キャレット パッケージで gbm の重みを定義する方法を見つけたいと思います。「caret」パッケージの「train」関数にはパラメーター「weights」がありますが、説明には「この引数は、ケースの重みを許可するモデルにのみ影響します」と記載されています。私の理解によると、「gbm」は重みの定義をサポートしていますが、重みを定義する形式はわかりません。単純に c(1,10) です - 1 は多数派クラス、10 は少数派クラスですか?
2 番目の質問は、カッパ統計量に関するものです。Kappa は、クラスの不均衡なデータ セットのより優れたパフォーマンス メトリックであると読みましたが、その方法を理解できませんでした。クラスの不均衡なデータ セットの ROC と比較して、Kappa がより優れたパフォーマンス メトリックである理由について、いくつかのガイダンスをいただければ幸いです。
ありがとう。