlim_2018.04.18
[33] codetools_0.2-15 crayon_1.3.4 withr_2.1.2 recipes_0.1.4 ModelMetrics_1.1.0 grid_3.4.0 nlme_3.1-131 jsonlite_1.5
[41] gtable_0.2.0 magrittr_1.5 waterfalls_0.1.2 scales_0.5.0.9000 cli_1.0.0 stringi_1.1.7 reshape2_1.4.3 timeDate_3012.100
[49] xml2_1.2.0 generics_0.0.1 lava_1.6.1 iterators_1.0.8 tools_3.4.0 forcats_0.2.0 glue_1.3.0 hms_0.3
[57] parallel_3.4.0 survival_2.41-3 colorspace_1.3-2 xgboostExplainer_0.1 rvest_0.3.2 bindr_0.1.1 haven_1.1.0