У меня есть проблема мультиклассовой классификации (с 10 классами), которую я пытаюсь решить, используя опцию нейронной сети 'mxnet' в пакете caret в R. Я использую 10-кратную перекрестную проверку во время обучения и хотела быпостроить кривую обучения для этого, чтобы выяснить, является ли модель подходящей.Я изменил решение, приведенное в этом посте ( Кривые изучения графиков с пакетом каретки и R ), чтобы соответствовать моим данным.Однако, поскольку кривая обучения записывается по каждой из повторных выборок, не все факторы / классы (1-10) присутствуют в каждой кратности, что приводит к следующей ошибке:
Ошибка:Один или несколько уровней факторов в результате не содержат данных
Я также пытался использовать встроенную функцию caret с learning_curve_dat, но я сталкиваюсь с тем же сообщением об ошибке.
Есть ли способ обойти эту проблему, когда не все факторы присутствуют в каждой из складок?