Как исправить «Метрика« Точность »не была в наборе результатов. Вместо этого будет использоваться AUC»

Question

Я пытаюсь запустить логистическую регрессию для задачи классификации

Зависимая переменная "SUBSCRIBEDYN" - это коэффициент с двумя уровнями ("Да" и "Нет")

train.control <- trainControl(method = "repeatedcv",
number = 10,
repeats = 10,
verboseIter = F,
classProbs = T,
summaryFunction = prSummary)

set.seed(13)
simple.logistic.regression <- caret::train(SUBSCRIBEDYN ~ .,
data = train_data,
method = "glm",
metric = "Accuracy",
trControl = train.control)


simple.logistic.regression`

Однако он не принимает Точность в качестве метрики «Метрика« Точность »отсутствует в наборе результатов. Вместо этого будет использоваться AUC»

Answer 1

Для модели классификации с 2 уровнями следует использовать metric="ROC".metric="Accuracy" используется для нескольких классов.Однако после обучения модели вы можете использовать матрицу путаницы для получения точности, например, используя функцию confusionMatrix().