使用caretEnsemble包中的trainControl和train函数训练模型,使用的数据集为标签为label的分类数据,代码如下:
control <- trainControl(method="repeatedcv", number=5, repeats=1, savePredictions=TRUE, classProbs=TRUE)
rf<- train(label ~ ., data = train_data,
method = "rf",
trControl = control)
rf运行后发生错误
In addition: Warning messages:
1: In train.default(x, y, weights = w, ...) :
You are trying to do regression and your outcome only has two possible values Are you trying to do classification? If so, use a 2 level factor as your outcome column.
2: In train.default(x, y, weights = w, ...) :
cannnot compute class probabilities for regression解决方法:将数据集标签列的数据由0,1改为yes,no,数值类型的数据被R默认是做回归,改为两种类别的字符即可继续运行。
在使用caretEnsemble包的trainControl和train函数处理分类数据时,出现错误提示尝试进行回归而非分类。原因是标签列被识别为数值类型。解决方案是将标签数据从0,1改为yes,no这样的字符类别,以便正确执行分类任务。
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