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glmnet から予測を取得した後、「ROCR」パッケージの「予測」関数を使用して tpr、fpr などを取得しようとしていますが、次のエラーが発生します。

pred <- prediction(pred_glmnet_s5_3class, y)
Error in prediction(pred_glmnet_s5_3class, y) : 
Format of predictions is invalid.

glmnet 予測とラベルの両方を出力しましたが、それらは同様の形式であるように見えるため、ここで何が無効なのかわかりません。

コードは次のとおりで、入力はここで入力できます。これは小さなデータセットであり、実行にそれほど時間はかかりません。

library("ROCR")
library("caret")
sensor6data_s5_3class <- read.csv("/home/sensei/clustering /sensor6data_f21_s5_with3Labels.csv")
sensor6data_s5_3class <- within(sensor6data_s5_3class, Class <- as.factor(Class))
sensor6data_s5_3class$Class2 <- relevel(sensor6data_s5_3class$Class,ref="1")

set.seed("4321")
inTrain_s5_3class <- createDataPartition(y = sensor6data_s5_3class$Class, p = .75, list = FALSE)
training_s5_3class <- sensor6data_s5_3class[inTrain_s5_3class,]
testing_s5_3class <- sensor6data_s5_3class[-inTrain_s5_3class,] 
y <- testing_s5_3class[,22]

ctrl_s5_3class <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 10 , savePredictions = TRUE)
model_train_glmnet_s5_3class <- train(Class2 ~ ZCR + Energy + SpectralC + SpectralS + SpectralE + SpectralF + SpectralR + MFCC1 + MFCC2 + MFCC3 + MFCC4 + MFCC5 + MFCC6 + MFCC7 + MFCC8 + MFCC9 + MFCC10 + MFCC11 + MFCC12 + MFCC13, data = training_s5_3class, method="glmnet", trControl = ctrl_s5_3class)
pred_glmnet_s5_3class = predict(model_train_glmnet_s5_3class, newdata=testing_s5_3class, s = "model_train_glmnet_s5_3class$finalModel$lambdaOpt")

pred <- prediction(pred_glmnet_s5_3class, y)

あなたの助けに感謝！

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主な問題は、と の両方の引数predictionに「ベクトル、行列、リスト、またはデータ フレーム」を使用することです。とはベクトルのように見えますが、そうではありません。predictionslabelspred_glmnet_s5_3classy

sapply(c(is.vector, is.matrix, is.list, is.data.frame), do.call, list(y))
# [1] FALSE FALSE FALSE FALSE

実際、それらは要因であり (例えば から見ることができますclass(y))、次のように?is.vector通知します。

因子はベクトルではないことに注意してください。'is.vector' は 'FALSE' を返し、'as.vector' は因子を 'mode = "any"' の文字ベクトルに変換します。

numeric両方のオブジェクトを次のように変換できます。

pred <- prediction(as.numeric(pred_glmnet_s5_3class), as.numeric(y))
#   Number of classes is not equal to 2.
# ROCR currently supports only evaluation of binary classification tasks.

残念ながら、この質問の範囲を超える別の問題が発生します。

于 2016-11-24T12:08:54.800 に答える