r - 最適化に mlogloss を使用するようキャレットで xgboost に指示する方法

Question

マルチクラスの問題があります。たとえば、データセット データmtcarsセットを取得して、シリンダ数を予測したいとしcylます。

data(mtcars)

パッケージxgboostを使って装着して使いたい。caretそのために、次を使用してハイパーパラメータのグリッドを作成します

xgb_grid_param = expand.grid(
  nrounds = 1000,
  eta = c(0.01, 0.001, 0.0001),
  max_depth = c(2, 4),
  gamma = 0,
  colsample_bytree =1,
  min_child_weight =1  
)

トレーニング制御パラメーターを次のように作成できます

xgb_tr_ctrl = trainControl(
  method = "cv",
  number = 5,
  repeats =2,
  verboseIter = TRUE,
  returnData = FALSE,
  returnResamp = "all",
  allowParallel = TRUE  

)

次に、次を使用してtrain関数を実行しようとするとcaret:

model <- train(factor(cyl)~., data = mtcars, method = "xgbTree",
         trControl = xgb_grid_param, tuneGrid=xgb_grid_param)

エラーが発生します::

 Error in trControl$classProbs && any(classLevels !=  make.names(classLevels)) :
  invalid 'x' type in 'x && y'

このエラーを修正する方法と、学習を最適化するxgbTreeために使用するように指示する方法を教えてください。mlogloss