特異性を訓練する

私はモデルを訓練するためにキャレットを使用します（バイナリ分類タスク）。 train（）が精度メトリックではなく、Specificity（TN /（TN + FP））メトリックを訓練していることを確認するにはどうすればよいですか？特異性を訓練する

control <- trainControl(method="cv", number=10) 
metric <- "Accuracy" 

set.seed(7) 
fit.svm <- train(target_var ~., data=dataset, method="svmRadial", metric=metric, trControl=control)

それは変更することが動作しません：

metric = "Specificity"

誰でも特異性を最適化するためにモデルを訓練する方法を知っていますか？精度にどのような作品

KR、 Arnand

出典

2017-02-06 Arnand

classProbs = TRUEとともにtrainControl内twoClassSummaryからsummaryFunction引数をspecifiyng試してみてください、とmetric = "Spec"train()内側：私はあなたの関数を使用する場合

control <- trainControl(method="cv", 
         number=10, 
         summaryFunction = twoClassSummary, 
         classProbs = TRUE) 

fit.svm <- train(target_var ~., 
       data=dataset, 
       method="svmRadial", 
       metric="Spec", 
       trControl=control)

出典

2017-02-06 11:12:40 mtoto

感謝、私が取得：「エラーで'[.data.frame'（data、、lvls [1]）：未定義の列を選択しました ' ' trControl 'を' trainControl 'に置き換えても機能しますが、警告メッセージ： train.default（x、y、weights = w、...）：メトリック "Spec"が結果セットにありませんでした。代わりに正確度が使用されます。 – Arnand

編集を参照してください。おそらく、 'trainControl（）'の中に 'classProbs = TRUE'が必要です。また、データセットはdata.frameである必要があります。 – mtoto

classProbs = TRUEで動作します。ありがとうございます！ – Arnand

特異性を訓練する

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