問題タブ [mlr]

私は mlr R パッケージ (v2.3) を使用しており、3 クラス分類問題で CV を使用する場合の手段の 1 つとしてマルチクラス auc を使用しようとしています。しかし、次のエラーが発生します。

エラー: 「multiclass.roc.default」は「namespace:pROC」からエクスポートされたオブジェクトではありません

すべての依存関係が既にインストールされていると思います (それが実際の問題だとは思いません)。「resample」関数を実行しようとすると、次のようにエラーが発生します。

なにか提案を？

これは簡単な質問です。私が愚かな方法でこれを行っていないことを確認するためだけです。auc私は mlr の尺度として使用したいと考えています。また、サンプル サイズが小さいため、LOO も使用しています。もちろん、LOO クロス検証スキームでは、テスト サンプルは常に 1 つのインスタンスのみであるため、auc計算することはできません。もちろん、後で予測を見て計算することもできますが、ネストされた交差検証の内部ループでそれを測定値として使用したい場合に問題が発生します。このようなもの (独自の を定義する必要がありますbinaryTask):

auc両方のループで、そのように使用することはできません。mlr毎回一意の再サンプルではなく、すべてのテスト サンプルでメジャーを評価するにはどうすればよいでしょうか?

mlrパッケージでモデルを実行しようとしていますが、predict()機能に問題があります。次のエラーメッセージが表示されます。

以下の再現可能な例を見つけてください。

そして、エラーが表示されます。私は何か間違ったことをしていますか？ありがとう！

以下は、私が実装しているコードの一部です。

コードの最後のコマンドを実行しているときに、次のエラーに直面します。

虹彩データの単純なケースに対して同じスクリプトを実行しましたが、正常に動作しています。「引数は行数が異なることを意味します: 47505、5938」とはどういう意味ですか? トレーニング セットには 47505 行ありますが、5938 は何を示していますか? ※使用ライブラリは「mlr」

前もって感謝します、

mlrLDA (「classif.lda」) を使用して数秒でパッケージをトレーニングすることができた分類タスクがあります。ただし、「classif.rpart」を使用してトレーニングすると、トレーニングは終了しませんでした。

さまざまな方法で行う別の設定はありますか?

問題を再現するために必要な場合は、ここに私のトレーニング データを示します。私はそれを簡単に訓練しようとしました

次の R コードを実行した後:

str(data) を実行すると、次のようになります。

タスクの概要は次のとおりです。

次に、エラーが発生します。

このエラーを回避するための助けをいただければ幸いです。ありがとう。